Обсуждение:Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)

Материал из MachineLearning.

Версия от 11:20, 28 марта 2011; Strijov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Должна быть организационно решена следующая проблема.

Студенты на практике должны использовать, с одной стороны, достаточно мощный, с другой стороны, бесплатный инструмент. Языки низкого уровня требуют (для быстрого получения результатов в нашей области) достаточно хорошей подготовки. Поэтому рассматриваются следующие варианты:

  • Scilab -- испробован в Uni.-Siegen, нормально работает (в плане, можно использовать для иллюстрации мат. методов на лекциях и на практике при работе группы); недостаток -- мало алгоритмов ML/DM.
  • SAS SODA -- установлен (установка занимает около 40 минут), декларирует возможность работы преподаватель-группа (не пробовал). Предназначен для тех, кто не программирует.
  • Octave -- тот же Scilab, с нормальной поддержкой кода Matlab, но без удобного интерфейса по Windows.
  • WEKA -- ?
  • RapidMiner - нужно попробовать для непрограммирующих студентов.
  • R -- ? (распространен, но мало нужных библиотек ML/DM и бедные структуры данных).
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5:%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BC_%28%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29»
Личные инструменты