Weka for Mac est une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes d'exploration de données du monde réel. soit être appliqué directement à un ensemble de données, soit être appelé à partir de votre propre code Java.
Il contient les outils dont vous aurez besoin pour le prétraitement des données, la classification, la régression, le regroupement, les règles d'association et la visualisation. Le est également appropriée pour le développement de nouveaux programmes d'apprentissage machine.
Les principales caractéristiques sont les suivantes :
- L'apprentissage machine.
- Extraction de données.
- Prétraitement.
- Classification.
- Régression.
- Regroupement.
- Règles de l'association.
- Sélection des attributs.
- Expériences.
- Flux de travail.
- Visualisation.
La collection d'algorithmes de Weka for Mac va du prétraitement des données à la modélisation. Les principaux algorithmes d'exploration de données comprennent la régression, le regroupement et la classification.
Bien que Weka pour Mac dispose d'une suite complète d'algorithmes pour l'analyse des données, il a été conçu pour traiter les données comme des fichiers plats uniques. Par la suite, il ne gérer l'exploitation multi-relationnelle et la modélisation des séquences.
Dans l'ensemble, Weka for Mac est un bon outil d'exploration de données avec une suite complète d'algorithmes. L'interface est correcte, bien qu'il y en ait quatre, chacune avec ses propres points forts, il peut être difficile de choisir avec laquelle travailler, à moins d'avoir une connaissance approfondie de l'application.
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