11 ücretsiz ve ücretli WEKA alternatiflerinin bir listesini derledik. Başlıca rakipler şunları içerir: KNIME Analytics Platform, Orange Data Mining. Bunların yanı sıra, kullanıcılar WEKA ile RapidMiner, Neural Designer, Apache Mahout arasında karşılaştırmalar da yaparlar. Ayrıca burada diğer benzer seçeneklere de göz atabilirsiniz: About.
11 ücretsiz ve ücretli WEKA alternatiflerinin bir listesini derledik. Başlıca rakipler şunları içerir: KNIME Analytics Platform, Orange Data Mining. Bunların yanı sıra, kullanıcılar WEKA ile RapidMiner, Neural Designer, Apache Mahout arasında karşılaştırmalar da yaparlar. Ayrıca burada diğer benzer seçeneklere de göz atabilirsiniz: About.
KNIME Analitik Platformu, verileri entegre etmenize, işlemenize, analiz etmenize ve görselleştirmenize olanak tanıyan açık bir veri analitiği ve görselleştirme platformudur. Bu platform, karmaşık analitik çözümlerin oluşturulmasını basitleştirir ve …
Görsel veri analizi ve makine öğrenimi için açık kaynaklı yazılım. Python programlama dilinde geliştirilmiştir ve sezgisel bir grafik kullanıcı arayüzü sağlar. Orange, görselleştirme, istatistiksel analiz, sınıflandırma, kümeleme ve veri analizinin …
Gelişmiş analitik ve makine öğrenimi ile tedarik zinciri verimliliğini artırın. Hassas talep tahmini ve envanter optimizasyonu için gerçek zamanlı veri analizini otomatikleştirin.
Weka, veri madenciliği görevleri için bir makine öğrenme algoritmaları topluluğudur; kendi GUI ile.
Weka, veri madenciliği görevleri için bir makine öğrenme algoritmaları topluluğudur; kendi GUI ile.
WEKA Platformlar
Windows
Linux
Mac
WEKA Video ve Ekran Görüntüleri
WEKA Genel Bakış
Weka, veri madenciliği görevleri için bir makine öğrenme algoritmaları topluluğudur; kendi GUI ile.
(Uygulama, çok meraklı olan uçamayan bir Yeni Zelanda kuşundan sonra adlandırılmıştır.)
Algoritmalar doğrudan bir veri kümesine uygulanabilir veya kendi Java kodunuzdan çağrılabilir.
Weka, veri ön işleme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, birleştirme kuralları ve görselleştirme için araçlar içerir. Aynı zamanda yeni makine öğrenim planları geliştirmek için de çok uygundur.