RapidMiner Studio Developer 9.10.8 破解版

RapidMiner Studio9下载是我目前使用过几款比较良心的软件应用产品了，最主要的是居然不收费，而且也不需要让你下载其他的无用插件或者产品，这点用起来体验真的很棒，解决了我很大的问题，本站今天给各位网友带来RapidMiner Studio9下载下载，并且可以为使用这款软件的用户提供相关教程以及安装方法，希望可以帮到各位需要此软件的网友。
RapidMiner Studio是一个功能强大的可视化的工作流程设计器，可以使数据科学家从快速构思原型到设计关键任务的预测模型，提高生产力。使用能够为您的分析团队提供完整的视觉工作流程设计，并能够有效的进行预测和分析，让您的团队更加轻松的构建您的全新的工作流程，再构建完成后还可以运行并查看结果，对于流程的控制管理方面，由于随着它的扩大增长，您还需要您进行细节方面的控制管理，这时候您可以添加一个或者多个子流程，并能够隐藏这些流程细节！鉴于其非常的复杂，如果您需要快速准确的找到您所需要的内容的时候可以使用其全局搜索的高级功能来进行准确的查找和打开您的目标内容。此外，使用软件您还可以将您的excel表格导入软件添加您的已有数据，并使用软件来可视化您的结果，让您第一时间能够发现异常值并通过数据分析获得有趣的统计数据。轻松连接到任何数据源，自动化您的数据库内处理，快速进行数据可视化与探索、数据准备和混合以及模型验证等等，本次带来最新破解版下载，安装包中提供破解补丁和许可证密钥，亲测可完美破解激活软件，有需要的朋友不要错过了！

安装教程（附破解教程）

1.在66软件下载并解压，得到rapidminer-studio-9.10.7-win64-install.exe安装程序和破解文件夹

2.双击rapidminer-studio-9.10.0-win64-install.exe运行安装，点击我接受3.选择安装位置，4.安装完成，去勾选启动程序选项，退出向导5.将破解文件夹中的四个Jar文件复制到安装目录中，默认路径C：\ Program Files \ RapidMiner \ RapidMiner Studio \ lib，如图所示，点击替换目标中的文件

6.运行RapidMiner Studio，勾选我已阅读并了解最终用户许可协议的条款，点击accept

7.然后单击“我已经有一个帐户或许可证密钥”

8.如图所示，单击“手动输入许可证密钥”

