Weka
Weka to zbiór algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów eksploracji danych w świecie rzeczywistym. Algorytmy można zastosować bezpośrednio do zbioru danych lub wywołać z własnego kodu Java. Aplikacja zawiera narzędzia potrzebne do wstępnego przetwarzania danych, klasyfikacji, regresji, grupowania, reguł asocjacji i wizualizacji. Jest również odpowiedni do opracowywania nowych programów uczenia maszynowego. Kluczowe funkcje obejmują: Nauczanie maszynowe. Eksploracja danych. Przetwarzanie wstępne Klasyfikacja. Regresja. Grupowanie. Zasady stowarzyszenia. Wybór atrybutu Eksperymenty Przepływ pracy. Wyobrażanie sobie. Zbiór algorytmów Weki waha się od tych, które obsługują przetwarzanie danych do modelowania. Podstawowe algorytmy eksploracji danych obejmują regresję, grupowanie i klasyfikację. Chociaż Weka ma pełny zestaw algorytmów do analizy danych, został opracowany do obsługi danych jako pojedynczych plików płaskich. Następnie nie obsługuje wyszukiwania wielu relacji i modelowania sekwencji. Ogólnie rzecz biorąc, Weka jest dobrym narzędziem do eksploracji danych z kompleksowym zestawem algorytmów. Interfejs jest OK, chociaż z czterema do wyboru, z których każdy ma swoje mocne strony, wybranie, z którym pracować, może być niewygodne, chyba że na początku posiadasz dogłębną znajomość aplikacji. Szukasz wersji Weka na Maca? Pobierz tutaj
