Weka 的机器学习功能真的是蛮强的，尤其适合你想快速上手算法实现的时候用。界面操作挺直观的，不用写太多代码，拖拖点点就能跑模型。教程里讲得比较系统，从预到模型评估都涵盖了，连常见的 ID3、C4.5、SVM 这些算法也都有讲，适合你边学边练手。

Weka 的可视化界面是亮点之一，想看 ROC 曲线、混淆矩阵什么的，一键就能出结果。而且它支持的数据格式ARFF也挺灵活，分类、回归的数据都能。嗯，数据预的流程也挺方便，像标准化、归一化这些都能直接选过滤器来搞定。

讲 ID3 那部分挺实用的，解释了啥是信息熵和信息增益，还顺手把 C4.5、C5.0 带出来一起讲了。你要是对决策树感兴趣，可以看看文中推荐的资源，比如ID3 算法、程序实现这些都蛮有的。

有一点要注意哦，如果你数据分布不均，Weka 也有现成的过采样、欠采样方法，还能做合成样本，适合做分类平衡。模型评估那块也挺丰富的，支持k 折交叉验证，还能看准确率、召回率、F1 分数这些常用指标。

要是你比较熟 Java，还能直接用它的Java API扩展算法，把你自己的模型集成进去也不难。，Weka 在教学和快速实验方面真的还蛮方便的。如果你正在学机器学习或者准备教学展示，值得一试。