9.输入Readme.txt文本中提供的license key许可证密钥，点击install安装

10.注册破解完成，享用即可

软件特点

1.视觉工作流程设计器从分析师到专家，提高整个数据科学团队的工作效率在拖放式视觉界面中加速并自动创建预测模型超过1500种 算法和功能的丰富库可确保针对任何用例提供最佳模型针对常见用例的预制模板，包括客户流失，预测性维护，欺诈检测等“人群的智慧”在每个步骤均提供主动建议，以帮助初学者2.连接到任何数据源无论您身在何处，都可以使用所有数据即时创建指向数据库，企业数据仓库，数据湖，云存储，业务应用程序和社交媒体的点击连接随时轻松重用连接，并轻松与需要访问的任何人共享连接通过RapidMiner市场扩展连接到新资源 3.自动化的数据库内处理在数据库内运行数据准备和ETL，以使您的数据保持最佳状态，以进行高级分析查询和检索数据而无需编写复杂的SQL利用高度可扩展的数据库集群的功能支持MySQL，PostgreSQL和Google BigQuery4.数据可视化与探索评估数据的健康状况，完整性和质量通过散点图，直方图，折线图，平行坐标，箱形图等了解模式，趋势和分布快速查找并修复常见的数据质量问题，包括缺失值和异常值使用强大的统计概述和30多种交互式可视化视图探索数据5.数据准备和混合消除了为预测建模准备数据的麻烦RapidMiner Turbo Prep 提供了完全交互式的点+单击数据准备体验跨任意数量的源提取，合并，过滤和分组数据创建可调度和共享的可重复数据准备和ETL流程6.视觉与自动化机器学习无需编写代码即可快速创建具有影响力的机器学习模型RapidMiner自动模型 使用自动机器学习在5次点击中创建模型从数百种有监督和无监督的机器学习算法中进行选择实施基本和高级ML技术，包括回归，聚类，时间序列，文本分析和深度学习建立模型，使其对诸如成本之类的约束敏感，以针对您所需的业务影响优化预测同时使用自动和手动特征工程来优化模型准确性7.模型验证在部署到生产之前了解模型的真实性能通过独特的方法消除过拟合，该方法可防止模型训练的预处理数据泄漏到模型的应用程序中只需单击一下鼠标，即可将经过验证的技术（例如交叉验证）添加到模型中8.可解释的模型不是黑匣子创建易于解释和易于理解的视觉数据科学工作流程记录了数据准备，建模和验证过程中的每个步骤，以确保完全透明视觉很容易向组织中的其他人解释，以赢得部署支持支持本地可解释模型不可知论解（LIME）框架9.从R＆Python代码获得更多可扩展的代码部署以及编码人员和非编码人员之间的协作将基于代码的模型和包含代码的模型部署到可扩展的平台中通过将代码段上传到RapidMiner存储库中以简化可视化工作流设计器，从而消除重复的工作并确保其他人重复使用您的工作通过建立在专业且先进的库之上，并使用RapidMiner将其提供给团队的其他成员，从而利用充满活力的Python生态系统利用其他人产生的数据准备和ETL管道10.灵活的评分和模型操作将预测见解转化为业务影响使用RapidMiner Server将计分的数据快速部署到电子表格和数据可视化工具，或将模型转换为生产Web服务RapidMiner模型操作 为不那么高级的用户提供了一种简便的方法，使其可以将模型投入生产并正确管理它们与企业调度工具集成添加 RapidMiner实时评分， 以应对高交易量/低延迟的用例11.自动化与过程控制建立复杂的视觉工作流程并自动执行重要任务使用流程控制操作员创建重复和循环任务，分支流和访问系统资源的工作流支持用于自定义集成和自动机的多种脚本语言安排流程12.开放和可扩展与现有应用程序和代码集成使用R和Python代码和库来扩展RapidMiner通过Github上的RapidMiner Python库将RapidMiner与Python集成通过RapidMiner市场下载RapidMiner，我们的合作伙伴和社区提供的新增功能通过其灵活的扩展机制为RapidMiner添加新增功能RapidMiner Studio开放式内核已获得 AGPL许可

