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Weka3.8.4

Weka Development Team(Gratis)

Punteggio utente7

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Weka è una collezione di macchine algoritmi di apprendimento per risolvere problemi di data mining nel mondo reale. Gli algoritmi possono o essere applicato direttamente ad un set di dati o chiamato dal proprio Java codice.

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L'applicazione contiene gli strumenti necessari per la preelaborazione dei dati, la classificazione, la regressione, il clustering, le regole di associazione e la visualizzazione. È anche adatto per lo sviluppo di nuovi schemi di machine learning.

Le caratteristiche principali includono:

  • Apprendimento della macchina.
  • Data mining.
  • Pre-elaborazione.
  • Classificazione.
  • Regressione.
  • Clustering.
  • Regole dell'associazione.
  • Selezione degli attributi.
  • Esperimenti.
  • Flusso di lavoro.
  • Visualizzazione.

La collezione di algoritmi di Weka va da quelli che gestiscono la preelaborazione dei dati alla modellazione. I suoi principali algoritmi di data mining includono la regressione, il clustering e la classificazione.

Sebbene Weka abbia una suite completa di algoritmi per l'analisi dei dati, è stata costruita per gestire i dati come singoli file piatti. Successivamente, non gestisce l'estrazione mineraria multi-relazionale e la modellazione delle sequenze.

Nel complesso, Weka è un buon strumento di data mining con una suite completa di algoritmi. L'interfaccia è OK, anche se con quattro da scegliere, ognuno con i propri punti di forza, può essere imbarazzante scegliere con quale lavorare, a meno che non si abbia una conoscenza approfondita dell'applicazione per iniziare.

Alla ricerca del Versione Mac di Weka? Scaricare Qui

Titolo:
Weka,3.8.4 per Windows
Requisiti:
  • Windows 98,
  • Windows 8,
  • Windows 2012,
  • Windows 2000,
  • Windows 2008,
  • Windows 7,
  • Windows XP,
  • Windows 2003,
  • Windows 10,
  • Windows Vista
Lingua:
Italiano
Lingue disponibili:
  • Italiano,
  • Inglese,
  • Francese,
  • Polacco,
  • Cinese,
  • Giapponese,
  • Tedesco,
  • Spagnolo
Licenza:
Gratis
Data Aggiunta
Monday, January 15th 2018
Autore:
Weka Development Team

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

SHA-1:
8a562f3ca4c76586d0951dd833c8194dbe7c0e02

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