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

Материал из MachineLearning.

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 для Windows.
  • WEKA -- ?
  • RapidMiner - нужно попробовать для непрограммирующих студентов.
  • R -- ? (распространен, но мало нужных библиотек ML/DM и бедные структуры данных).
Личные инструменты