 | 데리 델리MAC 용 오픈 소스 데이터 마이닝 플랫폼 |
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데리 델리 순위 및 요약
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데리 델리 설명
Mac 용 오픈 소스 데이터 마이닝 플랫폼 Debellor는 다양한 유형의 데이터 처리 알고리즘을위한 공통 아키텍처를 제공하는 오픈 소스 확장 가능한 데이터 마이닝 플랫폼입니다. 알고리즘을 함께 결합하여 데이터 처리 방식을 빌드 할 수 있습니다. Debellor의 고유 한 기능은 데이터 스트리밍입니다. 데이터 스트리밍은 데이터 스트리밍입니다 .Debellor는 복합 데이터 마이닝 알고리즘의 구현을 단순화합니다. - 120 개 이상의 알고리즘이 이미 사용 가능하며 빌딩 블록으로 사용할 수 있습니다. 여기에는 Weka 및 Rseslib 라이브러리, Weka의 모든 필터 및 Arff 파일의 독자가 포함됩니다. - 모든 알고리즘은 셀의 동일한 간단한 인터페이스를 통해 액세스 할 수 있습니다. - 스트림 아키텍처 덕분에 알고리즘은 메모리에서 버퍼링없이 즉시 데이터를 처리 할 수 있습니다. 이를 통해 큰 양의 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있으며 임의로 복잡한 알고리즘을 설계 할 수있는 자유를 제공합니다. - 특정 응용 프로그램 도메인과 관련된 새 데이터 유형을 정의 할 수 있습니다. 요구 사항 : · 자바 이 릴리스에서는 새로운 기능 : · 수많은 수업 / 방법 / 필드의 이름 지정이보다 정확하고 이해하기 어려운 것으로 변경되었습니다. · Weka와 Rseslib 라이브러리가 최신 버전으로 업데이트되었습니다. Weka 3.6.1 및 RSESLIB 3.0.1. · Debellor의 래퍼가 적응했습니다. 새로운 수업 : · 크로스 빈도 - 교차 검증을 통한 훈련 가능한 세포 평가자 · RMSE - 루트 평균 제곱 오류 점수 계산 · 데이터 객체를 컬렉션에서 비교하고 사용할 수 있습니다. · ArffReader는 사용자가 제공 한 java.io.InputStream에서 읽을 수 있습니다. ·보다 편리한 매개 변수 사용 (설정 값). · 데이터 객체 및 데이터 유형 (구성, 유형 캐스팅)을보다 편리하게 사용합니다. · 기존 수업의 기타 사소한 개선. · Javadoc 확장.
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