我正在使用 Java（但也对其他语言的解决方案持开放态度）。我正在研究开源预测建模解决方案，以猜测用户对哪些 GUI/应用程序功能感兴趣（我将在 GUI/应用程序上获得特定的用户行为数据）。我是否应该考虑合并 SVM 或决策树，而不仅仅是查看最常用的操作等？我正在查看 weka、mahout 和 jahmm - 还有其他我可以查看的资源（特别是对于 GUI 行为 - 即使准确性降低，它也希望能够足够快地返回结果）。由于我对这个领域不是很了解，请询问我可能遗漏的任何信息，以更好地确定可行的解决方案。谢谢！
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鉴于我们不知道您正在使用什么数据（我不知道现有的软件可以做到这一点，但它很可能存在），因此很难说。关于支持向量机，它们是二进制或一对一的分类器，所以如果我正确理解您的意图，我认为它们不适用于此处。
如果您不熟悉机器学习，Weka 可能是您开始的好地方。如果您有监督数据，那么您可以将所有特征向量与相关分类数据输入 Weka，并使用交叉验证来查看最适合您的技术类型。此外，您可以使用 Weka 查看某些特征是否比其他特征更重要，并进行手动降维。或者，当然，您可以使用 Weka 的一种降维技术，但如果您不知道它们做出的假设或您的数据如何相关，则可能很难确定哪一种（这也适用于您尝试的任何预测技术/利用）。虽然，如果你有足够的时间，你可以随便玩玩，手动看看什么效果最好。
于 2013-10-31T19:25:00.747 回答