Обсуждение:Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: Должна быть организационно решена следующая проблема. Студенты на практике должны использовать, с о...) |
м |
||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
* 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. | * 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. | * 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 | + | * Octave -- тот же Scilab, с нормальной поддержкой кода Matlab, но без удобного интерфейса для Windows. |
* WEKA -- ? | * WEKA -- ? | ||
* [http://rapid-i.com/content/view/182/196/ RapidMiner] - нужно попробовать для непрограммирующих студентов. | * [http://rapid-i.com/content/view/182/196/ RapidMiner] - нужно попробовать для непрограммирующих студентов. | ||
* R -- ? (распространен, но мало нужных библиотек ML/DM и бедные структуры данных). | * R -- ? (распространен, но мало нужных библиотек ML/DM и бедные структуры данных). | ||
Версия 11:22, 28 марта 2011
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 для Windows.
- WEKA -- ?
- RapidMiner - нужно попробовать для непрограммирующих студентов.
- R -- ? (распространен, но мало нужных библиотек ML/DM и бедные структуры данных).
