This HTML5 document contains 49 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

PrefixNamespace IRI
n22http://el.dbpedia.org/resource/Weka_(μηχανική_μάθηση)
dbpedia-dehttp://de.dbpedia.org/resource/
dcthttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
category-dehttp://de.dbpedia.org/resource/Kategorie:
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-wikidatahttp://wikidata.dbpedia.org/resource/
n15http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
dchttp://purl.org/dc/elements/1.1/
schemahttp://schema.org/
n31http://nl.dbpedia.org/resource/Weka_(software)
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n6http://fr.dbpedia.org/resource/Weka_(informatique)
dbpedia-pthttp://pt.dbpedia.org/resource/
n20http://es.dbpedia.org/resource/Weka_(aprendizaje_automático)
dbpedia-cshttp://cs.dbpedia.org/resource/
n24http://dbpedia.org/resource/Weka_(machine_learning)
n23http://rdf.freebase.com/ns/m.
n27http://de.wikipedia.org/wiki/Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis?oldid=
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
dbpedia-euhttp://eu.dbpedia.org/resource/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-ithttp://it.dbpedia.org/resource/
wikipedia-dehttp://de.wikipedia.org/wiki/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n18http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Weka-3.5.5.
n29http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Weka-3.5.5.png?width=
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
n28http://de.dbpedia.org/resource/Java_(Programmiersprache)
dbpedia-jahttp://ja.dbpedia.org/resource/
prop-dehttp://de.dbpedia.org/property/
Subject Item
dbpedia-de:Weka
dbo:wikiPageDisambiguates
dbpedia-de:Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis
Subject Item
dbpedia-de:Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis
rdf:type
wikidata:Q7397 dbo:Work wikidata:Q386724 owl:Thing dbo:Software schema:CreativeWork
rdfs:label
Waikato Environment for Knowledge Analysis
rdfs:comment
Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) ist ein Softwaretool, das verschiedene Techniken aus den Bereichen Maschinelles Lernen und Data-Mining bereitstellt. Es wurde an der University of Waikato entwickelt und ist in Java geschrieben. Es handelt sich um eine frei verfügbare Software, die unter der GNU General Public License steht.
owl:sameAs
n6: dbpedia-eu:Weka dbpedia-pt:Weka dbpedia-cs:Weka dbpedia-ja:Weka dbpedia-it:Weka dbpedia-wikidata:Q115494 n20: n22: n23:0b2358 n24: wikidata:Q115494 n31:
foaf:name
Weka
foaf:depiction
n18:png
dc:description
Ein Bildschirmfoto von Weka.
foaf:page
n15:
foaf:homepage
n15:
dct:subject
category-de:Freie_Software category-de:Data-Mining category-de:Java-Bibliothek category-de:Klassifizierung category-de:Maschinelles_Lernen
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-de:Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis
dbo:wikiPageID
5382110
dbo:wikiPageRevisionID
150511198
dbo:wikiPageExternalLink
n15:
prop-de:deutsch
nein
prop-de:screenshot
300
prov:wasDerivedFrom
n27:150511198
dbo:abstract
Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) ist ein Softwaretool, das verschiedene Techniken aus den Bereichen Maschinelles Lernen und Data-Mining bereitstellt. Es wurde an der University of Waikato entwickelt und ist in Java geschrieben. Es handelt sich um eine frei verfügbare Software, die unter der GNU General Public License steht. Die Software ist integraler Bestandteil des Buches "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques" von Ian H. Witten, Eibe Frank und Mark A. Hall, des englischsprachigen Standardwerkes zum Thema Maschinelles Lernen. Die Software wurde von der Association for Computing Machinery 2005 mit dem "SIGKDD Service Award" ausgezeichnet für den hohen Beitrag zur Forschung unter anderem durch Bereitstellung der Quelltexte als OpenSource. Weka ist bekannt für seine Vielzahl von Klassifikatoren wie Bayes-Klassifikatoren, künstliche neuronale Netze, Support-Vector-Maschinen, Entscheidungsbäume, ID3-, C4.5- aber auch Meta-Klassifikatoren, Boosting und Ensembles. In anderen Data-Mining-Bereichen wie der Clusteranalyse werden nur die grundlegendsten Verfahren wie der k-Means-Algorithmus und der EM-Algorithmus angeboten.
dbo:category
dbpedia-de:Maschinelles_Lernen
dbo:developer
dbpedia-de:University_of_Waikato
dbo:latestReleaseDate
2013-07-31
dbo:latestReleaseVersion
3.6.11
dbo:license
dbpedia-de:GNU_General_Public_License
dbo:operatingSystem
dbpedia-de:Plattformunabhängigkeit
dbo:programmingLanguage
n28:
dbo:thumbnail
n29:300
Subject Item
wikipedia-de:Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis
foaf:primaryTopic
dbpedia-de:Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis