datumbox framework ดาวน์โหลด - datumbox framework Source Source Download

datumbox framework

ซอร์สโค้ดอื่น ๆ

1.0.0

ดาวน์โหลด

Datumbox Machine Framework

เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง Datumbox เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่เขียนใน Java ซึ่งช่วยให้การเรียนรู้ของเครื่องพัฒนาอย่างรวดเร็วและแอปพลิเคชันทางสถิติ จุดสนใจหลักของเฟรมเวิร์กคือการรวมอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากและวิธีการทางสถิติและเพื่อให้สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้

ลิขสิทธิ์และใบอนุญาต

รหัสได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache เวอร์ชัน 2.0

การติดตั้งและเวอร์ชัน

Datumbox Framework มีอยู่ในที่เก็บ Maven Central

เฟรมเวิร์กรุ่นที่เสถียรล่าสุดคือ 0.8.2 (สร้าง 20200805) หากต้องการใช้ให้เพิ่มตัวอย่างต่อไปนี้ใน pom.xml ของคุณ:

    <dependency>
        <groupId>com.datumbox</groupId>
        <artifactId>datumbox-framework-lib</artifactId>
        <version>0.8.2</version>
    </dependency>

Snapshot เวอร์ชันล่าสุดของเฟรมเวิร์กคือ 0.8.3-Snapshot (สร้าง 20201014) หากต้องการทดสอบให้อัปเดต pom.xml ของคุณดังนี้:

    <repository>
       <id>sonatype-snapshots</id>
       <name>sonatype snapshots repo</name>
       <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>
    </repository>

    <dependency>
        <groupId>com.datumbox</groupId>
        <artifactId>datumbox-framework-lib</artifactId>
        <version>0.8.3-SNAPSHOT</version>
    </dependency>

สาขาการพัฒนาคือสาขาการพัฒนา (สาขา GitHub เริ่มต้น) ในขณะที่สาขาหลักมีเฟรมเวิร์กรุ่นที่เสถียรล่าสุด การเผยแพร่ที่เสถียรทั้งหมดจะถูกทำเครื่องหมายด้วยแท็ก

การเผยแพร่เฟรมเวิร์กเป็นไปตามแนวทางการกำหนดเวอร์ชันความหมาย สำหรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับรุ่นต่างๆลองดูการเปลี่ยนแปลง

เอกสารและรหัสตัวอย่าง

วิธีการสาธารณะและคลาสทั้งหมดของเฟรมเวิร์กได้รับการบันทึกไว้ด้วยความคิดเห็น Javadoc ยิ่งไปกว่านั้นสำหรับทุกรุ่นมีการทดสอบ Junit ซึ่งแสดงวิธีการฝึกอบรมและใช้แบบจำลองอย่างชัดเจน ในที่สุดสำหรับตัวอย่างเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้การชำระเงินเฟรมเวิร์กตัวอย่างรหัสหรือบล็อกอย่างเป็นทางการ

รุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน

Datumbox มาพร้อมกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนจำนวนมากซึ่งช่วยให้คุณทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น (เอกสารและ Twitter) การวิเคราะห์ความเป็นส่วนตัวการจำแนกหัวข้อการตรวจจับสแปมการตรวจจับเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่การตรวจจับภาษาการตรวจจับเชิงพาณิชย์การตรวจจับการศึกษาและการตรวจจับเพศ เพื่อให้รุ่นไบนารีตรวจสอบสวนสัตว์ Datumbox

รองรับวิธีการ/อัลกอริทึมใด

ขณะนี้เฟรมเวิร์กสนับสนุนการทดสอบเชิงสถิติเชิงพารามิเตอร์และแบบไม่ใช้พารามิเตอร์หลายครั้งการคำนวณสถิติเชิงพรรณนาเกี่ยวกับข้อมูลที่เซ็นเซอร์และไม่ถูกตรวจสอบการดำเนินการวิเคราะห์ ANOVA, การวิเคราะห์คลัสเตอร์, การลดขนาดการวิเคราะห์การถดถอย, การวิเคราะห์การสุ่มตัวอย่างและการคำนวณความน่าจะเป็น นอกจากนี้ยังมีอัลกอริทึมที่นำไปใช้หลายอย่างรวมถึง Max Entropy, Naive Bayes, SVM, การรวม bootstrap, Adaboost, Kmeans, การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น, แบบจำลองการผสมกระบวนการ dirichlet, การถดถอยแบบ softmax

รายงานข้อผิดพลาด

แม้จะมีการใช้บางส่วนของเฟรมเวิร์กในแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ ปัจจุบันเฟรมเวิร์กอยู่ในรุ่นอัลฟ่าดังนั้นคุณควรคาดหวังการเปลี่ยนแปลงบางอย่างใน API สาธารณะในเวอร์ชันอนาคต หากคุณพบข้อผิดพลาดโปรดส่งเป็นปัญหาในที่เก็บ GitHub อย่างเป็นทางการ

การบริจาค

เฟรมเวิร์กสามารถปรับปรุงได้หลายวิธีและเป็นผลให้การสนับสนุนใด ๆ ยินดีต้อนรับ คุณลักษณะที่สำคัญที่สุดที่ขาดหายไปจากเฟรมเวิร์กคือความสามารถในการใช้งานจากบรรทัดคำสั่งหรือจากภาษาอื่น ๆ เช่น Python การปรับปรุงที่สำคัญอื่น ๆ ได้แก่ การปรับปรุงเอกสารการครอบคลุมการทดสอบและตัวอย่างการปรับปรุงสถาปัตยกรรมของกรอบและสนับสนุนการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองทางสถิติมากขึ้น หากคุณทำการเปลี่ยนแปลงที่เป็นประโยชน์ในรหัสโปรดพิจารณาสนับสนุนพวกเขาโดยส่งคำขอดึง

กิตติกรรมประกาศ

ขอบคุณมากสำหรับ Eleftherios Bampaletakis สำหรับการป้อนข้อมูลอันล้ำค่าของเขาในการปรับปรุงสถาปัตยกรรมของกรอบ นอกจากนี้ยังต้องขอบคุณ EJ-Technologies GmbH ที่ให้ใบอนุญาตสำหรับ Java Profiler และ Jetbrains สำหรับการให้ใบอนุญาตสำหรับ Java IDE ของพวกเขา