モレグロデータモデラー

Molegro Data Modeller - データマイニング、データモデリング、およびデータ可視化のためのクロスプラットフォームアプリケーション
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モレグロデータモデラー ランキングとまとめ

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  • Rating:
  • ライセンス:
  • Trial
  • 価格:
  • FREE | BUY the full version
  • 出版社名:
  • Molegro
  • 出版社のWebサイト:
  • http://www.molegro.com/mdm-product.php
  • オペレーティングシステム:
  • Mac OS X 10.4 or later
  • ファイルサイズ:
  • 16 MB

モレグロデータモデラー タグ


モレグロデータモデラー 説明

Molegro Data Modeller - データマイニング、データモデリング、およびデータ可視化のためのクロスプラットフォームアプリケーション Molegro Data Modellerは、データマイニング、データモデリング、およびデータの視覚化のためのクロスプラットフォームアプリケーションです。スプレッドシート中心のユーザーインターフェースは、Molegro Data Modellerに複雑なワークフローベースのソリューションまたはコマンド駆動型統計製品に代わる簡単で手頃な価格の代替手段を作ります。 "Molegro Data Modeller"の重要な機能はいくつかの重要な機能です.RegressionMolegro Data Modellerはさまざまな種類の回帰方法を提供しています。モデルを作成する前に。多くの独立変数を持つデータセットに適しています。・ニューラルネットワークは非常に非線形の関係をモデル化することができます。・サポートベクターマシンは複雑な関係をモデル化し、ニューラルネットワークよりも過負荷に発生しやすくなる傾向があります。・機能選択とクロス検証機能の選択は回帰ウィザードで設定が簡単です。さまざまなスキームを選択でき、異なるモデル選択基準と組み合わせることができます(ベイズ情報基準または交差録算R ^ 2)。ディスクリプタを検索するときは、異なる記述子ランキングを採用することができます。変更検証は単なる簡単です。指定された数のランダムフォールドを使用して、または手動でフォールドを作成することで、Leave-One Outを使用して交差検証できます。・視覚化さまざまな可視化タイプは非常にインタラクティブです。スプレッドシートの選択はプロットに直接示されており、その逆も同様です。異なるユーザー定義の着色スキームを適用してジッタを適用することも可能です(データプロットに人工ノイズを追加)。・ClusteringMolegro Data Modellerには、K-Beansクラスタリング(非常に効率的です)と密度ベースのクラスタリング方式(より複雑なクラスタ形状をキャプチャすることができる)の2種類のクラスタリングがあります。・主成分分析(PCA)プリンパ材料分析は、データセットの次元を縮小するための方法です。元の記述子の線形組み合わせを使用して、新しいセットの主要コンポーネントが作成されます。次に、記述子を分散に寄与するだけでは、記述子の数が減少します。・代数データ変換。列に直接代数変換を処理することが可能です。たとえば、「新しいActivity = Log(ACT)+ Beta ^ 2」は式に基づいて新しい列を作成します。・異常値DetectionMolegro Data Modellerは、異常データを見つけるための2つの方法を提供します。この方法は各記述子を個別に調べる。・各データ点の局所密度を算出する濃度ベースの方法。低密度のデータポイントは他のデータポイントから遠く離れており、外れ値である可能性があります。・Advanced Subset CreationMolegro Data Modellerは、データセットの多様なサブセットを作成するためのグリッドベースの方法を提供します。任意の寸法数でグリッドを作成することが可能であり、2Dおよび3Dグリッドを使用してもデータプロッタに直接視覚化することができます。その他の特徴・列のスクランブル(シャッフリング)とyランダム化を行うための「ランダム値を置き換える」。・データの準備:スケーリング、正規化、欠損値の修復。・データの着色。・相関行列・カスタムデータビュー・類似度ブラウザ。・Gnuplotエクスポート(公開品質プロットを作成してカスタマイズするため)。・アップデートのオンラインヘルプと自動チェック。ライセンスキー。このリリースの新機能: ・グリッドベース検索を用いた回帰モデルパラメータチューニング ・新しいスプリングマスマップアルゴリズムを用いた高次元データ可視化 ・機能選択アルゴリズムの改善とカスタマイズのための嗜好 ・Descriptor Pruning、Spring-Massマップの視覚化、新しい色付け方式、およびズームオプションが相関行列ダイアログに追加されました ・回帰ウィザードへの割合分割評価オプションを追加しました ・e.gからサブセットを作成するための新しいオプション。クラスタリング結果 ・マイナーなユーザーインターフェースの改善とバグ修正


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