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Weka for Mac3.8.2

Weka Development Team(Gratuit)

Note des utilisateurs9

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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.

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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.

À la recherche des fenêtres version de Weka pour Mac ? Télécharger Ici

Titre
Weka for Mac,3.8.2 pour Mac
Taille du fichier:
124.15 MB
Pré-requis:
  • Mac OS X
Langue
Français
Langues disponibles
  • Français,
  • Anglais,
  • Italien,
  • Polonais,
  • Japonais,
  • Allemand,
  • Espagnol,
  • Chinois
Licence:
Gratuit
Date ajoutée:
Monday, January 15th 2018
Auteur
Weka Development Team

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

SHA-1:
b7041c985ceef85ce434f1ab84135384a6a87331

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