韦卡

韦卡:怀卡托知识分析环境。WEKA是一个很受欢迎的机器学习工作台,其开发生命周期将近20年。本文概述了我们认为对其成功至关重要的因素。我们把重点放在软件开发的历史性影响上,而不是把重点放在软件开发的历史性方面。


zbMATH中的参考文献(引用于 277篇文章,1标准件)

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  2. 亚类分析;亚类数据分析
  3. 格拉纳塔,伊拉里亚;瓜拉奇诺,马里奥R.;卡里亚金,瓦莱里A.;马达莱纳,卢西亚;曼尼普尔,伊查查;帕达洛斯,帕诺斯M.:代谢网络监督分类的模型简化(2020年)
  4. Gupta,Vipin;Bhattacharyya,Abhijit;Pachori,Ram Bilas:使用FBSE-EWT方法从EEG信号自动识别癫痫发作(2020年)
  5. Jacobs,Kayla;Itai,Alon;Wintner,Shuly:首字母缩略词:识别、扩展和消歧(2020)
  6. Marrero Ponce,Yovani;Teran,Julio E;Contreras Torres,Ernesto;García-Jacas,César R;Perez Castillo,Yunierkis;Cubillan,Nestor;Peréz-Giménez,Facundo;Valdés-Martini,JoséR.:基于乐高的两个线性代数3D生物宏分子描述符的广义集合:QSAR的理论和验证(2020)
  7. 大数据集Bayen Thih;Thuyen Thi;2020年大数据集
  8. Singh,Shivani;Shreevastava,Shivam;Som,Tanmoy;Somani,Gaurav:集值信息系统中基于模糊相似性的属性选择粗糙集方法(2020)
  9. Xavier-Júnior,João C.;Freitas,Alex A.;Ludermir,Teresa B.;Feitosa Neto,Antonino;Barreto,Cephas A.S.:一种侧重于分类器集成的自动机器学习进化算法:改进算法和扩展结果(2020)
  10. Abpeykar,Shadi;Ghatee,Mehdi;Zare,Hadi:基于混合特征聚类方法的RBF网络集成决策森林,用于高维数据分类(2019年)
  11. Balázs,P.;Brunetti,S.:A(Q)-图像分析的凸向量描述符(2019)
  12. Bazan,Jan G.;Szczur,Adam;Skowron,Andrzej;Rzepko,Marian;Król,Paweł;Bajorek,Wojciech;Czarny,Wojciech:基于时间切割决策树的分类器(2019年)
  13. 朱冰冰;高子涵;赵俊凯;塞普K.L.M.范登布鲁克:用于二进制不平衡分类的R库(2019)不是zbMATH
  14. Brunetti,Sara;Balázs,Péter;Bodnár,Péter;Szűcs,Judit:对象展开的空间凸性描述符(2019)
  15. 曹,雷;陆,严蒙;李,闯泉;杨伟:透射电镜随机森林堆积图像中病理性肾小球基底膜的自动分割(2019)
  16. Casalicchio,Giuseppe;Bossek,Jakob;Lang,Michel;Kirchhoff,Dominik;Kerschke,Pascal;Hofner,Benjamin;Seibold,Heidi;Vanschoren,Joaquin;Bischl,Bernd:\ texttopenml:an\texttrpackage连接到机器学习平台openml(2019)
  17. 杜比茨基,沃纳;洛佩斯,菲利普;戴维斯,杰西;贝拉尔,丹尼尔:开放式国际足球机器学习数据库(2019)
  18. Dzemyda,金陶塔斯;Kurasova,Olga;Medvedev,Viktor;Dzemydaitė,Giedrė:数据可视化:方法、软件和应用(2019)
  19. François Role,Stanislas Morbieu,Mohamed Nadif:CoClust:A Python包用于协同集群(2019)不是zbMATH
  20. Gao,Can;Lai,Zhihui;Zhou,Jie;Wen,Jiajun;Wong,Wai-Keung:基于粒度最大决策熵的属性约简单调不确定性测度(2019)

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