Weka 的 3.6.10 x64 版本，算是我用过挺顺手的数据挖掘工具了，是你要搞机器学习入门或者简单实验的话，真心省事。安装轻便，界面不复杂，功能还挺全——预、分类、聚类、关联规则都能搞定，响应也快，用着不累。
数据预的操作比较齐，比如缺失值补全、标准化、特征选择这些都有，适合清洗杂乱数据。像你从 Excel 里导出来一堆格式不一的数据，丢进去一下就清爽多了。
分类算法内置了不少，像决策树、SVM、随机森林这些，直接勾选就能跑，适合做点快速对比实验。你要是搞教学或者准备 demo，蛮方便。
聚类这块也没少，K-means、DBSCAN这些都有，像用户行为、做个客户分群啥的，用它来跑初版模型还不错，结果也能直接可视化。
关联规则模块支持Apriori和FP-Growth，做个市场篮子、产品推荐都可以用，挖频繁项集也不费劲。
可视化功能比较好用，你能直观看分布、看聚类效果，连ROC 曲线都能画，适合和复盘。还有一个Workbench图形界面，拖拖拽拽就能搭流程，不用写一堆代码。
实验评估部分有点像自动化测试平台，能设交叉验证、网格搜索，还能看混淆矩阵，适合模型调优。
开源加分，社区活跃，文档还行。碰到问题去搜一搜论坛，一般都能找到办法。
如果你是刚入门机器学习，或者想快速测试点思路，用 Weka 3.6.10 x64 还挺合适的。想深入了解算法原理的，也可以配合看经典机器学习分类算法详解这类文章，加深理解。