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Wir haben eine Liste von 10 kostenlosen und kostenpflichtigen Alternativen zu KEEL zusammengestellt. Zu den Hauptkonkurrenten gehören KNIME Analytics Platform, Orange Data Mining. Neben diesen vergleichen Benutzer auch KEEL mit Neural Designer, Apache Mahout, RapidMiner. Außerdem können Sie hier auch andere ähnliche Optionen ansehen: Bildungs- und Nachschlagewerk Software.


KNIME Analytics Platform ist eine offene Datenanalyse- und Visualisierungsplattform, die es Ihnen ermöglicht, Daten zu integrieren, zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Diese Plattform vereinfacht die Erstellung komplexer analytische…

Orange Data Mining
Free Free Trial

Open-Source-Software für visuelle Datenanalyse und maschinelles Lernen. Sie wird in der Programmiersprache Python entwickelt und bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche. Orange bietet eine breite Palette von Tools für die Arbeit mit Daten…

Apache Mahout
Free Open Source

Apache Mahout ist ein Apache-Projekt, mit dem kostenlose Implementierungen von verteilten oder anderweitig ...

RapidMiner steigert die Produktivität von Data-Science-Teams durch eine Open-Source-Plattform für Datenvorbereitung, maschinelles Lernen und Modellbereitstellung.

ELKI
Free

ELKI Data Mining Framework

Weka ist eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Data Mining-Aufgaben. mit einer eigenen GUI.

Steigern Sie die Effizienz der Lieferkette mit fortschrittlicher Analytik und maschinellem Lernen. Automatisieren Sie die Echtzeit-Datenanalyse für präzise Bedarfsprognosen und Bestandsoptimierung.

SIMON
Free Open Source

SIMON ist leistungsstark, flexibel, quelloffen und einfach zu bedienende Wissensermittlung für maschinelles Lernen ...

KEEL ist ein Open Source (GPLv3) Java-Softwaretool zur Bewertung von Evolutionsalgorithmen für Data Mining ...

KEEL Plattformen

tick-square Linux
tick-square Mac
tick-square Windows

KEEL Video und Screenshots

KEEL Überblick

KEEL ist ein Open Source (GPLv3) Java-Softwaretool zur Bewertung von Evolutionsalgorithmen für Data Mining-Probleme, einschließlich Regression, Klassifizierung, Clustering, Pattern Mining und so weiter. Es enthält eine große Sammlung klassischer Algorithmen zur Extraktion von Wissen, Vorverarbeitungstechniken (Auswahl von Trainingssätzen, Auswahl von Funktionen, Diskretisierung, Imputationsmethoden für fehlende Werte usw.), Algorithmen zum Lernen mit rechnergestützter Intelligenz, einschließlich Algorithmen zum Lernen von Evolutionsregeln, die auf verschiedenen Ansätzen basieren (Pittsburgh) , Michigan und IRL, ...) und Hybridmodelle wie genetische Fuzzy-Systeme, evolutionäre neuronale Netze usw. Es ermöglicht uns, eine vollständige Analyse jedes Lernmodells im Vergleich zu bestehenden durchzuführen, einschließlich eines statistischen Testmoduls zum Vergleich . Darüber hinaus wurde KEEL mit einem doppelten Ziel entworfen: Forschung und Bildung.

KEEL Funktionen

tick-square Data Mining
tick-square Clustering

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KEEL Tags

knowledge-extraction genetic-algorithms fuzzy-systems classification regression datasets neural-networks learning

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