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Weka

3.8.4

Weka Development Team(Kostenlos)

Nutzer-Bewertung7

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Weka ist eine Sammlung von Maschinen Lernalgorithmen für das Lösen Fragen des Data Mining in der realen Welt. Die Algorithmen können entweder direkt auf eine Datensatz oder von Ihrem eigenen Java aufgerufen Code.

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Die Anwendung enthält die Werkzeuge, die Sie für die Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziationsregeln und Visualisierung benötigen. Es ist auch für die Entwicklung neuer maschineller Lernprogramme geeignet.

Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

  • Maschinelles Lernen.
  • Datenschürfen.
  • Vorverarbeitung.
  • Klassifikation.
  • Regression.
  • Clustering.
  • Regeln der Vereinigung.
  • Auswahl der Attribute.
  • Experimente.
  • Arbeitsablauf.
  • Visualisierung.

Wekas Sammlung von Algorithmen reicht von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellierung. Zu den wichtigsten Data-Mining-Algorithmen gehören Regression, Clustering und Klassifizierung.

Obwohl Weka über eine vollständige Reihe von Algorithmen zur Datenanalyse verfügt, wurde es so konzipiert, dass es Daten als einzelne flache Dateien behandelt. Anschließend wird die multirelationale Bergbau- und Sequenzmodellierung nicht behandelt.

Insgesamt ist Weka ein gutes Data-Mining-Tool mit einer umfassenden Suite von Algorithmen. Die Schnittstelle ist in Ordnung, obwohl vier zur Auswahl stehen, von denen jeder seine eigenen Stärken hat, kann es schwierig sein, sich für eine bestimmte Anwendung zu entscheiden, es sei denn, Sie haben zu Beginn eine gründliche Kenntnis der Anwendung.

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Titel:
Weka,3.8.4 für Windows
Systemanforderungen:
  • Windows XP,
  • Windows 2003,
  • Windows 7,
  • Windows 8,
  • Windows Vista,
  • Windows 2000,
  • Windows 10,
  • Windows 98
Sprache:
German
Verfügbare Sprachen
  • German,
  • English,
  • Spanish,
  • French,
  • Italian,
  • Japanese,
  • Polish,
  • Chinese
Lizenz:
Kostenlos
Erscheinungsdatum:
Monday, January 15th 2018
Autor:
Weka Development Team

https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka

SHA-1:
8a562f3ca4c76586d0951dd833c8194dbe7c0e02

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