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  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：527360
    • 提供者：weixin_38752628

  1. 机器学习可视化软件机器学习可视化软件

  2. 机器学习可视化软件WEKA RapidMiner KNIME

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：990904320
    • 提供者：a15242316443

  1. 机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

  2. 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补充。避免过多地使用组件能够加速数据科学项目。因此，在数据准备步骤中利用流式获取框架或流式分析产品会是一个不错的选择。机器学习和深度学习项目在大多数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38730821

  1. 开源神器，无需一行代码就能搞定机器学习，不会数学也能上手

  2. 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。在今天的文章中，我将介绍一个基于GUI的工具:KNIME。读完本文，你将在无需编写任何代码的情

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38717574

  1. vscode-docker-vnc：VNCNoVNC中的Visual Studio Code IDE Docker容器-源码

  2. 可视Studo代码+ Java 8（1.8.0）OpenJDK + Maven 3.6 + Python 3.6 + PIP3 19 + + npm 6 +节点13 + Gradle 6 + noVNC 带有VNC / noVNC的KNIME分析平台，用于容器集群平台（Openshift，Kubernetes等） 成分： Ubuntu 18.04 LTS现在，我们将在2020-04-15左右使用Ubuntu 20.04作为LTS Docker基础映像。 [基本组件：OpenJDK，Pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_42128141

  1. n-源码

  2. knime（py）：适用于KNIME的Python工具包 knime（py）提供了用于从读取和执行工作流程的工具。 它可以作为单个文件模块分发，并且对 3.6+和没有任何要求。 可选地，如果还安装了模块，则对通过此工具包执行的KNIME工作流的输入和输出都支持pandas DataFrames。 示例：执行KNIME工作流程 import knime with knime . Workflow ( "DemoWorkflow01" ) as wf : wf . execute ()

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_42172972

  1. Bootcamp-IGTI-Analista-de-Dados：Bootcamp小型集会IGTI可以在anadoise de dados上得到证明，而在abilino para atuar profissionalmente na rea上

  2. 训练营IGTI-Analista de Dados（2020） 训练营的小型IGTI协会，以及在达累斯州的公共服务概念，以及从哈里伯坦多或其他国家的专业人才。 Cronograma 乔纳达·布特坎普 莫杜洛斯 Módulo1：基础知识（K-Means，Python，PowerBI e SQL）。 Módulo2：使用Ecossistema Hadoop（Hadoop，MapReduce，YARN，HDFS，Hive e Sqoop）处理数据的过程。 Módulo3：Coleta eobte

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：139460608
    • 提供者：weixin_42117267

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：527360
    • 提供者：weixin_38667849

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和JavaAPI使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：527360
    • 提供者：weixin_38637805

  1. 数据挖掘学习

  2. 主要集中到weka和KNIME两个工具上1.weka支持分析模块的直接API调用，这样可以方便集成到项目中。同时，提供GUI，可以感性的分析和比较数据。 2.KNIME貌似无法直接调用分析API，但是易用性和清爽的界面比weka好，也可以结合R和weka使用由于偏实际应用，并且希望可以将分析过程集成到系统中，对GUI没有太多要求，所以目前决定使用weka作为数据挖掘工具。weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和Java API使用方式。所以，在学习和解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：527360
    • 提供者：weixin_38639872

  1. 机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

  2. 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。 市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。 数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。 可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补充。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：532480
    • 提供者：weixin_38741966

  1. 开源神器，无需一行代码就能搞定机器学习，不会数学也能上手

  2. 对于机器学习和数据科学的初学者来说，最大的挑战之一是需要同时学习太多知识，特别是如果你不知道如何编码。你需要快速地适应线性代数、统计以及其他数学概念，并学习如何编码它们，对于新用户来说，这可能会有点难以承受。如果你没有编码的背景并且发现很难学习下去，这时你可以用一个GUI驱动的工具来学习数据科学。当你刚开始学习的时候，可以集中精力学习实际的项目。一旦适应了基本的概念，你就可以在以后慢慢学习如何编写代码。在今天的文章中，我将介绍一个基于GUI的工具:KNIME。读完本文，你将在无需编写任何代码的情

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38650629

  1. landingpage:RAKIP登陆页面-源码

  2. 登陆页面 到达页面的完整堆栈版本。 用Ktor用Kotlin编写的后端在src / main / kotlin / server.kt 用FreeMarker编写的前端位于src / main / resources / templates / index.ftl 可以使用server.kt中的main方法测试该应用程序，并在端口8080上进行侦听。端点记录在。 配置 该应用程序需要一个名为landingpage.properties的配置文件，其中包含执行所需的设置。 该文件可以位于用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：741376
    • 提供者：weixin_42111465
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