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                            未来数据挖掘工具

                            发布时间:2018/9/22 10:09:56 访问次数:3472

                            51电子网公益库存:
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                            P4SMA250A
                            P6KE150A
                            P6KE520
                            P6KE6.8A
                            P6KE7.5CA
                            601HE0000B01
                            6125TD1-R
                            6-1394461-2
                            68HC68W1
                            6DI100A050
                            6DI100A-050
                            6DI150D-060
                            6LB184
                            6MBI15S-120
                            6MBI75S-120-02

                            数据挖掘是指这个过程:在庞大数据集当中发现模式,将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统,从庞大数据集中提取信息,并转换成?#23376;?#29702;解的形式。本文介绍了广泛用于大数据行业的10种综合数据挖掘工具。

                            01、rapid miner

                            rapid miner是一个数据科学软件平台,为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环?#22330;?#23427;是领先的数据挖掘开源系统之一。该程序完全用java编程语言编写。该程序提供了一个选项,以便用户试用大量可任意嵌套的操作符,这些操作符在xml文件中有详细说明,可由rapid miner的图形用户界面来构建。

                            02、oracle data mining

                            它是oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力,做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法,锁定最佳客户。此外,它可识别异常情况和交叉销售机会,让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外,它以所需的方式定制客户画像。http://yushuolyf.51dzw.com/

                            03、ibm spss modeler

                            说到大规模项目,ibm spss modeler最适合。在这个建模器中,文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法,基本上不需要编程。它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、carma、cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

                            04、knime

                            konstanz information miner是一个开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界,knime号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。此外,数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外,它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

                            05、python

                            python是一种免费的开?#20174;?#35328;,因?#23376;?#24615;常常与r相提并论。与r不同,python学起来往往很容易上手,?#23376;?#20351;用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据,并进行极其复杂的亲和度分析。只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念,最常见的业务用例数据可视化就很简单。

                            06、orange

                            orange是一个开源数据可视化、机器学习和数据挖掘工具包。它有一个可视化编程前端,可用于探索性数据分析和?#25442;?#24335;数据可视化。orange是一个基于组件的可视化编程软件包,用于数据可视化、机器学习、数据挖掘和数据分析。orange组件称为窗口组件,范围广泛:从简单的数据可视化、子集选择和预处理,到学习算法和预测建模的评估,不一而足。orange的可视化编程通过界面来进行,其中工作流程通过连接预定义或用户设计的窗口组件来创建,而高级用户可以将orange用作python库,以便操纵数据和更改窗口组件。http://yushuo2.51dzw.com/

                            07、kaggle

                            kaggle是世界上最大的数据科学家和机器学习者社区。kaggle以开设机器学习竞赛起家,但现在逐渐变成基于公共云的数据科学平台。kaggle是一个平台,有助于解决难题、招募强大的团队并宣传数据科学的力量。

                            08、rattle

                            rattle gui是一个开放的免费软件包,使用togaware提供的r统计编程语言,为数据挖掘提供图形用户界面。rattle借助图形用户界面展示了r的强大功能,从而提供了丰富的数据挖掘功能。rattle还被用作是学习r的教学工具。有一个名为log code选项卡的选项,它可以在gui中为进行的任?#20301;?#21160;复制r代码,代码可以复制?#31243;attle可以用于统计分析或模型生成。rattle?#24066;?#25968;据集划分成训练、验证和测试等部分,可以查看和编辑数据集。

                            09、weka

                            怀卡托知识分析环境(weka)是新西兰怀卡托大学开发的一套机器学习软件。该软件用java编写。它含有一系列面向数据分析和预测建模的可视化工具和算法,附带图形用户界面。weka支持几种标准数据挖掘任务,更具体地说是指数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。

                            010、teradata

                            teradata分析平台提供了最佳功能和领先引擎,让用户能够针对不同类型的数据,可以大规模利用他们选择的工具和语言。这是通过以下几步来实现?#27169;?#35753;分析工具贴近数据,无需移动数据,并?#24066;?#29992;户以更高的速度和准确度对更庞大的数据集运行分析。

                            在不久的将来,多智时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以收藏多智时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来!http://yushuo.51dzw.com/

                            数据肯定是无价的。但分析数据并非?#36164;攏?#22240;为结果越准确,成本就越高。鉴于数据?#26412;?#22686;长,需要一个过程来提供有意义的信息,最终变成实用的洞察力。数据挖掘是指这个过程:在庞大数据集当中发现模式,将它转换成有效 ...数据肯定是无价的。但分析数据并非?#36164;攏?#22240;为结果越准确,成本就越高。鉴于数据?#26412;?#22686;长,需要一个过程来提供有意义的信息,最终变成实用的洞察力。文章出自: 木马童年

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