DataLearner - Data Mining Software for Android APK

Tavsif

DataLearner - bu o'zingizning mos keluvchi ARFF va CSV formatidagi o'quv ma'lumotlar to'plamidan ma'lumotlarni yig'ish va bilimlarni kashf qilish uchun ishlatish uchun qulay vosita (* pastga qarang). U to'liq mustaqil, tashqi xotira yoki tarmoq ulanishini talab qilmaydi, u to'g'ridan-to'g'ri telefoningiz yoki planshetingizda modellarni yaratadi. Bu o'quv kursi yoki kitob emas - bu haqiqiy mashinada o'rganishga asoslangan ma'lumotlarni qidirish ilovasi.

>> ARFF va CSVni qoʻllab-quvvatlash Oʻquv maʼlumotlar toʻplami Weka ARFF formatiga yoki CSV (vergul bilan ajratilgan oʻzgaruvchi)ga mos kelishi kerak. CSV fayllari quyidagi xususiyatlarga ega bo'lishi kerak:

* sarlavha qatorini o'z ichiga olishi kerak

* sinf atributi dastlab oxirgi ustun sifatida o'rnatiladi

>> Sinf atributini nominalga majburlash DataLearner algoritmlarining koʻpchiligi nominal/kategorik sinf atributlarini kutadi va raqamli sinf atributidan foydalanish koʻpchilik algoritmlarning ishlamay qolishiga olib keladi. Yangi "nominalga majburlash klassi atributi" buni engib o'tadi, ammo juda ko'p aniq qiymatlarga ega nominal sinf atributlari juda ko'p operativ xotirani ishlatishi mumkin.

*** YANGILIKLAR! DataLearner tadqiqoti ADMA 2019 da taqdimot qilish uchun tanlab olindi (Ma'lumotni ilg'or qazib olish va qo'llash bo'yicha 15-xalqaro konferentsiya) va "Sun'iy intellektdagi ma'ruza matnlari" (Springer) da chop etiladi ***

DataLearner ochiq manbali Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) paketidan tasniflash, assotsiatsiya va klasterlash algoritmlarini, shuningdek Charlz Sturt universitetida Data Science Research Unit (DSRU) tomonidan ishlab chiqilgan yangi algoritmlarni o'z ichiga oladi. Birgalikda dastur 42 ta mashinani o'rganish/ma'lumotlar qazib olish algoritmlarini, jumladan RandomForest, C4.5 (J48) va NaiveBayesni taqdim etadi.

DataLearner hech qanday ma'lumot to'plamaydi, u shunchaki ma'lumotlar to'plamlaringizni yuklash va mashinani o'rganish modellarini yaratish uchun qurilmangiz xotirasiga kirishni talab qilmaydi.

DataLearner Charlz Sturt universitetida Axborot texnologiyalari magistri aspiranturasi uchun ITC573 Data and Knowledge Engineering fanida oʻqitish vositasi sifatida foydalanilmoqda.

Resurslarni oling:

Github-da GPL3 litsenziyali manba kodi: https://github.com/darrenyatesau/DataLearner

YouTube'da tezkor video: https://youtu.be/H-7pETJZf-g

ArXiv bo'yicha tadqiqot maqolasi: https://arxiv.org/abs/1906.03773

DataLearner dasturini ishga tushirgan AusDM 2018 konferentsiya maqolasi: https://www.researchgate.net/publication/331126867

Tadqiqotchilar, agar siz ushbu ilovadan tadqiqot dasturlarida foydalansangiz, yuqoridagi tadqiqot maqolalarini keltiring. rahmat.

Mashinani o'rganish algoritmlari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Bayes BayesNet, NaiveBayes

Funktsiyalar Logistic, SimpleLogistic, MultiLayerPerceptron (Neyron Network)

Lazy IBk (K eng yaqin qo'shnilar), KStar

Meta AdaBoostM1, Bagging, LogitBoost, MultiBoostAB, Random Committee, RandomSubSpace, RotationForest

Qoidalar Konyunktiv qoida, qarorlar jadvali, DTNB, JRip, OneR, PART, Ridor, ZeroR

Daraxtlar ADTree, BFTree, DecisionStump, ForestPA, J48 (C4.5), LADTree, Random Forest, RandomTree, REPTree, SimpleCART, SPAARC, SysFor.

Klasterlar DBSCAN, Expectation Maximization (EM), Farthest-First, FilteredClusterer, SimpleKMeans

Assotsiatsiyalar Apriori, FilteredAssociator, FPGrowth

>> Ma'lumotlar to'plami fayllarini qayerdan topish mumkin? DataLearner "rain.csv" deb nomlangan o'rnatilgan demo ma'lumotlar to'plami bilan birga keladi, lekin siz OpenML veb-saytida ko'plab ma'lumotlar to'plamlarini topasiz, jumladan mashhur "ecoli" to'plami (https://www.openml.org). Telefoningizga ARFF versiyalarini yuklab oling va modellarni yaratish uchun ularni DataLearner dasturiga yuklang. Yangi video darsimizni tomosha qiling - https://www.youtube.com/watch?v=81tSbclMVT8

Ushbu dasturiy ta'minot AS-IS bo'yicha taqdim etilgan - u sinovdan o'tgan bo'lsa-da, hech qanday kafolat nazarda tutilmagan yoki berilmaydi.