you've got to find what you love. you've got to find what you love.

WEKA(Waikato Environment for Knowledge Analysis)는 Waikato 대학교에서 개발한 기계학습 툴로 간단한 decision tree, neural network부터 support vector machine등의 다양한 기계학습 알고리즘을 제공하고 있다. 알고리즘이 달려져도 대부분 동일한 데이터 format을 사용하기 때문에 동일한 데이터에 여러 알고리즘을 적용해보고 결과를 비교해보기 편리하여 종종 사용하게 되는 것 같다. 다음은 기계학습에 사용할 데이터를 생성해보겠다. weka에서는 arff라는 특정 format의 데이터가 사용되는데 자세한 내용은 아래 웹사이트를 참조한다. 참고사이트1 바로가기 http://weka.wikispaces.com/ARFF참고사이트2 바로가기..

elasticsearch도 설치했으니 이제 키바나 4.1.2을 설치하려고 한다. 키바나 4.1 버전은 elasticsearch 1.4.4 를 포함한 이 후 버전에서만 사용할 수 있으니 참고하자. 키바나 다운로드 사이트 바로가기 운영체제에 맞게 LINUX 64-BIT 나 32-BIT를 클릭한다. 연결된 다운로드 사이트에서 나오는 url을 wget으로 받은후 압축을 푼다. # wget https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.1.2-linux-x64.tar.gz--2015-10-15 18:10:30-- https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.1.2-linux-x64.tar.gzResolving downloa..

기본 사용법 D:\es\elasticsearch-1.4.2>curl -s -XPOST "http://localhost:9200/_bulk" --data-binary @bulkdata.json --data-binary 옵션뒤에 색인할 bulk file을 지정한다. bulk 색인중에는 bulk file이 다 메모리에 로드되기 때문에 적은 사이즈 (20~30 M)로 나눠서 색인을 하도록 색인 스크립트를 작성하였다. Linux -command D:\es\elasticsearch-1.4.2>curl -s -XPOST "http://localhost:9200/_bulk" --data-binary @bulkdata.json 리눅스에서는 주소에 ' 나 "를 붙여도 잘 되지만 윈도우에서는 에러가 나거나 작동 안함 윈도우..