DataLearner - Data Mining Software for Android

Açıklaması DataLearner - Data Mining Software for Android

DatAlearner, kendi uyumlu ARFF ve CSV biçimlendirilmiş eğitim veri kümelerinizden veri madenciliği ve bilgi keşfi için kullanımı kolay bir araçtır. Tamamen kendi kendine yeten, harici bir depolama veya ağ bağlantısı gerektirmez - doğrudan telefonunuzda veya tabletinizde modeller oluşturur.
>> ARFF ve CSV Desteği
Eğitim veri kümeleri ya CSV (virgülle ayrılmış değişken) veya WEKA ARFF formatında olmalıdır.
CSV dosyaları aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır:
* Bir başlık satırı ekleyin
* Sınıf özniteliği başlangıçta en son sütun olarak ayarlanır. >> Nominal
En Çok Force Sınıfı Özelliği DatalErner'ın algoritmalarının nominal / kategorik sınıf özelliklerini bekler ve sayısal bir sınıf niteliği kullanılması, çoğu algoritmanın başarısız olmasına neden olur. Bununla birlikte, yeni 'kuvvet sınıfı özniteliği' özelliğinin, bunun üzerine çok fazla farklı değere sahip nominal sınıf özellikleri çok fazla ram kullanabilir.
DatAlearner, Açık Kaynak Weki'nden Sınıflandırma, Dernek ve Kümeleme Algoritmaları Özellikleri (Bilgi Analizi için Waikato Ortamı) Paketi, ayrıca Charles Sturt Üniversitesi'nde Veri Bilimi Araştırma Birimi (DSRU) tarafından geliştirilen yeni algoritmalar. Kombine, uygulama randomforest, C4.5 (J48) ve NaiveBayes dahil olmak üzere 42 makine öğrenme / veri madenciliği algoritması sunar.
Datalearner hiçbir bilgi toplar - veri sepetinizi yüklemek ve makine öğrenme modellerinizi oluşturmak için cihazınıza erişim gerektirir.
* DatAlearner,
itc573 veri ve bilgi Charles Sturt Üniversitesi'nde bilgi teknolojisi yüksek lisans derecesi için Mühendislik Konusu
.
* DatalErner Araştırması, ADMA 2019 (15. Uluslararası Gelişmiş Veri Madenciliği ve Uygulamaları Konferansı) 'da sunuldu ve' Ders Notları Yapay Zeka '(Springer)
Kaynakları Alın:
GPL3 Lisanslı Kaynak Kodu Github:
Youtube'da Hızlı Video:
https://youtu.be/h-7petjzf-g
Arxiv'de Araştırma Kağıdı:
AUSDM 2018 Datalerner'ı başlatan konferans kağıdı:
https: //www.researchgate.net/publication/331126867
Araştırmacılar, bu uygulamayı araştırma uygulamalarında kullanırsanız, lütfen yukarıdaki araştırma kağıtlarını alın. Teşekkürler.
Makineler-öğrenme algoritmaları şunlardır:
• Bayes - Bayesnet, NaiveBayes
• İşlevler - Lojistik, SimpLelogistic, Multilayerperceptron (Sinir Ağı)
• Tembel - IBK (K E En Yakın Komşular) , Kstar
• Meta - adaboostm1, torbalama, logitboost, multiboostab, rastgele komite, randomsubspace, rotationforest
• Kurallar - konjonktürel kural, karar tablosu, DTNB, JRIP, oner, Parçası, Ridor, Zeror
• Ağaçlar - Adtree, BFTree, DarkStump, ForestTree, J48 (C4.5), Ladtree, Rastgele Orman, Randomtree, Reptree, SimpleCart, SPAARC, SYSFOR.
• Kümesi - DBScan, Beklenti Maksimum (EM), En Önce, FilteredClusterer , SimpleMeans
• Dernekler - Apriori, Filteredassociator, FPGrowth
Feragatname: Bu yazılım "AS-IS" tedarik edilir - test edildiğinde, garanti veya garanti ima edilmez veya verilmez. Kendi riskinizde kullanın. Bu yazılımı indirdiğiniz bu şartları kabul ettiğinizi gösterir.