支持功能

1.应用与界面 RapidMinerStudio是视觉数据科学工作流程设计师，可加快模型的原型制作和验证。 易于使用的可视化环境，用于构建分析流程： 图形化设计环境使设计更好的模型变得简单快捷 带有注释的视觉表示促进了所有利益相关者之间的协作 每个分析都是一个过程，每个转换或分析步骤都是操作员，从而使设计快速，易于理解并且可完全重用 利用人群的智慧进行指导性的流程设计，即RapidMiner社区中超过200,000用户的知识和最佳实践 运营商推荐人建议下一步 参数推荐器，指示要更改的参数和值 便捷的数据探索工具集和直观的可视化 通过教程或帮助面板分享您对产品的反馈 超过1500名操作员负责数据转换和分析的所有任务 支持脚本环境（如R或Groovy）以实现最终的可扩展性 无缝访问和使用H2O，Weka和其他第三方库中的算法 与RapidMinerServer的透明集成可自动进行数据转换，模型构建，评分和与其他应用程序集成的流程 可通过开放平台API和具有附加功能的市场进行扩展 强大的全局搜索功能可在存储库中进行筛选，以快速检索所有内容，包括流程，模型，运算符，扩展甚至UI操作 2.资料存取与管理 借助RapidMinerStudio，您可以访问，加载和分析任何类型的数据-传统结构化数据和非结构化数据（如文本，图像和媒体）。它还可以从这些类型的数据中提取信息，并将非结构化数据转换为结构化数据。 通过URL访问40多种文件类型，包括SAS，ARFF，Stata MicrosoftExcel＆Access，CSV和数据库连接向导 访问NoSQL数据库MongoDB和Cassandra 写入QlikQVX或TableauTDE文件 访问Dropbox和AmazonS3等云存储 访问文本文档和网页，PDF，HTML和XML 支持所有JDBC数据库连接，包括Oracle，IBMDB2，MicrosoftSQLServer，MySQL，Postgres，Teradata，Ingres，VectorWise等 访问全文索引和搜索平台SOLR 访问Twitter和Salesforce.com 通过RapidMinerServer在本地系统或中央服务器上基于存储库的数据管理 连接到Zapier并触发Zapier任务 访问时间序列数据，音频文件，图像等 用于存储库条目的增强型数据和元数据编辑器 3.数据探索 立即了解并创建计划以准备数据，自动提取统计信息和关键信息。 描述性统计 单变量统计和图 数值属性：平均值，中位数，最小值，最大值，标准偏差和缺失值数量 标称/类别属性：类别数，计数，模式，缺失值数 日期属性：最小值，最大值，缺失值的数量 分布图 双变量统计和图： 协方差矩阵 相关矩阵 方差矩阵 分组的方差分析 过渡矩阵 过渡图 互信息矩阵 雨流矩阵 比例和非比例均值偏差图 基于与目标的多种连接类型的属性权重图 轴的简单缩放 可以轻松将图复制并粘贴到其他应用程序中，也可以以PNG，SVG，JPEG，EPS或PDF格式导出 从多种不同的配色方案中选择 图形和信息 易于配置的图表，可通过各种可视化快速生成见解 散点图，散点图矩阵 线 气泡 平行 偏差 框 3维 密度 直方图 区域 条形图，堆积条形图 饼状图 调查地块 自组织图 安德鲁斯曲线 四分位数 曲面/轮廓图，时间序列图 帕累托/提升图 支持缩放和平移 附加的高级图表引擎，用于任意定义多个图表，包括：动态分组，过滤和聚合 4.数据准备 RapidMinerStudio中丰富的数据准备功能可以应对任何现实数据转换难题，因此您可以格式化和创建用于预测分析的最佳数据集。RapidMinerStudio可以将结构化数据与非结构化数据混合，然后利用所有数据进行预测分析。可以保存任何数据准备过程以供重复使用。 