大家好！这是Weka与数据挖掘的最后一节课，课程5.4 , 总结。
我们来对所学的知识做个小结。
我想表达的要点之一是数据挖掘中没有魔法。
数据挖掘包含很多不同的方法，他们都是非常直接的算法。
我们学习了许多算法的原理。
或许我们没有理解细节，但是我们学到了数据挖掘中
机器学习主要方法的基本思想。
这里没有一个万能的方法。
数据挖掘是一门实验科学。
你需要找出针对问题的最好方法。
Weka使事情变得容易。
使用Weka,你可以尝试不同的方法，使用不同的过滤器，
不同的学习方法。
你可以尝试不同的数据集。
在Weka中做实验是非常容易的。
或许你会说这太容易。不过重要的是明白自己所做的事情，
而不是到处乱点，查看结果。
这就是我这门课要强调的事情： 理解、评价
自己所做的事。
如果你不能真正理解后台的算法，就会落入
陷阱，
而不仅是在工作平台上盲目地应用工具的问题。
我们在课程中已经强调了评估，评估你所做的事，
以及结果的显著性。
我们已经看到，不同的算法有不同的性能。
对于很多问题，这区别不大。
算法的不同在很多情况下并不十分重要，
你应该把时间花在研究特征，问题描述和
你工作的操作环境上，而不是浪费在
寻找最佳算法上。
在实践中，这不会有太大的不同。
明智地使用你的时间。
还有很多东西，我们没有讲。
很遗憾我未能讲解这些。
过滤分类器技术，你可以用来过滤训练数据，
而不是测试数据。
尤其是当你使用监督过滤器时，过滤器的结果取决于
训练实例的类值。
你想要的是过滤训练数据，而不是测试数据，有时把一个为训练数据
设计的过滤器，原封不动地用在测试数据上，
这可能是欺骗。
你经常需要在交叉验证时这么做。
使用Weka的问题是你无法知道交叉验证的折，
所有运算都在内部完成。
过滤分类器是解决这个问题的简单方法。
我们没有提到不同决定和不同种错误的成本，
但在现实生活中，不同错误会带来不同成本。
我们已经谈到了优化误差率，或分类准确率，但在现实生活中，
大多数情况下，我们应该谈及成本，而不是原始准确率，
这是不同的。
Weka Explorer中有一整个控制面板用于属性选择，帮你选择
在学习中使用的属性子集。在很多情况下，学习前，
选择一个合适的小属性子集，是很值得的。
Weka中有许多聚类技术。
聚类是你想发现一些东西，即使没有类值，
你想要根据属性值聚合实例。
关联规则是另一种学习技术，我们要找到属性之间的
联系。
没有特定的类别，但我们在找属性之间的任何
很强的联系。
同样，在Explorer中有另一个控制面板，
文本分类（text classification）。
Weka中有一些很棒的文本过滤器，可以帮助你处理文本数据，
如单词、字符、或n-grams短语（三、四或五个连续的字符序列）。
你可以使用Weka做文本挖掘。
最后，我们只讲解了Weka Explorer，但是Weka Experimenter
也值得学习。
我们做了相当数量的枯燥、乏味的均值和标准差的计算，
通过手工改变随机数种子和重复运行。
手工去做是很乏味。
Experimenter可以很容易的自动运行。
所以，还有许多需要学习的东西，我在想你是否有兴趣学习高级版的
Weka与数据挖掘课程。
我有这个想法，我希望你告诉我们你的想法，
你想学习什么。
让我以最后一个话题来结束课程。
我们谈到了数据，数据挖掘。
数据是记录下来的事实，是世界的变化。
这是我们数据挖掘的输入值，输出值是信息，是基于数据的模式
（期望）：这些模式可以成为在现实世界中
有益的应用。
我们从数据得到信息。
上升到人类的世界，而不是计算机的，知识是你所有期望的集合，
你拥有的信息和信息的运作模式，大量的期望以及
他们在不同情况下的应用。
最后，我想以知识所含的价值来定义智慧。
希望你能明智地使用数据挖掘技术。
在这们课中你已经学习了很多知识。
你已经有能力分析自己的数据集。
请明智地使用技术为世界做好事。
这就是我最后想对你说的。
这节课有个小练习。
请大家完成，然后去做期终测试。如果你做得足够好，
我们会给你颁发证书。
祝好运！很高兴能讲授这门课，也许我们会在高级讲座中
再次见面。
再见!