Weka for Mac è una raccolta di algoritmi di machine learning per la soluzione di problemi di data mining nel mondo reale. essere applicato direttamente a un set di dati o richiamato dal proprio codice Java.
Contiene gli strumenti necessari per la preelaborazione dei dati, la classificazione, la regressione, il clustering, le regole di associazione e la visualizzazione. Il sito è appropriato anche 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.
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La collezione di algoritmi di Weka for Mac va da quelli che gestiscono la preelaborazione dei dati alla modellazione. Gli algoritmi di data mining di base includono la regressione, il clustering e la classificazione.
Sebbene Weka for Mac abbia una suite completa di algoritmi per l'analisi dei dati, è stato costruito per gestire i dati come singoli file piatti. Di conseguenza, non gestire l'estrazione mineraria multi-relazionale e la modellazione delle sequenze.
Nel complesso, Weka for Mac 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.
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