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Nós compilamos uma lista de 5 alternativas gratuitas e pagas para o KEEL. Os principais concorrentes incluem: Orange Data Mining, WEKA. Além disso, os usuários também fazem comparações entre KEEL e Apache Mahout, GMDH Streamline (GMDH Shell), Actian. Além disso, você pode conferir outras opções semelhantes aqui: Software de Educação e Referência.
Nós compilamos uma lista de 5 alternativas gratuitas e pagas para o KEEL. Os principais concorrentes incluem: Orange Data Mining, WEKA. Além disso, os usuários também fazem comparações entre KEEL e Apache Mahout, GMDH Streamline (GMDH Shell), Actian. Além disso, você pode conferir outras opções semelhantes aqui: Software de Educação e Referência.
Software de código aberto para análise visual de dados e aprendizagem automática. É desenvolvido na linguagem de programação Python e fornece uma interface gráfica de utilizador intuitiva. O Orange fornece uma vasta gama de ferramentas para trabalha…
Weka é uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de mineração de dados; com sua própria GUI.
O Apache Mahout é um projeto do Apache para produzir implementações gratuitas de ...
Aumente a eficiência da cadeia de abastecimento com análises avançadas e aprendizagem automática. Automatize a análise de dados em tempo real para uma previsão precisa da procura e otimização do inventário.
KEEL é uma ferramenta de software Java de código aberto (GPLv3) para avaliar algoritmos evolutivos para Data Mining ...
KEEL é uma ferramenta de software Java de código aberto (GPLv3) para avaliar algoritmos evolutivos para Data Mining ...
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O KEEL é uma ferramenta de software Java de código aberto (GPLv3) para avaliar algoritmos evolutivos para problemas de mineração de dados, incluindo regressão, classificação, clustering, mineração de padrões e assim por diante. Ele contém uma grande coleção de algoritmos clássicos de extração de conhecimento, técnicas de pré-processamento (seleção de conjuntos de treinamento, seleção de recursos, discretização, métodos de imputação para valores ausentes etc.), algoritmos de aprendizado baseados em Inteligência Computacional, incluindo algoritmos evolutivos de aprendizado de regras baseados em diferentes abordagens (Pittsburgh , Michigan e IRL, ...) e modelos híbridos, como sistemas nebulosos genéticos, redes neurais evolutivas, etc. Isso nos permite realizar uma análise completa de qualquer modelo de aprendizado em comparação aos existentes, incluindo um módulo de teste estatístico para comparação . Além disso, o KEEL foi projetado com um duplo objetivo: pesquisa e educação.
Data Mining
Clustering
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