基本 选择属性运算符 多个组和功能的汇总，例如总和，平均值，中位数，标准差，方差，计数，最小值，众数，最小值，最大值，乘积或对数乘积 设置运算符，例如连接，合并，追加，并集或相交 用于处理元数据（如重命名或属性角色定义）的运算符 根据范围，缺失值，错误或正确的预测或特定属性值过滤行/示例 根据距离，密度，局部离群值因素，类别离群值因素，局部相关积分或基于聚类的离群值检测来过滤离群值 识别和删除重复项 采样 基于绝对，相对或概率 均衡 分层 自举 基于模型 肯纳德·斯通 范围 转变 标准化和标准化 Z变换，范围变换，比例变换或四分位数范围 用于对测试/评分数据应用相同转换的预处理模型 利用预处理模型去归一化 重量缩放 数值属性，名义/分类属性和日期属性之间的各种类型转换 用于从现有数据集中猜测正确的元数据的运算符 调整日历日期和时间 排序和帕累托排序 改组 数据集的轮换：数据透视，去透视和转置 用于属性任意转换的表达式生成器：统计函数：圆形，最小，最大，平均值，最小值，最大值 基本功能：加法，减法，乘法，除法，小于，大于，小于或等于，大于或等于，等于，不等于，布尔非，布尔与，布尔或 对数和指数函数：自然对数，以10为底的对数，对数对数，指数，幂 三角函数：正弦，余弦，正切，反正弦，反余弦，反正切，双曲正弦，双曲余弦，双曲正切，反双曲正弦，反双曲余弦，反双曲正切 文本功能：字符串，数字，剪切，串联，替换和替换全部，下，上，索引，长度，字符在，比较，包含，等于，开头，结尾，匹配，后缀，前缀，修剪，转义的HTML 日期函数：解析，使用语言环境解析，自定义屁股，之前，之后，字符串，使用语言环境的字符串，使用自定义模式的字符串，创建当前，差异，添加，设置和获取 杂项函数：Ifthen-else，平方根，正负号，随机数，模数，总和，二项式，缺失二项式，缺失 资料分割 通过保留数据集确保高模型质量 创建培训，验证和测试数据集 如果可用，则按类别进行默认分层 用户定义的分区可能 结果示例集可用于建模或进一步的转换 装箱 通过用户规范进行交互式分箱 简单装箱 基于计数 基于大小 基于频率 基于熵的最小化诱导分区中的熵 将缺失值作为自己的组进行处理 权重和选择 属性权重 30多种加权方案，用于测量属性的影响并形成基本或基于权重的选择（过滤器方法） 属性选择 通过用户规范选择属性 删除“无用”属性 根据卡方或基于相关性的选择标准删除与目标无关的属性 基于任意权重方案（例如信息增益，Gini索引等），删除与目标无关的属性 缺少值的删除属性 选择随机属性子集 自动优化选择 进化的 向前选择 向后淘汰 体重指导 蛮力 属性空间转换 主成分分析（PCA） 奇异值分解 支持快速地图 主成分系数，特征值和特征值累积方差的图 根据相关和协方差矩阵计算特征值和特征向量 选择要保留的组件数 独立成分分析（ICA） 广义Hebbian算法（GHA） 自组织图（SOM）减少维度 对应分析 属性生成 用于生成ID，副本，合并，聚合，乘积，高斯分布等的运算符 自动优化潜在变量的生成和检测：进化加权 前向加权 向后加权 用于基于现有属性的任意功能自动创建新属性的多种算法 基因编程 5.造型 RapidMinerStudio配备了无与伦比的建模功能和机器学习算法集，可进行有监督和无监督的学习。它们灵活，健壮，可让您专注于针对任何用例构建最佳模型。 相似度计算 计算数据点之间的相似度 CrossDistances运算符计算两个数据集的数据点之间的相似度 数值距离量度 欧几里得 坎贝拉 切比雪夫 相关性 余弦 骰子 动态时间规整 内部产品 雅卡德 内核欧几里得 曼哈顿 最大产品 交叠 标称/绝对距离度量 标称 骰子 雅卡德 库尔琴斯基 罗杰斯-谷本 罗素劳 简单匹配 具有数值和名义属性的情况的混合欧几里德距离 布雷格曼分歧 板仓斋藤 Kullback-Leibler 对数损失 物流损失 马哈洛诺比斯 平方欧几里得 平方损失 聚类 用户定义的群集或自动选择最佳群集 支持向量聚类 将类编码为聚类的几种策略 k均值（用于所有可用的距离和相似性度量） k-Medoids（适用于所有可用的距离和相似性度量） 内核k均值 X均值 蛛网 斜率 数据库扫描 期望最大化聚类 自组织图 聚集聚类 自上而下的群集 扁平化层次集群模型的运算符 基于质心的聚类模型的原型提取 市场篮分析 关联和序列发现 通过支持，置信度，LaPlace，增益，ps值，提升或信念来衡量规则的质量 交互式过滤器，用于频繁的项目集 关联规则作为网络图的交互式可视化 规则说明表 用户定义的规则过滤取决于上述标准的最小值或特定项目的匹配标准 FP-Growth运算符比以往更快（类似于Apriori，但效率更高） 广义顺序模式 模块化运算符，仅用于创建频繁项集或关联规则 后处理以统一项目集 应用关联规则以部署为推荐引擎 决策树 易于理解的模型 