Weka für Mac ist eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Lösung von Data-Mining-Problemen aus der realen Welt. Die Algorithmen können entweder direkt auf einen Datensatz angewendet oder aus Ihrem eigenen Java-Code aufgerufen werden.
Es enthält die Werkzeuge, die Sie für die Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziationsregeln und Visualisierung benötigen. Die Die Anwendung ist auch für die Entwicklung neuer maschineller Lernprogramme geeignet.
Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:
- Maschinelles Lernen.
- Datenschürfen.
- Vorverarbeitung.
- Klassifikation.
- Regression.
- Clustering.
- Regeln der Vereinigung.
- Auswahl der Attribute.
- Experimente.
- Arbeitsablauf.
- Visualisierung.
Weka für Mac's Sammlung von Algorithmen reicht von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellierung. Zu den wichtigsten Data-Mining-Algorithmen gehören Regression, Clustering und Klassifizierung.
Obwohl Weka für Mac über eine vollständige Suite von Algorithmen zur Datenanalyse verfügt, wurde es für die Behandlung von Daten als einzelne flache Dateien entwickelt. Danach ist es nicht die multirelationale Bergbau- und Sequenzmodellierung behandeln.
Insgesamt gesehen ist Weka für Mac ein gutes Data-Mining-Tool mit einer umfassenden Reihe von Algorithmen. Die Schnittstelle ist in Ordnung, obwohl vier zur Auswahl stehen, von denen jeder seine eigenen Stärken hat, kann es schwierig sein, sich für eine bestimmte Anwendung zu entscheiden, es sei denn, Sie haben gründliche Kenntnisse der Anwendung.
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