機器學習入門： Weka(第1版)

序

隨著新科技的興起和軟硬體的快速進展，在數據分析與機器學習的資訊科學領域中，日新月異的演算法發展始終讓人驚嘆，但要能發揮演算法的效能，往往需要借助於工具的應用以得到時間上的效率，像R、Python以及Weka都是近年來頗受關注的編程工具，然而若要針對特定問題的處理與解決，就必須透過客製化程式才容易達成，這對於沒有程式設計經驗的初學者來說，是會有一定的進入障礙。不過Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）內建的演算法套件就能協助想要了解數據分析與機器學習的初學者們，能快速掌握數據分析的基礎觀念與應用。

Weka是紐西蘭Waikato大學機器學習實驗室用Java專為「資料探勘與機器學習」所開發的應用軟體，其限制在GNU通用公眾授權條款的條件下發布，是款開源軟體，且幾乎可以運行在所有的作業系統平台上，包括Linux、Windows，以及Mac OS等。它內含完整的資料探勘處理流程：(1)資料預處理工具、(2)機器學習演算法、(3)成效評估方法、以及(4)資訊視覺化報表摘要。其最大的優點在於跟主流的程式語言一樣，兼具圖形化的使用者介面以及輸入指令的操作介面，因此無論是初學的新手或是高手都可以充分運用與使用，甚至進而對既有功能依個人的創建進行改良，讓你能透過維護開源程式碼自我挑戰，因此，Weka的功能套件也持續地藉助於全球各地的編程高手擴充新的演算法。目前Weka的最新版本是3.8.6版。

Weka於2015年獲得SIGKDD資料探勘與知識探勘大獎。所謂知識探勘，就是從資料庫中抽取隱含的、未知的、具有潛在應用價值的資訊的過程。知識探勘是KDD最核心的部分。知識探勘與傳統分析工具不同的是知識探勘使用的是基於發現的方法，運用模式匹配（pattern matching）和其他演算法決定數據之間的重要聯繫。

本書《機器學習入門—Weka》採用簡明的方式講解Weka的應用，讓對數據分析與機器學習有興趣的初學者能在最短的時間內掌握Weka。此外，本書內容難免有不足之處，建議讀者們能再進階深入閱讀其他相關書籍。最後，我要感謝東海大學企管系陳耀茂教授在我撰寫本書的過程中，給予我許多機器學習方法應用上的建議，使得這本書才能順利完成。