支持的方法：分类和回归树（CART），CHAID，决策树桩，ID3，C4.5，随机森林，装袋和增强 支持多路树 梯度增强树（GBT） 预修剪和修剪 拆分条件包括信息增益，增益比，准确性和基尼系数 基于错误和基于置信度的修剪 树叶上显示的分布 分布条的高度与每个叶子中的示例数相关 树叶上显示的多数类 类计数显示为树叶上的工具提示 连接的暗淡与该路径上的示例数相关 树木的图形和文字表示 树木的交互式可视化，包括节点的选择和移动 规则归纳 递归技术，结果易于阅读 对于建模罕见事件（例如用于子组发现）特别有用 支持的方法：规则归纳，单个规则归纳，单个属性，子组发现，树到规则 支持的拆分标准包括信息获取和准确性 规则纯正的定义 基于错误的修剪 易于阅读并将规则集表示形式解析为文本描述或表格 贝叶斯建模 朴素贝叶斯 内核朴素贝叶斯 贝叶斯模型可以更新，因此特别适合于大型数据集或在线流挖掘 回归 线性的 后勤 广义线性模型（H2O） 内核逻辑回归 线性判别分析（LDA） 二次判别分析（QDA） 正则判别分析（RDA） 逐步向前和向后选择 使用M5'，t检验或迭代t检验进行选择 看似无关的回归 向量线性回归 多项式回归 局部多项式回归 高斯过程 神经网络 具有不同激活功能的灵活网络架构 具有不同数量节点的多层 不同的训练技巧 感知器 多层感知器 深度学习（H2O） 训练期间神经网络的学习率和大小调整的自动优化 支持向量机 强大且强大的建模技术，可用于大量尺寸 通过正则化提供过度拟合控制 特别适用于对非结构化信息（例如文本数据）进行建模 支持向量分类，回归和聚类的十多种方法 支持向量机 相关向量机 线性，进化，PSO，快速大幅度保证金，超超 内核函数包括点，径向基函数，多项式，神经，Anova，Epachnenikov，高斯组合或多二次 简单的支持向量机以增强支持 用于快速训练的线性时间支持向量机也适用于大量维度和示例 基于记忆的推理 k最近邻用于分类和回归 局部加权学习 通过球树数据搜索结构优化得分 模型合奏 层次模型 多个模型的组合以形成可能更强大的模型 投票 加性回归 艾达助推器 贝叶斯增强 装袋 堆码 回归分类 元成本，用于定义不同错误类型的成本并检测最佳模型以避免昂贵的错误 6.验证方式 RapidMinerStudio提供了准确而适当地估计模型性能的方法。在其他工具往往过于紧密地将建模和模型验证联系在一起的情况下，RapidMinerStudio遵循严格的模块化方法，该方法可防止在预处理步骤中使用的信息从模型训练中泄漏到模型的应用程序中。这种独特的方法是唯一的保证，不会引入过度拟合，也不会发生对预测性能的高估。 绩效标准 数字和名义/分类目标的许多性能标准，包括： 准确性 分类错误 河童 曲线下面积（AUC） 精确 召回 电梯 掉出来 F测量 误报 假阴性 真正的积极 真底片 灵敏度 特异性 尤登指数 阳性预测值 负预测值 计划 相关性 斯皮尔曼·罗 肯德尔·陶 平方相关 绝对误差 相对误差 归一化绝对误差 均方根误差（RMSE） 根相对平方误差（RRSE） 平方误差 交叉熵 余量 软保证金损失 物流损失 计算显着性测试以确定是否以及哪种模型表现更好 T检验 阿诺娃 查找阈值运算符以确定二项式类别的最佳临界点 基于距离计算，密度计算或项目分布的集群模型性能评估 验证技术 将预处理步骤嵌入到验证中 在历史记录中显示多个结果，以帮助更好地评估模型性能 评估模型性能的各种技术：交叉验证（与折叠并行执行） 分割验证 自举 批量交叉验证 包装器交叉验证 包装分割验证 视觉评估技术 提升图 ROC曲线 混淆矩阵 7.计分 无论您是在RapidMiner平台中对模型进行评分，还是在其他应用程序中使用生成的模型，RapidMinerStudio均可简化模型的应用。 将模型应用于数据集的操作员（评分） 支持预测模型，聚类模型，预处理模型，转换模型和缺失值估算模型 将模型存储在中央存储库中，以便在其他流程和项目中重用 应用模型可通过忽略未使用的属性并处理以前看不见的值来创建最佳分数 从存储库或文件导入和导出RapidMiner模型，R模型和Weka模型 支持PMML3.2和4.0 8.自动化与过程控制 与许多其他预测分析工具不同，RapidMinerStudio甚至可以覆盖最棘手的数据科学用例，而无需进行编程。