5个开源数据发掘工具，收下这波干货

数据发掘是从大量数据中提取隐藏的或未知，但能够有用信息的过程。尤其在机器学习中，数据发掘是非常重要的一环。明天给大家引见5个开源数据发掘工具，收下这波干货吧。

1、Orange

Orange 是由C++ 和 Python开发的，基于组件的数据发掘和机器学习软件套装，它的功能很丰富，而且弱小。它包含了一系列组件，能停止数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，形式评价和勘探的功能。经过它疾速且多功能的可视化编程前端，可以阅读数据分析和可视化，可以绑定Python停止脚本开发。

2、KNIME

KNIME 由Java写成，它基于Eclipse，是一个开源的、智能的，而且有丰富数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探的平台。它可视化的方式，可以创建数据流或数据通道，而且可以选择性地运转分析步骤，并研讨结果，模型以及可交互的视图。并且，可以集成到其它各种各样的开源项目中，比如：R言语，Weka， Chemistry Development Kit等。

3、Apache Mahout

Apache Mahout是分布式线性代数框架，这个框架是具有数学表达才能的Scala DSL，构建了一个用于疾速创建可扩展，且功能驱动的机器学习运用程序的环境，可以使得数据迷信家、统计学家等更迅速地完成其算法。

4、Weka

Weka是用Java编写的，可以在大部分平台上运转，是一种开源机器学习软件，能经过图形用户界面，标准终端运用程序或Java API停止访问。总之它是一个集合，用来处理实践数据发掘成绩的机器学习算法。

5、DataMelt

DataMelt是一个开源软件，用于数值计算，数学、统计、符号计算，数据分析和数据可视化的。DataMelt可以与Java平台的几种脚本言语一同运用，例如Jython，Groovy，JRuby（Ruby编程言语）和BeanShell等。

5个开源数据发掘工具你收藏了吗？假如还有什么想要了解的，或者你有其他的好用的数据发掘工具，可以在下方回复留言和大家一同讨论~

我是个凑数的。。。

前排，哇咔咔

边撸边过