开源分布式文件存储 2018年一定要收藏的20款免费预测分析软件！(3)

14.H2O.ai

H2O是一个开源的预测分析平台。H2O用户可以轻松地从微软Excel和RStudio中探索和建模大数据，并将其与来自HDFS，S3，SQL和NoSQL数据源的数据连接起来。H2O讲述了数据科学的语言，支持R，Python，Scala，Java和强大的REST API。业务应用程序由H2O的NanoFastTM评分引擎提供支持。包括：分布式算法和回归树，如GBM，随机森林(RF)，广义线性模型(GLM)，k-均值和主成分分析(PCA)。

15.Weka Data Mining

Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。算法可以直接应用于数据集，也可以从Java代码调用。Weka包含用于数据处理，分类，回归，聚类，关联规则和可视化的工具。它也非常适合开发新的机器学习方案。 Weka是用Java编写的，由新西兰怀卡托大学开发。

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16.Apache Spark

Apache Spark是用于数据处理的快速且通用的引擎。Spark需要一个集群管理器和一个分布式存储系统。对于集群管理，Spark支持独立(本地Spark集群)，Hadoop YARN或Apache Mesos。对于分布式存储，Spark能与各种各样的，包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)，MAPRA文件系统(FS-MAPRA)，Cassandra，OpenStack Swift，亚马逊S3，Kudu，或自定义解决方案实现对接。

17.Octave

Octave是数字计算的高级解释语言。它提供了数据可视化和操纵的线性，非线性问题和图形的解决方案。有许多可用于公共数值线性代数解决问题的工具，寻找非线性方程的根，集成普通功能，操纵多项式，及整合的普通微分和代数微分方程。

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18.Tanagra

Tanagra是一个用于学术和研究目的的免费数据挖掘软件，它具有探索性数据分析，统计学习，机器学习和等多种数据挖掘方法的功能。支持标准的数据挖掘任务，如：可视化，描述性统计，实例选择，特征选择，功能建设，回归，影响因子分析，聚类，分类和关联规则的学习。

19.PredictionIO

PredictionIO是一款开源的机器学习服务器，可以让软件开发人员创建个性化，推荐和内容发现等预测功能。通过PredictionIO，预测这种特点的用户行为，提供个性化的视频，新闻，交易，广告，职位，事件，文件，应用程序，餐馆和匹配服务。

20.Apache Mahout

Apache Mahout提供可扩展的机器学习算法，主要集中在协作过滤，聚类和分类。许多实现使用Apache Hadoop平台，包括成熟的Hadoop MapReduce算法，Scala，Spark和H2O算法。协同过滤：基于用户的协同过滤，基于项目的协同过滤，矩阵分解与ALS，矩阵分解与隐式反馈和加权矩阵分解，SVD + ALS。

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