TÉLÉCHARGER WEKA 3.8

Fonctionne pour moi sur weka3. La dernière modification de cette page a été faite le 24 juillet à Un article de Wikipédia, l’encyclopédie libre. Weka supporte plusieurs outils d’ exploration de données standards, et en particulier, des préprocesseurs de données, des agrégateurs de données data clustering , des classificateurs statistiques , des analyseurs de régression , des outils de visualisation, et des outils d’ analyse discriminante. J’ai installé ces paquets et maintenant je reçois le message d’information que vous obtenez mais il n’imprime toujours pas. Weka acronyme pour Waikato environment for knowledge analysis , en français:

Nom: weka 3.8
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 44.3 MBytes

Utilisation du gestionnaire de paquets, je viens d’installer le paquet Weka netlibNativeLinux ou essayer netlibNativeWindows ou netlibOSX, peu importe , inclus ses pots à la construction de chemin, et nous avons obtenu cet avertissement: Il devrait également mentionner tous les grands sujets au sein de weka, et établir un lien avec les sujets connexes. Weka supporte plusieurs outils d’ exploration de données standards, et en particulier, des préprocesseurs de données, des agrégateurs de données data clustering , des classificateurs statistiques , des analyseurs de régression , des outils de visualisation, et des outils d’ analyse discriminante. Si vous voulez l’assurance de votre identité, nous vous recommandons de vous connecter avant de poster. Commencer avec weka Téléchargez weka eBook. Ce n’est pas une erreur, mais un avertissement. Le programme s’arrête juste après l’affichage de ce message, si je mets une ligne d’impression avant et après ‘linearRegression.

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Commencer avec weka

Weka acronyme pour Waikato environment for knowledge analysisen français: L’espace de travail Weka [ 1 ] contient une collection d’outils de visualisation et d’algorithmes pour l’ analyse des données et la modélisation prédictiveallié à une interface graphique pour un accès wema de ses fonctionnalités.

Cette version originale était avant tout conçue comme un outil pour analyser des données agricoles [ 2 ][ 3 ]mais la version plus récente entièrement basée sur Java Weka 3pour laquelle le développement a débuté enest désormais utilisée dans beaucoup de domaines d’application différents, en particulier pour l’éducation et la recherche.

Les principaux points forts de Weka sont qu’il:. Weka supporte plusieurs outils d’ exploration de données standards, et en particulier, des préprocesseurs de données, des agrégateurs de données data clusteringdes classificateurs statistiqueswkea analyseurs de régressiondes outils de visualisation, et des outils d’ analyse discriminante. Toutes les techniques de Weka reposent sur la supposition que les données sont disponibles dans un unique fichier plat ou une Relation binaireou chaque type de donnée est décrit par un nombre fixe d’attributs les attributs ordinaires, numériques ou symboliques, mais quelques autres types d’attributs sont aussi supportés.

weka 3.8

Il n’est pas capable de faire de l’exploration de données multi-relationnelles, mais il existe des logiciels tiers pour convertir une collection de tables de base de données liées entre elles en une table unique adaptée au traitement par Weka [ 4 ].

Un autre domaine important qui n’est pour le moment pas couvert par les algorithmes inclus dans la distribution Weka est la modélisation de séquences.

L’interface explorer possède plusieurs onglets qui donnent accès aux principaux composants de l’espace de travail. L’onglet preprocesseur a plusieurs fonctionnalités d’import de données depuis des bases de donnéesun fichier CSV et pour pré-traiter ces données avec une algorithme appelé filtering. Ces filtres peuvent être utilisés pour transformer les données par exemple, transformer des attributs numériques réels en attributs discrets et rendre possible l’effacement d’instances et d’attributs selon des critères spécifiques.

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L’onglet Associate donne accès aux apprentissages par règles d’association qui essayent d’identifier toutes les relations importantes entre les attributs dans les données. L’onglet Cluster donne accès aux techniques de clustering de Weka, comme l’algorithme du k-means.

Il y a aussi une implémentation d’ algorithme espérance-maximisation pour l’apprentissage d’un mélange de distributions normales. Un article de Wikipédia, l’encyclopédie libre. Pour les articles homonymes, voir Weka.

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La dernière modification de cette page a été faite le 24 juillet à En cas de réutilisation des textes de cette wek, voyez comment citer les auteurs et mentionner la licence. Politique de confidentialité À propos de Wikipédia Avertissements Contact Développeurs Déclaration sur les témoins cookies Version mobile.

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