Waikato/moa

MOA is an open source framework for Big Data stream mining. It includes a collection of machine learning algorithms (classification, regression, clustering, outlier detection, concept drift detection and recommender systems) and tools for evaluation.

解决的问题

MOA 解决了在实时数据流上进行机器学习的挑战。与传统的批处理不同，它允许对持续到达的数据进行大规模挖掘，从而无需预先存储所有数据即可分析大数据流。

工作原理

MOA 使用 Java 编写，与 WEKA 项目相关。它提供了一个可扩展的框架，能够应对高要求的问题。包含一系列用于分类、回归、聚类、异常检测和概念漂移检测等任务的机器学习算法。同时提供评估工具，并支持添加新的挖掘算法、流生成器和评估指标。

适用人群

专为流挖掘社区和需要在连续数据流上进行实时、大规模机器学习基准测试的研究人员设计。

主要亮点

分类、回归、聚类和异常检测的全面算法集合。
用于检测数据流中概念漂移的专用工具。
内置推荐系统。
可扩展的框架，允许用户添加自己的算法和评估指标。