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1.       LibSVMÔÚweka3.5°æÒÔºó¶¼¼¯³ÉÁ˰ü×°£¬ÎÞÐëÔÙʹÓÃWLSVM£¬ËùÒÔÉÏÎÄÖеÄWLSVMÏà¹ØµÄÄÚÈÝ¿ÉÒÔÈ¥³ý£¬¶øÀàÐÍWLSVM¿ÉÒÔ»»³ÉLibSVM£¬ÐèÒªÌí¼Ó°ü
import weka.classifiers.functions.LibSVM;
ÎÞÐëÔÙʹÓÃimport wlsvm.WLSVM;
2.       LibLINEARÕ¼ÓÃÄÚ´æÐ¡£¬¿ÉÒÔÔÚ´óÊý¾Ý¼¯´óÌØÕ÷Á¿µÄÇé¿öÏÂʹÓ㬵÷Ó÷½·¨ÓëLibSVMÏàͬ£¬²»Í¬µÄ¾ÍÊǰÑÀàLibSVM»»³ÉLibLINEAR£¨Í¬Ê±£¬¼ÓÔØµÄjar°üΪLibLINEAR£¬¼ÓÔØ·½·¨¼û¡¶ÔÚeclipseÏÂʹÓÃjavaµ÷ÓÃweka¡·ÏÂÔØµØÖ·£ºhttp://download.csdn.net/source/1998016£©¡£
3.       ²ÎÊýÉèÖÃ
ÔÚ
m_classifier.buildClassifier(instancesTrain); //ѵÁ·
ǰÌí¼Ó£º
String[] options=weka.core.Utils.splitOptions("-S 0 -K 2 -D 3 -G 0.0 -R 0.0 -N 0.5 -M 40.0 -C 1.0 -E 0.0010 -P 0.1 -B 0");
m_classifier.setOptions(options);
4.       ·ÖÀàÆ÷ÐòÁл¯Óë·´ÐòÁл¯£¨±£´æÓë¶ÁÈ¡£©
wekaÄÚÖÃÁËÐòÁл¯Àֻ࣬ҪʹÓãº
weka.core.SerializationHelper.write(“E:\model”, m_classifier);
¾Í¿ÉÒÔ±£´æÄ£ÐÍÁË£¬Ê¹ÓÃʱֻҪÔÙʹÓÃÏÂÃæÓï¾ä¶ÁÈ¡³öÀ´£¨ÒÔLibSVMΪÀý£©£º
Classifier classifier=(LibSVM)weka.core.SerializationHelper.read(“E:\model”);
 


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Effective Java ѧϰ±Ê¼Ç£¨2£©

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arcgis server9.3 for java °²×°

   ArcGIS Server9.3ÍêÕûÇåÎú°²×°Á÷³Ì
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