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Orange:Python中的数据挖掘工具箱。Orange是一个机器学习和数据挖掘套件,用于通过Python脚本和可视化编程进行数据分析。这里我们报告脚本部分,它的特点是交互式数据分析和基于组件的数据挖掘过程的组装。在组件的选择和设计中,我们关注组件重用的灵活性:我们的主要目的是让用户用Python编写简单明了的脚本,这些脚本构建在计算密集型任务的C$++$实现之上。Orange既面向有经验的用户和程序员,也面向数据挖掘专业的学生。

这个软件也是同行评审按日记帐汤姆斯.


zbMATH中的参考文献(引用于,2标准条款)

显示第1到16个结果,共16个。
按年份排序(引用)

  1. Adam Gudyś,Marek Sikora,Łukasz Wróbel:RuleKit:基于规则学习的综合套件(2019)阿尔十四
  2. 应用软件:Vikoldzyda,2019;数据可视化;279Kurgeidtas,Dr
  3. Možina,Martin;Demšar,Janez;Bratko,Ivan;Žabkar,Jure:极值修正:规则学习中校正乐观估计的方法(2019)
  4. Viktor Kazakov,Franz J.Király:机器学习自动化工具箱(MLaut)(2019)阿尔十四
  5. Altarazi,Safwan:通过集成机器学习建模和田口参数设计提高注塑吹塑的一致性(2018)
  6. Gudivada,Venkat N.;Arbabifard,Kamyar:NLP的开源库、应用程序框架和工作流系统(2018)
  7. Zhang,Chong;Pham,Minh;Fu,Sheng;Liu,Yufeng:使用差分凸算法的鲁棒多类支持向量机(2018)
  8. Lee,James;Rowlands,David;Jackson,Nicholas;Leadbetter,Raymond;Wada,Tomohito;James,Daniel A:一个基于体系结构的框架,用于生物反馈应用的非均匀时间序列数据集和可穿戴设备的分布式收集、分析和查询(2017)
  9. Perko,Igor:基于行为的短期发票违约概率评估(2017)
  10. Ángel M.García,Francisco Charte,Pedro González,Cristóbal J.Carmona,María J.del Jesus:R中进化模糊系统的子群发现:SDEFSR包(2016)不是zbMATH
  11. Bernatavičienė,Jolita;Dzemyda,Gintautas;Kurasova,Olga;Marcinkevičius,Virginijus;Medvedev,Viktor;Treigys,Povilas:多维数据智能可视化的云计算方法(2016)
  12. Žabkar,Jure;Bratko,Ivan;Demšar,Janez:从分类数据中提取定性关系(2016)
  13. Coelho,L.P.:Mahotas:可脚本化计算机视觉的开源软件(2013)不是zbMATH
  14. Demšar,Janez;Curk,Tomaž;Erjavec,Aleš;Gorup,Chrt;Hočevar,Tomaž;Milutinovič,Mitar;Možina,Martin;Polajnar,Matija;Toplak,Marko;Starič,Anƅtajdohar,Miha;Umek,Lan;Žagar,Lan;Jure;itnik,Marinka;Zupan,Blaž:Python中的数据挖掘工具箱(2013)
  15. 米哈·什塔伊多哈尔;珍妮兹·德姆沙尔:与橙色互动网络探索(2013)不是zbMATH
  16. Piccolo,Stephen R.;Frey,Lewis J.:ML-flex:并行执行分类分析的灵活工具箱(2012)