MLlib und Weka vergleichen 
MLlib vs Weka
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten MLlib einfacher zu verwenden. Jedoch ist Weka einfacher einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es auch, Geschäfte mit Weka zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Weka den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als MLlib.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Weka.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von MLlib gegenüber Weka.
MLlib now works on the new DataFrame API and thus is very easy to use.
Es ist starr mit einigen der Algorithmen, insbesondere mit fortgeschrittenen wie dem neuronalen Netzwerk. Zum Beispiel können Sie die Aktivierungsfunktionen eines neuronalen Netzwerks nicht ändern. Sie können entweder Sigmoid für alle Schichten verwenden...
Using Naive Bayes theorems and other clustering algorithms it was very easy to get a visualization and classification
- Die Grafiken sind nicht von bester Qualität direkt aus der Verpackung - Hat einige alternative Algorithmen nicht implementiert
MLlib now works on the new DataFrame API and thus is very easy to use.
Using Naive Bayes theorems and other clustering algorithms it was very easy to get a visualization and classification
Es ist starr mit einigen der Algorithmen, insbesondere mit fortgeschrittenen wie dem neuronalen Netzwerk. Zum Beispiel können Sie die Aktivierungsfunktionen eines neuronalen Netzwerks nicht ändern. Sie können entweder Sigmoid für alle Schichten verwenden...
- Die Grafiken sind nicht von bester Qualität direkt aus der Verpackung - Hat einige alternative Algorithmen nicht implementiert
