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"I just found your RapidMiner software package and I think it's amazing! I've been looking for something like this for a while...it is by far the most comprehensive machine learning package I've found...I really appreciate whoever decided to create this and make it open source."

Shawn Surdyk, USA

 
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Neues Release: RapidMiner 4.0beta2 (YALE)

Neues Release: Am Montag, den 25. Juni 2007 hat Rapid-I die neue Version der Open-Source Software RapidMiner 4.0beta2 (früher YALE) veröffentlicht.

 

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Aus rechtlichen Gründen hat sich Rapid-I entschieden, YALE umzubenennen. Als neuer Name wurde RapidMiner gewählt, weil dieser Name besonders gut zum Unternehmensnamen Rapid-I und zum vorgesehenen Namensschema für die von Rapid-I geplante Produktserie passt. Es ändert sich nur der Name. Alles andere bleibt unverändert. Auch in Zukunft bleibt RapidMiner / YALE quelloffen unter der GNU GPL und für Endanwender kostenlos verfügbar.

Änderungen von RapidMiner 4.0beta zu RapidMiner 4.0beta2

Generelle Verbesserungen:

  • Sinnvolle Vorgaben für die zu optimierenden Parameter einer Parameteroptimierung
  • Alle Weka-Parameter sind nun auch im Anfängermodus zu sehen
  • SVMWeighting unterstützt nun auch Mehrklassenprobleme
  • Entscheidungsbaum-Lerner und Regellerner sowie ihre Visualisierung wurden vollständig überarbeitet
  • Neue Tabellenansicht für die Ergebnisse des ProcessLog-Operators (früher: ExperimentLog)
  • Neue Textansicht für Entscheidungsbäume
  • Neue Textansicht für Kernelmodelle
  • Neue Textansicht für Logistische Regression
  • Anova Kernel zur JMySVM und EvoSVM hinzugefügt
  • Ausgabe von NaiveBayes verbessert
  • Beispielsvisualisierung verbessert

Neue Operatoren:

  • BatchXValidation
  • BatchSlidingWindowValidation
  • AttributeCopy
  • ExampleSetTranspose
  • AssociationRuleGenerator
  • RelevanceTree
  • CHAID
  • Tree2RuleConverter

Bugfixes:

Ein schwerer Fehler, welcher in RapidMiner 4.0beta eingeführt wurde, verhinderte in vielen Fällen die korrekte Ausführung der LibSVM sowie der Weka-Lerner. Dieser und andere Fehler wurden im aktuellen Release behoben, darunter mehrere GUI-Probleme, fehlerhaftes Verhalten des Operators AttributeSubsetPreprocessing und einiger anderer Operatoren.

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