DataLearner - Data Mining Software for Android

Datalearner هو أداة سهلة الاستخدام للاكتشاد تعدين البيانات والمعرفة من مجموعات بيانات التدريب المتوافقة مع ARFF و CSV. لا يتطلب الأمر بالكامل، ولا يتطلب عدم وجود اتصال خارجي أو اتصال شبكة - إنه يبني نماذج مباشرة على هاتفك أو جهازك اللوحي.
>> دعم ARFF و CSV
يجب أن تكون مجموعات البيانات التدريبية إما CSV (متغير مفصولا للفاصلة) أو تنسيق Weka Arff.
يجب أن تحتوي ملفات CSV على الميزات التالية:
* تضمين صف رأس
* سمة الطبقة يتم تعيينها في البداية كعمود آخر
>> سمة فئة Force Force إلى الاسمية
أكثر تتوقع خوارزميات DataLearner سمات الفئة الاسمية / الفئوية واستخدام سمة فئة رقمية ستتسبب في فشل معظم الخوارزميات. يتغلب ميزة "سمة فئة القوة الجديدة" الجديدة على هذا، ومع ذلك، قد تستخدم سمات الطبقة الاسمية مع الكثير من القيم المميزة حتى الكثير من ذاكرة الوصول العشوائي.
Datalearner ميزات التصنيف، جمعية وخوارزميات التجميع من Weka مفتوح المصدر (بيئة Waikato لتحليل المعرفة)، بالإضافة إلى الخوارزميات الجديدة التي طورتها وحدة أبحاث علوم البيانات (DSRU) في جامعة تشارلز ستورت. جنبا إلى جنب، يوفر التطبيق 42 خوارزميات للتعلم / التعلم عن البيانات، بما في ذلك العشوائي، C4.5 (J48) و Naivebayes.
Datalearner اجمع أي معلومات - فهو يتطلب الوصول إلى تخزين جهازك ببساطة لتحميل مجموعات البيانات الخاصة بك وبناء نماذج التعلم الخاصة بك.
* يتم استخدام Datalearner كأداة تعليمية في
ITC573 البيانات والمعرفة الموضوع الهندسي
للحصول على درجة ماجستير في تكنولوجيا المعلومات بعد الدراسات العليا في جامعة تشارلز ستورت.
* تم تقديم بحث Datalearner في ADMA 2019 (المؤتمر الدولي الخامس عشر حول تعدين وتطبيقات البيانات المتقدمة) ونشره في "ملاحظات محاضرة" في الذكاء الاصطناعي '(Springer)
احصل على الموارد:
التعليمات البرمجية المصدر المرخصة GPL3 على GitHub:
https://github.com/darrenyatesau/datalearner
فيديو سريع على YouTube:
https://youtu.be/h-7petjzf-g
ورقة البحث على ARXIV:
https://arxiv.org/abs/1906.03773
Ausdm 2018 ورقة المؤتمر التي بدأت datalearner:
https: //www.researchggate.net/publication/331126867
الباحثون، إذا كنت تستخدم هذا التطبيق في تطبيقات البحث، يرجى ذكر أوراق البحث أعلاه. شكر.
خوارزميات التعلم الآلي تشمل:
• Bayes - Bayesnet، Naivebayes
• وظائف - لوجستية، Simplogistic، Multilayerperceptron (الشبكة العصبية)
• كسول - ibk ، KSTAR
• META - ADABOOSTM1، التعبئة، اللوجيتبوستاب، واللجنة العشوائية، وراندوبريسبيس، الدوارة - القواعد - القواعد - القاعدة الملتحية، جدول القرار، DTNB، JRIP، oner، جزء، رائد، زيرور
• الأشجار - adtree، bftree، centernstump، forestpa، j48 (c4.5)، ladtree، غابة عشوائية، randomtree، reptree، spplecart، spaarc، sysfor.
• clusters - dbscan، تعظيم التوقعات (em)، farthest-first-first-first ، Simplekmeans
• جمعيات - Apriori، Filteredasciator، FPGrowth
إخلاء المسئولية: يتم توفير هذا البرنامج "AS-IS" - أثناء اختباره، لا يوجد ضمان أو ضمان ضمني أو معطى. استخدمه على مسؤوليتك الخاصة. يوضح تنزيلك لهذا البرنامج توافق على هذه الشروط.