Waikato Environment for Knowledge Analysis
Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) ist eine Software, die verschiedene Techniken aus den Bereichen Maschinelles Lernen und Data-Mining bereitstellt. Das Programm wurde an der University of Waikato entwickelt und ist in Java geschrieben. Es handelt sich um eine frei verfügbare Software, die unter der GNU General Public License steht.

Die Software ist integraler Bestandteil des Buches "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques" von Ian H. Witten, Eibe Frank und Mark A. Hall, des englischsprachigen Standardwerkes zum Thema Maschinelles Lernen. Die Software wurde von der Association for Computing Machinery 2005 mit dem „SIGKDD Service Award“ ausgezeichnet für den hohen Beitrag zur Forschung unter anderem durch Bereitstellung der Quelltexte als Open Source.

Weka ist bekannt für seine Vielzahl von Klassifikatoren wie Bayes-Klassifikatoren, künstliche neuronale Netze, Support-Vector-Maschinen, Entscheidungsbäume, ID3-, C4.5- aber auch Meta-Klassifikatoren, Boosting und Ensembles. In anderen Data-Mining-Bereichen wie der Clusteranalyse werden nur die grundlegendsten Verfahren wie der k-Means-Algorithmus und der EM-Algorithmus angeboten.
Q7397
Software
Concept
Q2539
Maschinelles Lernen
Concept
Q172491
Data-Mining
Concept
Q606140
University of Waikato
ORG
Q251
Java
Concept
Q7603
GNU General Public License
MEDIA
Q127992
Association for Computing Machinery
ORG
Q39162
Open Source
Concept
Q1744628
Klassifikatoren
Concept
Q17004744
Bayes-Klassifikator
Concept
Q192776
künstliche neuronale Netze
Concept
Q282453
Support-Vector-Maschine
Concept
Q831366
Entscheidungsbäume
Concept
Q1653378
ID3
Concept
Q1022655
C4.5
Concept
Q466303
Boosting
Concept
Q172491
Data-Mining
Concept
Q622825
Clusteranalyse
Concept
Q310401
k-Means-Algorithmus
Concept
Q1275153
EM-Algorithmus
UNK
Q115494
Waikato Environment for Knowledge Analysis
MEDIA
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