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Weka for Mac3.8.2

Weka Development Team(Gratis)

Punteggio utente9

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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.

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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.

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.

Alla ricerca delle finestre versione di Weka per Mac? Scaricare Qui

Titolo:
Weka for Mac,3.8.2 per Mac
Dimensione File:
124.15 MB
Requisiti:
  • Mac OS X
Lingua:
Italiano
Lingue disponibili:
  • Italiano,
  • Inglese,
  • Francese,
  • Polacco,
  • Giapponese,
  • Tedesco,
  • Spagnolo,
  • Cinese
Licenza:
Gratis
Data Aggiunta
Monday, January 15th 2018
Autore:
Weka Development Team

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

SHA-1:
b7041c985ceef85ce434f1ab84135384a6a87331

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