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Wir haben eine Liste von 8 kostenlosen und kostenpflichtigen Alternativen zu R MLstudio zusammengestellt. Zu den Hauptkonkurrenten gehören Rattle, BlueSky Statistics. Neben diesen vergleichen Benutzer auch R MLstudio mit H2O.ai, R Caret, R mlr. Außerdem können Sie hier auch andere ähnliche Optionen ansehen: About.
Wir haben eine Liste von 8 kostenlosen und kostenpflichtigen Alternativen zu R MLstudio zusammengestellt. Zu den Hauptkonkurrenten gehören Rattle, BlueSky Statistics. Neben diesen vergleichen Benutzer auch R MLstudio mit H2O.ai, R Caret, R mlr. Außerdem können Sie hier auch andere ähnliche Optionen ansehen: About.
BlueSky Statistics ist eine voll funktionsfähige Statistikanwendung und ein Entwicklungsframework, das auf ...
H2O ist ein Open Source, In-Memory, verteiltes, schnelles und skalierbares maschinelles Lernen und ...
Das Caret-Paket (kurz für _C_klassification _A_nd _RE_gression _T_raining) ist eine Reihe von Funktionen ...
auto-sklearn ist ein Toolkit für automatisiertes maschinelles Lernen.
Das ML Studio ist interaktiv für EDA, statistische Modellierung und maschinelles Lernen.
Das ML Studio ist interaktiv für EDA, statistische Modellierung und maschinelles Lernen.
Linux
Mac
Windows
Das ML Studio ist eine interaktive Plattform für Datenvisualisierung, statistische Modellierung und maschinelles Lernen. Basierend auf der Shiny- und Shinydashboard-Oberfläche, mit grafisch interaktiver Datenvisualisierung, DT-HTML-Tabellen und H2O-Algorithmen für maschinelles Lernen und Tiefenlernen. Das ML Studio bietet eine Reihe von Tools für den Workflow der Data Science-Pipeline. Weitere Details finden Sie auf der Packungsvignette.
Das ML Studio-Paket
Derzeit verfügbare Funktionen:
Datenmanagement -
Möglichkeit zum Laden von Daten aus einem installierten R-Paket, einer R-Umgebung und / oder einer CSV-Datei
Ändern Sie die Variablenattribute
Datenübersicht mit Dplyr-Funktionen
Interaktives Datenvisualisierungstool mit dem Plotly-Paket, das Folgendes umfasst:
Streu-, Linien-, Histogrammkorrelation usw.
Zeitreihendiagramme - Saisonalität, Korrelation usw.
Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning mit dem H2O-Paket, derzeit nur Klassifizierungsmodelle verfügbar (Deep Learning, Random Forest, GBM, GLM)
Im Aufbau befindliche Merkmale:
Maschinelles lernen -
Detaillierte Modellzusammenfassung
Möglichkeit zum Vergleichen, Auswählen und Speichern von Modellen
Regressionsmodelle
Die Caret-Funktionen und Modelle
H2O Grid Search und AutoML
Deep Learning-Anwendungen mit Keras
Zeitreihen und Prognosen -
Werkzeuge zur Zeitreihenanalyse
Prognosemodelle mit dem Prognosepaket
Datenvisualisierung - Erweiterung der aktuellen Funktionalität
Installation
Das Paket kann mit dem devtools-Paket installiert werden (falls das devetools-Paket nicht installiert ist, verwenden Sie install.packages ("devtools"), um es zu installieren).
# Installieren Sie das MLstudio
devtools :: install_github ("RamiKrispin / MLstudio")
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