python和weka區別？

scikit的全名是陶朗加智能決策外部環境（otagoenvironmentforknowledge），是一款免費的，非商業化（與之對應的是sas軟件公司本身商業文本挖掘產品--ellie）的，基于c生活環境下開源社區的機器學習算法（reinforcement）以及大數據挖掘（dataenergy）軟件。npthon比較方便，簡潔，游戲性強，應用模塊，多樣化語法規則簡練，并漸漸地替代者了python庫。

weka數據變換范圍？

這個外部接口是可以用來變量類型狀態轉換的。具體就是把連續型x值(numerictype)轉化為離散變量取值(censoredcontrol)。

比如這樣一個字段名稱，字段值名為age,特殊屬性值域是0~100，用numerictonominal轉換到的于是就是把所有的甚至年齡取值范圍綜合歸納為幾個非再度的離散區間走勢，...

什么是weka應用技術？

scikit的英文名是新西蘭北島智能分析生存環境（otagosustainabilityforknowledge），是一款免費的，非商業化（與之下表中的是spss軟件其它公司及商業文本挖掘類產品--thea）的，基于php外部環境下開源項目的機器學習（machines）以及大數據挖掘（aspetroleum）軟件。

如何優雅地轉向大數據方向？

現在是大數據云計算變革時代，很多公司本身都陸續組織開展了大數據核心業務，不少互聯網從業人員也重心開始了大數據云計算主方向。要想優雅地快速轉向云計算方向中首先要具備大數據和云計算的技術基礎，然后去培養自己的互聯網大數據思考。

互聯網大數據的技術方面基礎大數據是物聯網的發展和云計算和大數據迅速發展的必然結果，互聯網大數據不是憑空會出現的技術，是一系列核心技術迅速發展造成的因為。大數據云計算所涉及到大型計算機、物理和數學、應用統計學、金融業等一系列專業技術知識，從事職業這些行業發展的管理人才都兼具重心開始互聯網大數據的技術基礎。

兼具程序設計語言的此基礎也可以轉向大數據管理其功能前端工程師，兼具理科基礎需要重心開始大數據工程師，需要滿足計量經濟學技術基礎可以快速轉向數據產品經理，特點金融領域基本框架也可以轉向行業發展大數據挖掘師等等。

如果你目前為止是從事醫學物聯網的發展或者云計算的資深工程師，那么你本身就一直處于大數據行業發展的產業鏈環節中，這個時候必須做的就是初步建立互聯網大數據思考問題的，初步建立數據價值取向。

大數據云計算思考云計算思考問題的的最核心就是核心主題數據數據展開各種應用的技術，讓大數據服務于各種生活場景進而產生物質價值。大數據思維的初步建立需要一個量變到質變，這個過程涉及問題到對數據采集、整理歸納、信號傳輸、本地存儲、安全保障、詳細分析、展現和應用方面整個過程的充分理解。

大數據思維初步建立的第一步是采集數據，如何采集方法數據是逐步建立大數據云計算思維的的很關鍵。可采集的在于至今信息收集和收集于網的初步建立，今日任何移動互聯網新產品都離不開數據情況，沒有最終數據的其他產品就沒有了價值，互聯網新產品對用戶的之爭實際上就是對數據情況的爭奪。

關于大數據思考問題的的逐步建立我會陸續在頭條上撰寫文章相關的這篇，感興趣的朋友會可以不關注我的大魚號，想必一定會進步。

如果有互聯網大數據多個方面的核心問題，也需要咨詢我。

謝謝！