DataLearner - Data Mining Software for Android

DataLearner è uno strumento facile da usare per il data mining e la scoperta della conoscenza dai tuoi set di dati di formazione compatibili con ARFF e CSV. È completamente autonomo, non richiede memoria esterna o connettività di rete - crea modelli direttamente sul telefono o sul tablet.
>> Supporto ARFF e CSV
I set di dati della formazione devono essere o CSV (variabile separata da virgola) o formato ARFF Weka.
I file CSV devono avere le seguenti caratteristiche:
* Includi un'intestazione Attributo * Attributo CLASS è inizialmente impostata come ultima colonna
>> Attributo di classe Force a nominale
degli algoritmi di DataLearner si aspettano attributi nominali / categoriali di classe e utilizzando un attributo di classe numerico causerà la maggior parte degli algoritmi di fallire. Il nuovo 'attributo di classe di forza alla caratteristica nominale "supera questo, tuttavia, gli attributi di classe nominale con troppi valori distinti possono utilizzare troppa RAM di RAM.
Caratteristiche di DataLearner Classificazione, associazione e algoritmi di clustering dall'aperto Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) Pacchetto, oltre a nuovi algoritmi sviluppati dall'unità di ricerca Science di dati (DSRU) all'Università Charles Sturt. Combinato, l'app fornisce 42 algoritmi di apprendimento automatico / data-minerario, tra cui randomfortest, C4.5 (J48) e Naivebayes.
DataleArner Non raccoglie informazioni: richiede l'accesso alla memoria del dispositivo semplicemente per caricare i set di dati e costruire i tuoi modelli di apprendimento della macchina.
* DataLearner viene utilizzato come strumento di insegnamento nel
itc573 Dati e conoscenze Oggetto di ingegneria
per il Master of Information Technology Laureata post-laurea presso Charles Sturt University.
* DataLearner Research è stata presentata presso ADMA 2019 (15a Conferenza internazionale su dati avanzati di data mining e applicazioni) e pubblicato in "Lecture Notes in Intelligence artificiale '(Springer)
Ottieni le risorse:
GPL3 Codice sorgente con licenza GPL3 su GitHub:
https://github.com/Darrenyates/datalearner
Video rapido su YouTube:
https://youtu.be/h-7petjzf-g
Carta di ricerca su Arxiv:
https://arxiv.org/abs/1906.03773
AUSDM 2018 carta da conferenza che ha avviato Datalearner:
https: //www.researchgate.net/publication/331126867
Ricercatori, se usi questa app in applicazioni di ricerca, si prega di citare i documenti di ricerca sopra. Grazie.
L'algoritmi di apprendimento della macchina include:
• Bayes - Bayesnet, Naivebayes
• Funzioni - Logistica, SimpleLogistic, MultilayerPerCtron (Neural Network)
• Lazy - IBK (K vicini più vicini) , KStar
• Meta - Adaboostm1, insaccatura, logitboost, multiboostab, comitato casuale, randomsubspace, rotationforest
• Regole - Regola congiuntiva, Tavolo decisionale, Dtnb, Jrip, istantanea, Parte, Ridor, Zeror
• Alberi - Adtree, bftree, decisionstump, forestpa, j48 (c4.5), ladtree, foresta casuale, randomtree, reptree, simplecart, spaac, sysfor.
• Cluster - DBSCAN, Aspettativa Massimizzazione (EM), Farthest-First, FiltreDclusteratore , Simplekmeans
• Associazioni - Apriari, Filtredassociator, FPgrowth
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