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Orange3教育:适用于Orange 3的数据挖掘与机器学习教学工具包

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简介:
Orange3教育是一款专为教学设计的数据挖掘和机器学习工具包,兼容Orange 3平台,提供丰富的可视化组件和教程资源,助力学员轻松掌握复杂算法。 Orange3-教育提供了用于机器学习和数据挖掘的教育用组件。 该软件包遵循CC-BY-NC-3.0许可协议,商业用途需获得许可证。 Educational Add-on中的小部件演示了几个关键的数据挖掘和机器学习过程。这些小部件对于初学者非常有用,可以帮助他们理解数据挖掘中关键算法的工作原理,并使教师能够直观地向学生解释各种方法。 安装 使用pip命令进行安装: ``` pip install Orange3-Educational ``` 从源代码安装插件,请运行以下命令: ``` python setup.py install ``` 若要在开发目录中保留代码,而不将其复制到Python的site-packages目录中,则执行以下操作以向Orange注册此附加组件: ``` python setup.py develop ``` 用法 成功安装后,该附加组件中的小部件已向Orange进行了注册。 要从命令行启动Orange,请使用: ``` python3 -m Orange.canvas ``` 新的小部件位于工具箱栏的“教育”部分下。

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客服
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  • Orange3Orange 3
    优质
    Orange3教育是一款专为教学设计的数据挖掘和机器学习工具包,兼容Orange 3平台,提供丰富的可视化组件和教程资源,助力学员轻松掌握复杂算法。 Orange3-教育提供了用于机器学习和数据挖掘的教育用组件。 该软件包遵循CC-BY-NC-3.0许可协议,商业用途需获得许可证。 Educational Add-on中的小部件演示了几个关键的数据挖掘和机器学习过程。这些小部件对于初学者非常有用,可以帮助他们理解数据挖掘中关键算法的工作原理,并使教师能够直观地向学生解释各种方法。 安装 使用pip命令进行安装: ``` pip install Orange3-Educational ``` 从源代码安装插件,请运行以下命令: ``` python setup.py install ``` 若要在开发目录中保留代码,而不将其复制到Python的site-packages目录中,则执行以下操作以向Orange注册此附加组件: ``` python setup.py develop ``` 用法 成功安装后,该附加组件中的小部件已向Orange进行了注册。 要从命令行启动Orange,请使用: ``` python3 -m Orange.canvas ``` 新的小部件位于工具箱栏的“教育”部分下。
  • Orange软件.zip
    优质
    Orange是一款用户友好的数据挖掘和机器学习软件工具包,集成了丰富的可视化组件,使数据分析更加直观高效。 Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,功能友好且强大。它拥有快速而多功能的可视化编程前端,方便用户浏览数据分析与可视化,并集成了Python用于脚本开发。该软件包含了一系列数据预处理工具及全面的功能模块,支持数据账户管理、转换、建模、模式评估以及探索等操作。Orange 使用 C 和 Python 编写,其图形库则基于跨平台的 Qt 框架构建。
  • Orange Orange3文本扩展插件
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    Orange Orange3的文本挖掘扩展插件是一款专为Orange Orange3数据科学工作流设计的工具包。它提供了一系列用于处理和分析文本数据的功能模块,使用户能够轻松执行高级文本挖掘任务,如情感分析、主题建模等。通过简单直观的界面,该插件帮助研究人员和数据科学家从大量非结构化文本中提取有价值的信息。 Orange3 Text扩展了数据挖掘软件包的功能,并提供了文本挖掘的常用工具。它能够访问公开可用的数据资源,例如《纽约时报》、Twitter、Wikipedia 和 PubMed 等。此外,该插件还提供用于预处理的工具以及创建向量空间(如词袋模型、主题建模和相似性哈希)的方法,并包括可视化功能(比如词云图和地理地图)。所有这些功能都可以与Orange的数据挖掘框架中的强大数据挖掘技术结合使用。 请注意,在32位Windows系统上,文本加载项无法正常工作。该插件依赖于conda-forge,但后者在2018年4月之后可能不再提供支持。 安装Anaconda是获取和安装Orange3-Text的最简便途径。
