Software
Nós compilamos uma lista de 4 alternativas gratuitas e pagas para o Apache Mahout. Os principais concorrentes incluem: WEKA, ELKI. Além disso, os usuários também fazem comparações entre Apache Mahout e SIMON, KEEL. Além disso, você pode conferir outras opções semelhantes aqui: About.
Nós compilamos uma lista de 4 alternativas gratuitas e pagas para o Apache Mahout. Os principais concorrentes incluem: WEKA, ELKI. Além disso, os usuários também fazem comparações entre Apache Mahout e SIMON, KEEL. Além disso, você pode conferir outras opções semelhantes aqui: About.
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Weka é uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de mineração de dados; com sua própria GUI.
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SIMON is powerful, flexible, open-source and easy to use machine learning knowledge discovery...
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KEEL é uma ferramenta de software Java de código aberto (GPLv3) para avaliar algoritmos evolutivos para Data Mining ...
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O Apache Mahout é um projeto do Apache para produzir implementações gratuitas de ...
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Web-Based
Linux
O Apache Mahout é um projeto do Apache para produzir implementações gratuitas de algoritmos de aprendizado de máquina distribuídos ou escaláveis na plataforma Hadoop. Mahout é um trabalho em andamento; Embora os algoritmos principais do Mahout para agrupamento, classificação e filtragem colaborativa baseada em lote sejam implementados no Apache Hadoop usando o paradigma de mapa / redução, ele não restringe as contribuições para Implementações baseadas no Hadoop. Contribuições que são executadas em um único nó ou em um cluster não Hadoop também são bem-vindas. Por exemplo, o componente de recomendação de filtro colaborativo 'Taste' do Mahout era originalmente um projeto separado e pode ser executado de forma independente sem o Hadoop. A integração com iniciativas como o Giraph semelhante ao Pregel está em discussão ativa.Links externos EC2 AMI ao Hadoop e Mahout Giraph - uma infraestrutura de processamento de gráficos executada no Hadoop (consulte Pregel). Pregel - a plataforma interna de processamento de gráficos do Google, divulgou detalhes no artigo da ACM.
Machine Learning
Data Mining
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