1、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境。它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。
2、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交互式数据可视化。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。
3、Kaggle
Kaggle是世界上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。
4、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。
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