除了用于准备数据和构建模型的所有强大功能之外，RapidMinerStudio还具有一组类似于实用程序的过程控制操作，可让您构建行为类似于程序的过程，以重复和循环执行任务，分支流和调用系统资源。RapidMinerStudio还支持多种脚本语言。 后台进程执行 并行执行多个流程 长时间运行的流程可以在后台运行，同时继续在前台运行其他流程，以实现更快，更有效的开发迭代。 可以监视在后台运行的进程。结果和日志一旦可用就可以进行查看。 可以配置允许同时运行的最大进程数，以适应硬件资源和正在执行的进程的需求。默认值为核心数减一。 脚本编写 在现有操作员可能不足的情况下，编写易于复杂数据准备和转换任务的脚本 结合其他流程或项目中的程序 开发定制模型 通过自定义的后处理或模型应用程序进行增强评分逻辑 易于使用的程序开发界面：通用数据结构的预定义导入 语法糖，简化了数据访问和更改 交互式代码编辑器和语法突出显示 执行命令行程序并将结果和结果代码集成到流程中 直接在数据库中执行SQL语句 将各种编程语言无缝集成到RapidMinerStudio用户界面中：在RapidMinerStudio流程中执行Groovy脚本 在RapidMinerStudio流程中执行OS脚本 在RapidMinerStudio流程中执行R脚本 在RapidMinerStudio流程中执行Python脚本 预定义的脚本模型和转换可用作运算符 定制脚本可以在流程中作为自己的运算符存储和执行 过程控制 在子流程中组织细分并在不同项目中重复使用 在流程的一部分上重复执行 支持循环 循环（基本循环，并行执行迭代） 属性（并行执行迭代） 标签 子集 值（并行执行迭代） 例子 集群 分批 数据集 数据分数 参量 文件（并行执行迭代） 储存库条目 基于以下条件的分支（if-then-else）： 数据值 属性存在 例子数 绩效值 文件和过程输入的存在 宏的定义 任意表达式 创建相同类型的集合 集合处理：选择，展平或循环 记住和调用（中间）过程结果以进行复杂的过程设计 处理预期的和意外的错误和异常 自动优化 自动选择性能最佳的子流程 通过嵌套的交叉验证/其他验证来衡量预处理步骤的影响 自动选择最佳模型类型和参数 自动选择最佳属性子集 自动优化过程参数，包括建模参数 格网 二次方的 进化的 巨集 集中定义包含任意文本或数字内容的宏/变量 在过程设计中到处都使用宏，尤其是作为参数值时 宏可以在过程中或过程上下文中定义 在上下文中定义宏可以对整个过程进行参数化，例如用于将过程转换为可定制的Web服务 从数据值，元数据或统计信息中提取宏值 用于从现有宏计算任意宏值的表达式引擎 记录中 可以在进程中的任意位置引入日志记录 日志记录可以收集每个操作员的参数值，性能值或特定值，例如，进化算法的当前版本 可以记录数据值 可以记录宏值 记录值可以转换为多种格式，包括：数据集和权重，可以像存储其他任何数据集一样进行存储，转换，分析或可视化。 基于流程的报告 如果仅靠日志记录还不够，则基于过程的完整报告引擎可在静态报告中收集任意结果 支持不同的格式，例如PDF，Excel，HTML或RTF 不同的报告样式，包括顺序报告或门户 支持多达5个级别的部分 任意过程结果和中间结果都可以转换为不同类型的可视化形式，例如表格，图表等。 支持分页符和其他样式信息 与循环或其他过程控制结构结合使用，即使对于复杂的过程设计，也可以实现高度详细的结果概览

使用教程

一、RapidMiner Studio的指导方法为了加快工作速度，RapidMiner提供了一些工具来指导您完成准备数据，构建模型和部署这些模型的过程。通过使用这些工具，主题专家可以简化工作，新的数据科学家可以学习最佳实践，而专家数据科学家将提高他们的生产率。1.Turbo Prep：准备数据Turbo Prep旨在简化数据准备工作。它提供了一个用户界面，在该界面上始终可以始终看到您的数据，您可以在其中逐步进行更改并立即查看结果，并具有多种支持功能，可以为模型构建或演示准备数据。2.自动模型：建立模型自动模型可加快模型构建和验证的过程。它解决了三大类问题：预测聚类离群值

 

编辑点评：

探索e族：

塑造了一个相当之强大的产品，简单有效并且好用，无论是应用功能还是优点特点，绝不亚于其他同类头部产品，真的很优秀