  • PPT
    优质
    本PPT旨在介绍数据挖掘和机器学习的基本概念、技术方法及其应用案例,适合初学者快速入门及专业人士交流参考。 机器学习与数据挖掘PPT涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容,旨在帮助学生和技术爱好者深入了解这两个领域的关键概念、技术和方法。通过丰富的案例分析和实践操作,参与者可以掌握如何利用现有工具进行有效的数据分析,并探索最新的研究趋势和发展方向。此外,该课程还讨论了机器学习与数据挖掘在不同行业中的具体应用场景及其所带来的挑战和机遇。
  • :实技术(第三版)
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    《数据挖掘:实用机器学习工具与技术》(第三版)全面介绍了数据挖掘和机器学习领域的核心概念、技术和应用,提供了丰富的实践案例和技术指导。 最新版的《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》是Weka工具集的配套教材。这本书提供了实用的数据挖掘技术和机器学习工具的实际应用指导。
  • 作业.rar
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    这份资源文件包含了多个关于机器学习和数据挖掘领域的实践作业。涵盖了从基础理论到实际应用的各种题目,旨在帮助学生深入了解并掌握相关技术。 不同的分类算法各有优缺点。贝叶斯算法实现起来相对简单,并且随着数据量的增加可能表现得更好、更准确。然而,在实际应用中,各条件之间往往并非完全独立,这可能导致在属性增多时分类效果下降。 决策树分类算法需要对前期的数据进行充分预处理,尤其是在标签类和条件数量较多的情况下,可能会导致生成庞大的决策树结构。虽然加入旧数据可以提高其性能,但面对全新的数据集时可能表现不佳。 神经网络作为当前热门的学习方法之一,具有自适应学习能力。然而,在实际应用中,它的学习成本较高,并且容易受到无关数据的干扰。 本次作业主要研究了三种分类算法:朴素贝叶斯、决策树和神经网络。其中,实现最简单的当属朴素贝叶斯;相比之下,理解和实现后两者则需要更多的时间。
  • 论文
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    本论文深入探讨了在数据挖掘领域中应用的各种机器学习技术,旨在通过分析大量数据来发现有价值的信息和知识。文中结合理论与实践案例,为研究者提供了新的视角和技术手段,以优化现有模型并推动该领域的创新与发展。 个人整理的有关机器学习和数据挖掘的IEEE及计算机学报上的论文,内容非常全面。
  • 中山大课件
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    本课程件由中山大学精心打造,涵盖数据挖掘和机器学习的核心概念、算法及应用实践,旨在培养学生在大数据环境下的分析能力和模型构建技巧。 中山大学数据科学与计算机学院《数据挖掘与机器学习》课程课件个人整理版(附带些许笔记),深入浅出,适用于机器学习入门的同学。
  • 实验二.doc
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    《数据挖掘与机器学习实验二》涵盖了利用Python等工具进行数据分析和模型构建的具体实践操作,包括特征选择、算法实现及结果评估等内容。 基于Adult数据集,完成关于收入是否大于50K的逻辑回归分类和朴素贝叶斯模型训练、测试与评估任务。实验内容可能有所差异,仅供参考。
  • 红酒白酒质量集,
    优质
    本数据集包含红酒和白酒的各项质量参数,旨在支持机器学习中的分类任务及数据挖掘研究。 红酒和白酒质量数据集可以作为机器学习中的数据挖掘数据库使用。文件列表如下:Wine Quality Data Set\wine quality-red.xls, Wine Quality Data Set\wine quality-white.xls, Wine Quality Data Set\winequality-red.csv, Wine Quality Data Set\winequality-red.txt, Wine Quality Data Set\winequality-white.csv, Wine Quality Data Set\winequality-white.txt, Wine Quality Data Set\winequality.names。