这是一则开放源码统计数据数据预估辅助工具的如是说，除统计数据数据预估，RapidMiner还提供更多如统计数据数据后处理和可视化、预估预估和统计数据可视化、评估结果和布署等机能。
下列为您所推荐八款强悍的开放源码统计数据数据预估辅助工具：
1、RapidMiner
该工具是用Java词汇撰写的，通过如前所述模版的架构提供更多一流的预估控制技术。此款辅助工具最大的益处就是，使用者无须写任何人标识符。它是作为两个服务工程项目提供更多，而不是这款邻近地区应用软件。值得一提，该辅助工具在统计数据数据预估辅助工具榜上名列第四位。另外，除统计数据数据预估，RapidMiner还提供更多如统计数据数据后处理和可视化、预估预估和统计数据可视化、评估结果和布署等机能。更吓人的是它还提供更多源自WEKA(一种智能化预估自然环境)和R JAVA的自学计划、数学模型和演算法。
RapidMiner原产在AGPL开放源码许可证下，能从SourceForge上浏览。SourceForge是两个合作开发人员进行合作开发管理工作的封闭式娱乐场所，大批开放源码工程项目在此入驻，其中就主要包括维基使用的MediaWiki。
2、WEKA
WEKA原生植物的非Java版主要是为的是预估林业应用领域统计数据数据而合作开发的。该辅助工具如前所述Java版，是比较复杂的，因此应用应用领域在许多不同的应用应用领域中，主要包括统计数据数据预估以及预估可视化的可视化和演算法。与RapidMiner较之竞争优势是，它在GNU通用型公用许可证下是完全免费的，因为使用者能依照自己的偏好优先选择自订。WEKA全力支持多种不同国际标准统计数据数据预估各项任务，主要包括统计数据数据后处理、搜集、进行分类、重回预估、可视化和特点挑选出。
加进字符串可视化后，WEKA将会显得更强悍，但目前不主要包括其中。
3、R-Programming
如果我告诉你R工程项目，两个GNU工程项目，是由R(R-programming简称，下列统称R)自身撰写的，你会怎么想?它主要是由C词汇和FORTRAN词汇撰写的，因此很多模块都是由R撰写的，这是这款针对编程词汇和应用软件自然环境进行统计数据计算和制图的完全免费应用软件。R词汇被广泛应用应用领域于统计数据数据预估，以及合作开发统计数据应用软件和统计数据数据预估中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了R的知名度。除统计数据数据，它还提供更多统计数据和制图控制技术，主要包括线性和非线性可视化，经典的统计数据测试，时间字符串预估、进行分类、搜集等等。
4、Orange
Python之所以受欢迎，是因为它简单易学因此机能强悍。如果你是一个Python合作开发人员，当涉及到需要找两个工作用的辅助工具时，那么没有比Orange更合适的了。它是两个如前所述Python词汇，机能强悍的开放源码辅助工具，因此对初学者和专家级的大神均适用。
此外，你肯定会爱上这个辅助工具的可视化编程和PythonJAVA。它不仅有机器自学的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，能说是充满了统计数据数据预估的各种机能。
5、KNIME
统计数据数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者KNIME都能做到。 KNIME为您提供更多了两个图形化的使用者界面，以便对统计数据数据节点进行处理。它是两个开放源码的统计数据数据预估、报告和综合平台，同时还通过其模块化统计数据数据的流水型概念，集成了各种机器自学的组件和统计数据数据预估，并引起了商业智能和财务统计数据数据预估的注意。KNIME是如前所述Eclipse，用Java撰写的，因此易于扩展和补充插件。其附加机能可随时加进，因此其大批的统计数据数据集成模块已包含在核心版中。
6、NLTK
当涉及到词汇处理各项任务，没有什么能打败NLTK。NLTK提供更多了两个词汇处理辅助工具，主要包括统计数据数据预估、机器自学、统计数据数据抓取、情感预估等各种词汇处理各项任务。而您需要做的只是安装NLTK，然后将两个包拖拽到您最喜爱的各项任务中，您就能去做其他事了。因为它是用Python词汇撰写的，你能在上面建立应用应用领域，还能自订它的小各项任务。如果你想被统计数据数据预估网报道，欢迎大统计数据数据应用领域的爱好者们给我们投稿（投稿邮箱：[email protected]）
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