DataLearner - Data Mining Software for Android

説明 DataLearner - Data Mining Software for Android

Datalearnerは、あなた自身の互換のARFFとCSV形式のトレーニングデータセットからのデータマイニングと知識の発見のための使いやすいツールです。完全に自己完結型で、外部ストレージやネットワーク接続が必要です - それはあなたの携帯電話やタブレット上で直接モデルを構築します。
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> ARFFおよびCSVのサポート
トレーニングデータセットは、CSV（コンマ区切り変数）またはWeka ARFFフォーマットでなければなりません。
CSVファイルには、次の機能が必要です。
*クラス属性は最初に最後の列として設定されています。
ほとんどDatalearnerのアルゴリズムの概要は、名目/カテゴリカルクラスの属性を期待し、数値クラス属性を使用するとほとんどのアルゴリズムが失敗することがあります。新たな「公称」機能への新しい「Force Class属性はこれを克服していますが、多数の異なる値を持つ公称クラス属性が多くのRAMを使用することがあります。
DataleArnerは、オープンソースWekaからの分類、関連付けおよびクラスタリングアルゴリズムチャールズ・スタート大学でデータ科学研究ユニット（DSRU）によって開発された新しいアルゴリズム（知識分析のためのワイカト環境）パッケージと新しいアルゴリズム。組み合わされた、Appは、Randomforest、C4.5（J48）およびNaiveBayesを含む42の機械学習/データマイニングアルゴリズムを提供します。
Datalearnerは情報なしで収集します - あなたのデータセットをロードしてあなたの機械学習モデルを構築するためにあなたのデバイスストレージへのアクセスが必要です。
* Datalearnerは
ITC573データと知識エンジニアリング対象
チャールズ・スタート大学で大学院の学士号の修士課程のマスター
* DataLearnerの研究は、ADA 2019（高度なデータマイニングとアプリケーションに関する第15回国際会議）と公開されています。人工知能 '（Springer）
リソースを取得する：
GITHUBのGPL3ライセンスソースコード：
https://github.com/darrenyatesau/datalearner
YouTubeでのクイックビデオ：
https://youtu.be/h-7petjzf-g
Arxivの研究論文：
https://arxiv.org/abs/1906.03773
AUSDM 2018. Datalearnerを開始した会議用紙：
https： //www.researchgate.net/publication/331126867
研究者たちは、研究アプリケーションでこのアプリを使用している場合は、上記の研究論文を挙げてください。ありがとう。
マシニングラーニングアルゴリズムは次のとおりです。
ベイズ - ベイズネット
•関数 - ロジスティック、SimpleLogistic、MultilayerPerceptron（ニューラルネットワーク）
•Lazy
-
IBK（K最近傍） 、KSTAR
•META
-
AdabooStm1、バギング、Logitboost、Multiboostab、ランダム委員会、ランダムスパイス、Rotheforest
•ルール - 結合ルール、意思決定表、DTNB、Jrip、Oner、Part、Ridor、Zeror
•木 -
Adtree、BFTree、DecisionStump、林公、J48（C4.5）、Ladtree、Random Forest、ランダムツリー、Reptree、SimpleCart、Spaarc、Sysfor.Clasters
-
DBSCAN、期待値の最大化（EM）、FilteredClusterer 、Simplekmeans
•アソシエーション -
Apriori、FilteredAsciator、FPGrowth
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