Weka |
Автор: admin Просмотров: 4302 Комментарии:
Добавлен: 16 февраля 2015
Обновлено: 16.02.2015 - 12:53
Популярный набор программ машинного обучения, рабатющих на java.
Чего не видят фанатики обоих лагерей? Смотрите с минуты 25:40
Коллекция инструментов визуализации, алгоритмов анализа данных и предиктивного моделирования с графическим интерфейсом для доступа к этим функциям. Оригинальная не Java-версия была с оболочкой на TCL/TK с моделированием алгоритмов, реализованных на других языках программирования плюс предварительной обработкой данных на C и Makefile -based системой запуска экспериментов машинного обучения. Эта оригинальная версия разработана прежде всего в качестве инструмента анализа данных сельскохозяйственных областей, но более поздняя полностью java-версия, которая впервые выпущена в 1997 году в настоящее время используется во многих областях, в частности в образовательных и научных целях.
Преимущества Weka:
- Лицензия GPL.
- Портативность благодаря реализации на Java.
- Всеобъемлющий сбор данных для предварительной обработки и моделирования.
- Простота использования благодаря своему графическому интерфейсу.
Пользовательские интерфейсы Weka
Основным пользовательским интерфейсов является Explorer, но те же функции доступны и через основанный на компонента потока знаний интерфейс командной строки. Существует также Экспериментатор, который позволяет систематически сравнивать предикативную производительность алгоритмов машинного обучения Weka на коллекции данных.
Интерфейс Explorer имеет несколько панелей, обеспечивающих доступ к основным компонентам.
- Панель предварительной обработки имеет средства импорта данных из базы данных в файл CSV, а также предварительную обработку этих данных при помощи так называемого алгоритма фильтрации. Эти фильтры могут быть использованы для преобразования данных (например, числовых атрибутов в дискретные) и сделать это возможно удалением экземпляров и атрибутов в соответствии с определёнными критериями.
- Панель оценивания позволяет применять алгоритмы классификации и регрессии для результирующего набора данных, чтобы оценить точность полученной предикативной модели и визуализировать ошибочные предикации, кривые ROC и т.д.,
- Панель ассоциаций обеспечивает доступ к ассоциативным правилам учащихся, которые пытаются определить все важные взаимосвязи между атрибутами в данными.
- Панель кластеров даёт доступ к технологиям кластеризации Weka, например к простому методу k-средних. Существует также реализация EM-алгоритма для изучения смеси нормальных распределений.
- Выбор атрибутов панели обеспечивает выявление наиболее прогнозируемых атрибутов в наборе данных.
- Панель визуализации отображает матрицу диаграмм рассеяния, в которой отдельные диаграммы рассеяния можно выбрать для дальнейшего анализа с использованием различных операторов выбора.
Оригинал статьи на Википедии.
------------------------
ТРИО теплый пол отзыв
Vkjust отзыв
Заработок на сокращении ссылок
Earnings on reducing links
Код PHP на HTML сайты
Я уже пять лет не занимаюсь сайтом, так как работаю по 12 часов. Образование у меня среднее, и по этому нет нормальной работы. Если бы сайт приносил по 100$ в месяц, я бы добавлял по 50 статей каждый месяц. Если отправите пожертвования, я оставлю Ваши имена и фамилии в списке благодетелей !
Bitcoin: 1AP3JCZVFpHzZwcAyNztbrbFFiLdnKbY1j
Litecoin LfHXHz4k6LnDNNvCodd5pj9aW4Qk67KoUD
Dogecoin D9HHvKNFZxRhjtoh6uZYjMjgcZewwiUME9
Есть также другие кошельки.
Чего не видят фанатики обоих лагерей? Смотрите с минуты 25:40
Категория: Машинное обучение
Лицензия:
GPL3
Интерфейс графический
Интерфейс консольный
Язык программирования:
Java
Сайт проекта
Скачать Weka
Комментарии |