RapidMiner (ранее YALE) является гибкой среды Java для обнаружения знаний в базах данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Многие вложенными обучения и предварительной обработки операторов (в том числе Weka) предоставляются.
Проект имеет интерфейс XML-графический пользовательский, механизм плагинов, и высокой размерной заговоры, и дает механизм расширений, простой в использовании, что делает его возможным интегрировать новых операторов и адаптации системы к вашему личному requirem командной строки версия также включена.
RapidMiner (ранее YALE) и его плагинов предоставить более чем 400 операторов по всем аспектам интеллектуального анализа данных. Не Мета операторы автоматически оптимизировать эксперимента конструкции и пользователям больше не нужно настраивать отдельные шаги или параметров больше. Огромное количество методов визуализации и возможность разместить точки останова после каждого оператора дают представление успеха вашего дизайна - даже в Интернете для выполнения экспериментов. На этой странице мы обсудим основные группы операторов и дает примеры операторов для каждой из групп
Что нового В этом выпуске:.
- В последней версии машинного обучения библиотеке был добавлен Weka, вместе с некоторыми другими небольшими добавлениями и расширениями.
- Несколько незначительных ошибок были также исправлены.
Что нового в версии 4.3:
- Этот релиз фокусируется на наиболее востребованных анализа данных, ETL, и требования BI.
- Это обеспечивает более чем 50 новых операторов и много новых функций, включая модернизированные pivotings данных, новых функций агрегирования, дата и обращения времени.
- Использование функции на основе строительства атрибута была упрощена, и оптимизирован мастера или новые зрительные образы, в том числе прокрутки и масштабирования, были добавлены.
- Более мощные процессы теперь возможно благодаря повышенной макросов и нового механизма результат хранения.
- Этот релиз также предоставляет исправления для более чем 30 ошибок.
Комментарии не найдены