Debelle Platform Data Mining open source per il tuo Mac
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Debelle Descrizione

Apri la piattaforma di data mining dei dati open source per il tuo Mac Debeller è una piattaforma di data mining estensibile open source che fornisce un'architettura comune per gli algoritmi di elaborazione dei dati di vari tipi. Gli algoritmi possono essere combinati insieme per costruire schemi di elaborazione dei dati di grande complessità. La caratteristica univoca del debellor è streaming dei dati, che consente un'efficienza efficiente di volumi di grandi volumi di dati.Debellor semplifica l'implementazione degli algoritmi di data mining dei dati compositi: - oltre 120 algoritmi sono già disponibili e possono essere utilizzati come blocchi di costruzione. Questi includono tutti i classificatori delle biblioteche Weka e RSeslib, tutti i filtri da Weka e un lettore di file ARFF. - Tutti gli algoritmi sono accessibili attraverso la stessa semplice interfaccia di una cella. - Grazie all'architettura del flusso, gli algoritmi possono elaborare i dati al volo, senza buffering in memoria. Ciò consente una gestione efficiente di grandi volumi di dati e dà libertà di progettare algoritmi arbitrariamente complessi. - È possibile definire un nuovo tipo di dati, specifico per un particolare dominio dell'applicazione. Requisiti: · Java. Cosa c'è di nuovo in questa versione: · Nomina di numerose classi / metodi / campi modificati per essere più accurati e comprensibili. · Biblioteche Weka e RSeslib Aggiornate alle versioni più recenti: Weka 3.6.1 e RSESLib 3.0.1. · I wrapper del debello sono adatti. Nuove classi: · Crossvalidation - Valuatore di cellule barrache attraverso la convalida incrociata · RMSE - Calcolo della radice media Square Squared Segnuino · Gli oggetti di dati possono essere confrontati e utilizzati nelle raccolte. · L'arffreader può leggere da un java.io.inputStream fornito dall'utente. · Uso più conveniente dei parametri (valori di impostazione). · Uso più conveniente degli oggetti dati e dei tipi di dati (costruzione, tipo di fusione). · Altri miglioramenti minori alle classi esistenti. · Javadoc estese.

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