WEKA
WEKA on kogum võimas andmete kaevandamine tööriistad, mis töötavad Java.
- WEKA on kogum võimas, Java-põhiste vahendite ehitatud andmete kaevandamine.
- WEKA on nii graafilise kasutajaliidese (GUI) ja käsurea liides (CLI), mida saab kasutada juurdepääsu kõik saadaval funtionality tarkvara.
- On toetust Hadoop ja Spark kaudu ümbriseid.
- Lisainfot nende ümbrised on kättesaadav WEKA kohas.
- Kuna WEKA töötab Java, seda saab kasutada mis tahes platvormil, mis toetab Java, sealhulgas Windows, Mac, Linux ja BSD.
- WEKA on avatud lähtekoodiga tarkvara. Ta kasutab GNU General Public License (GPL) versiooni 2.0 või 3.0, sõltuvalt versiooni WEKA paigaldatud. See tähendab, et tarkvara lähtekood on võimalik tutvuda ja et tarkvara võib vabalt kasutada ja mis tahes eesmärgil.
- Seal on tasuta kursused on kättesaadavad Internetis õpetamine, kuidas kasutada WEKA masin õppe ja andmekaevandamise.
- WEKA töötab Java, mis on mälu intensiivne.
- Kui sisestad andmekogumi WEKA Explorer (graafiline kasutajaliides),
- Väga suurte andmekogumite
- Õnneks saab seda mööda abil käsurealiidest (CLI) peale- ja töötlemise suur andmekogumi.
- Kuigi WEKA on avatud lähtekoodiga, kasutades seda kommertseesmärkidel rakendusi, mis nõuavad jaotavad WEKA koodi osana võib taotluse teil vaja osta litsentsi ühest või mitmest äriühingud.
- Võõrustaja WEKA WIKI andmed (wikispaces) suletakse ja teave selle kohta, kus need andmed elavad pikaajaliselt ei ole veel kättesaadavad.
WEKA on avatud lähtekoodiga projekt, mis sisaldab algoritme ja vahendeid, mida saab kasutada andmete hankimiseks. On erinevaid tööriistu saadaval WEKA, mida saab täita kõiki vajalikke ülesandeid prõks läbi suuri andmemahtusid. WEKA arendasid ja toetab ülikooli Waikato Uus-Meremaal. On MOOC (MOOC) jaoks WEKA, mis võimaldavad teil õppida, kuidas kasutada WEKA vahendid, et analüüsida oma andmed. On hakanud, kesk- ja kõrgtaseme andmeanalüüsi kursusi saadaval. Iga on õpetanud professor osakonna Computer Science Ülikooli Waikato. Saate juurdepääsu andmekogumi kaudu JDBC, CSV või paljude teiste ühenduse metoodikat. Sa laadida andmeid WEKA, koolitada oma andmeid mudeli ja töödelda oma andmeid. Lisaks võime arendada Java lahendusi kasutades WEKA tööriistad, saate ka juurdepääsu WEKA funktsionaalsuse NET, Python ja Groovy. Seal on sageli vaja veidi, kuid põhifunktsioone on kättesaadav nende teiste arendusvahendeid.
Alternatiivid WEKA
Azure Machine Learning
DatumBox
Root
ShARk
PredictionIO
