Weka
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.
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.
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