معرفی نرم افزار داده کاوی #وکا
#Weka
مجموعه ای از الگوريتم های يادگيری ماشيني و ابزارهای پيش پردازش داده می باشد. این نرم افزار پشتيباني های ارزشمندی را برای کل فرآينها داده کاوی های تجربي فراهم مي کنند.
اين نرم‌افزار، پشتيباني‌هاي ارزشمندي را براي كل فرآيند داده كاوي هاي تجربي فراهم ميكند. اين پشتيباني‌ها، آماده سازي داده‌هاي ورودي، ارزيابي آماري چارچوبهاي يادگيري و نمايش گرافيكي داده‌هاي ورودي و نتايج يادگيري را در بر ميگيرند. همچنين، هماهنگ با دامنه وسيع الگوريتمهاي يادگيري، اين نرم‌افزار شامل ابزارهاي متنوع پيش پردازش داده‌هاست. اين جعبه ابزار متنوع و جامع، از طريق يك واسط متداول در دسترس است، به نحوي كه كاربر ميتواند روشهاي متفاوت را در آن با يكديگر مقايسه كند و روشهايي را كه براي مسايل مدنظر مناسبتر هستند، تشخيص دهد.
╭──•═✾🔘✾═•──╮
••• @Data_Experts •••
╰──•═✾🔝✾═•──╯
همچنين، اين نرم افزار شامل مجموعه متنوعي از ابزارهاي تبديل مجموعه‌هاي داده ها، همانند الگوريتمهاي گسسته سازي ميباشد. در اين محيط ميتوان يك مجموعه داده را پيش پردازش كرد، آن را به يك طرح يادگيري وارد نمود، و دسته‌بندي حاصله و كارآيي‌اش را مورد تحليل قرار داد.( همه اين كارها، بدون نياز به نوشتن هيچ قطعه برنامه‌اي ميسر است!!)
اين محيط، شامل روشهايي براي همه مسايل استاندارد داده كاوي مانند رگرسيون، رده‌بندي، خوشه‌بندي، كاوش قواعد انجمني و انتخاب ويژگي ميباشد. با در نظر گرفتن اينكه، داده‌ها بخش مكمل كار هستند، بسياري از ابزارهاي پيش پردازش داده‌ها و مصورسازي آنها فراهم گشته است. همه الگوريتم ها، وروديهاي خود را به صورت يك جدول رابطهاي به فرمت ARFF دريافت ميكنند. اين فرمت داده‌ها، ميتواند از يك فايل خوانده شده يا به وسيله يك درخواست از پايگاه دادهاي توليد گردد.
يكي از راههاي به كارگيري Weka ، اعمال يك روش يادگيري به يك مجموعه داده و تحليل خروجي آن براي شناخت چيزهاي بيشتري راجع به آن اطلاعات ميباشد. راه ديگر استفاده از مدل يادگيري شده براي توليد پيشبيني‌هايي در مورد نمونه‌هاي جديد است.
╭──•═✾🔘✾═•──╮
••• @Data_Experts •••
╰──•═✾🔝✾═•──╯
#Weka
مجموعه ای از الگوريتم های يادگيری ماشيني و ابزارهای پيش پردازش داده می باشد. این نرم افزار پشتيباني های ارزشمندی را برای کل فرآينها داده کاوی های تجربي فراهم مي کنند.
اين نرم‌افزار، پشتيباني‌هاي ارزشمندي را براي كل فرآيند داده كاوي هاي تجربي فراهم ميكند. اين پشتيباني‌ها، آماده سازي داده‌هاي ورودي، ارزيابي آماري چارچوبهاي يادگيري و نمايش گرافيكي داده‌هاي ورودي و نتايج يادگيري را در بر ميگيرند. همچنين، هماهنگ با دامنه وسيع الگوريتمهاي يادگيري، اين نرم‌افزار شامل ابزارهاي متنوع پيش پردازش داده‌هاست. اين جعبه ابزار متنوع و جامع، از طريق يك واسط متداول در دسترس است، به نحوي كه كاربر ميتواند روشهاي متفاوت را در آن با يكديگر مقايسه كند و روشهايي را كه براي مسايل مدنظر مناسبتر هستند، تشخيص دهد.
╭──•═✾🔘✾═•──╮
••• @Data_Experts •••
╰──•═✾🔝✾═•──╯
همچنين، اين نرم افزار شامل مجموعه متنوعي از ابزارهاي تبديل مجموعه‌هاي داده ها، همانند الگوريتمهاي گسسته سازي ميباشد. در اين محيط ميتوان يك مجموعه داده را پيش پردازش كرد، آن را به يك طرح يادگيري وارد نمود، و دسته‌بندي حاصله و كارآيي‌اش را مورد تحليل قرار داد.( همه اين كارها، بدون نياز به نوشتن هيچ قطعه برنامه‌اي ميسر است!!)
اين محيط، شامل روشهايي براي همه مسايل استاندارد داده كاوي مانند رگرسيون، رده‌بندي، خوشه‌بندي، كاوش قواعد انجمني و انتخاب ويژگي ميباشد. با در نظر گرفتن اينكه، داده‌ها بخش مكمل كار هستند، بسياري از ابزارهاي پيش پردازش داده‌ها و مصورسازي آنها فراهم گشته است. همه الگوريتم ها، وروديهاي خود را به صورت يك جدول رابطهاي به فرمت ARFF دريافت ميكنند. اين فرمت داده‌ها، ميتواند از يك فايل خوانده شده يا به وسيله يك درخواست از پايگاه دادهاي توليد گردد.
يكي از راههاي به كارگيري Weka ، اعمال يك روش يادگيري به يك مجموعه داده و تحليل خروجي آن براي شناخت چيزهاي بيشتري راجع به آن اطلاعات ميباشد. راه ديگر استفاده از مدل يادگيري شده براي توليد پيشبيني‌هايي در مورد نمونه‌هاي جديد است.
╭──•═✾🔘✾═•──╮
••• @Data_Experts •••
╰──•═✾🔝✾═•──╯