Debellor Quelldaten-Mining-Plattform für Ihren Mac
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Debellor Ranking & Zusammenfassung

Debellor Stichworte

Prozess Datenverarbeitung Bergwerk Datengräber Bergmann Datenstrom

Debellor Beschreibung

Open Source Data Mining-Plattform für Ihren Mac Debellor ist eine ausdehnbare Datenbauplattform mit offener Quelle, die gemeinsame Architektur für Datenverarbeitungsalgorithmen verschiedener Typen bietet. Die Algorithmen können miteinander kombiniert werden, um Datenverarbeitungssysteme großer Komplexität aufzubauen. Das einzigartige Merkmal des Debellors ist das Datenstreaming, das die effiziente Verarbeitung großer Daten der Daten ermöglicht, die die Implementierung von Composite Data Mining-Algorithmen vereinfacht: - über 120 Algorithmen sind bereits verfügbar und können als Bausteine verwendet werden. Dazu gehören alle Klassifizierer aus WEKA- und RSESLIB-Bibliotheken, alle Filter von WEKA und einem Leser von Arff-Dateien. - Alle Algorithmen sind über die gleiche einfache Schnittstelle einer Zelle erreichbar. - Dank der Stream-Architektur können Algorithmen Daten auf der Fliege verarbeiten, ohne im Speicher zu puffern. Dies ermöglicht eine effiziente Handhabung großer Datenvolumina und gibt die Freiheit, willkürlich komplexe Algorithmen zu entwerfen. - Sie können einen neuen Datentyp definieren, der spezifisch für eine bestimmte Anwendungsdomäne spezifisch ist. Anforderungen: · Java Was ist neu in dieser Version: · Die Benennung zahlreicher Klassen / Methoden / Felder änderte sich als genauer und verständlicher. · WEKA- und RSESLIB-Bibliotheken, die auf die neuesten Versionen aktualisiert wurden: WEKA 3.6.1 und RSESLIB 3.0.1. · Debellor-Wrapper angepasst. Neue Klassen: · CrossValidation - Evaluator von trainierbaren Zellen durch Kreuzvalidierung · RMSE - Berechnung der root-Mittleren Squared-Fehlersuche · Datenobjekte können in Sammlungen verglichen und verwendet werden. · Arffreader kann von einem vom Benutzer bereitgestellten java.io.inputstream gelesen werden. · Bequemerer Einsatz von Parametern (Einstellwerte). · Bequemerer Einsatz von Datenobjekten und Datentypen (Bau, Typ Casting). · Andere kleinere Verbesserungen an bestehenden Klassen. · Javadoc erweitert.

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