DataLearner - Data Mining Software for Android

Datalearner adalah alat yang mudah digunakan untuk penemuan data dan penemuan pengetahuan dari ARFF anda sendiri yang serasi dan data latihan yang diformat oleh CSV. Ia sepenuhnya serba lengkap, tidak memerlukan penyimpanan luaran atau rangkaian sambungan - ia membina model secara langsung pada telefon atau tablet anda.
>> Sokongan ARFF dan CSV
Dataset Latihan mestilah sama ada CSV (pembolehubah yang dipisahkan koma) atau format Weka Arff.
Fail CSV Mesti mempunyai ciri-ciri berikut:
* Termasuk baris header
* Atribut kelas pada mulanya ditetapkan sebagai lajur terakhir
>> Atribut kelas angkatan kepada nominal
Paling Algoritma Datalearner mengharapkan atribut kelas nominal / kategori dan menggunakan atribut kelas angka akan menyebabkan kebanyakan algoritma gagal. Ciri 'Kelas Angkatan' yang baru kepada nominal 'mengatasi ini, bagaimanapun, sifat kelas nominal dengan terlalu banyak nilai yang berbeza boleh menggunakan terlalu banyak RAM.
Datalearner mempunyai klasifikasi, persatuan dan algoritma cluster dari Open-Source Open (Alam Sekitar Waikato untuk Analisis Pengetahuan) Pakej, ditambah dengan algoritma baru yang dibangunkan oleh Unit Penyelidikan Sains Data (DSRU) di Universiti Charles Sturt. Digabungkan, aplikasi menyediakan 42 algoritma pembelajaran mesin / data-perlombongan, termasuk RandomForest, C4.5 (J48) dan Naifbayes.
Datalearnn tidak menguatkan maklumat - ia memerlukan akses kepada penyimpanan peranti anda hanya untuk memuatkan dataset anda dan membina model pembelajaran mesin anda.
* Datalearner sedang digunakan sebagai alat pengajaran di
Itc573 Data dan pengetahuan Subjek Kejuruteraan
untuk Sarjana Teknologi Maklumat Ijazah Siswazah di Charles Sturt University.
* Datalearner Research telah dibentangkan di AMMA 2019 (Persidangan Antarabangsa ke-15 mengenai Perlombongan Data Lanjutan dan Aplikasi) dan diterbitkan dalam 'Nota Kuliah dalam Perisikan Buatan '(Springer)
Dapatkan sumber-sumber:
Kod sumber berlesen GPL3 di GitHub:
https://github.com/darrenyatesau/datalearner
Video Pantas di YouTube:
https://youtu.be/h-7petjzf-g
Kertas Penyelidikan di Arxiv:
https://arxiv.org/abs/1906.03773
ausdm 2018 Kertas persidangan yang memulakan Datalearner:
https: //www.researchgate.net/Publication/331126867
Penyelidik, Jika anda menggunakan aplikasi ini dalam aplikasi penyelidikan, sila nyatakan kertas penyelidikan di atas. Terima kasih.
Algoritma pembelajaran mesin termasuk:
• Bayes - Bayesnet, Naifbayes
• Fungsi - Logistik, Simplelogistic, Multillayerperceptron (Neural Network)
• Lazy - IBK (K terdekat jiran) , KSTAR
• Meta - AdaboostM1, Bagging, Logitboost, Multiboostab, Jawatankuasa Rawak, RandomSubspace, PutaranForest Putaran
• Peraturan - Peraturan Konjunctive, Jadual Keputusan, DTNB, JRIP, ONER, BAHAGIAN, RIDO, ZEROR
• Pokok - Adtree, Bfree, Keputusan, Forestpa, J48 (C4.5), Ladtree, Random Forest, RandomTree, RepTree, Simplecart, SpaarC, Sysfor.
• Clusterers - DBSCAN, MAKLUMAT MAKLUMAT (EM), FARTHEST-FIRST, FILTEREDCLUSTERER , SimpleKmeans
• Persatuan - Apriori, penapisSociator, FpGrowth
Penafian: Perisian ini dibekalkan "AS-IS" - sementara ia telah diuji, tiada jaminan atau jaminan tersirat atau diberikan. Gunakannya dengan risiko anda sendiri. Memuat turun perisian ini menunjukkan anda bersetuju dengan terma ini.