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Orange 3 のドキュメントを読みました。「ウィジェットは (Postgres) SQL からデータを読み取り、クエリを渡すことができます」と書かれています。ビバアクセル！Orange 3 で MySQl が Sql クエリを作成するためのサポートを引き続き提供する予定はありますか?

コマンドラインで Orange データ マイナー (バージョン 2.7) を実行したいと考えています。コマンドラインでオレンジを実行するために使用できる引数を教えてもらえますか?

ありがとう。

Orange コレスポンデンス分析ウィジェットの使い方を誰か教えてもらえますか?

行名の最初の列を持つ 11 列のデータのテーブルがあります。属性選択ウィジェットを使用してデータを選択し、対応分析ウィジェットに接続しようとしました。しかし、私は何の結果も得られませんでした。コレスポンデンス分析ウィジェットの前に、別のウィジェットに接続する必要がありますか?

さて、使用しているコードがわかりません。コードにアクセスする方法がわかりません。ビジュアル インターフェイスを使用していたので、これで問題ないと思いました。

ここでの目的は、失敗したクエリを図のデータセットから最も近いアソシエーション ルールに置き換えることで緩和することです。

私の考えは、各アソシエーション ルールとクエリの間のユークリッド距離を見つけ、距離を並べ替え、距離が最小のルールを選択することです。

ルールとクエリの間の距離を見つける際に問題に直面しています。各ルールのアイテムに重みを割り当てる必要があるかどうかはわかりません。もしそうなら、これらの重みをどのように割り当てるのですか?

私はオレンジで働いており、Python (またはプログラミング) の経験はあまりありません。できる限りの助けが必要です。

これが私が今までやってきたことのオレンジ色のダッシュボードです。

サンプルの距離ノードを関連ルール エクスプローラー ノードに接続しようとすると、以下のウィンドウが表示され、関連ルールをデータに接続できません。

私はこのフォーラムとオレンジを初めて使用します。現時点では Python はあまり使用していませんが、学ぶ準備はできています。ただし、この環境で先に進む前に、自分のニーズに応えられるかどうかを知りたいです。

私が基本的に行っているのは、PDF 製品カタログを別のソフトウェアで使用できる Excel ファイルに "変換" して、別のソフトウェア用のデータベースを作成することです。

次のような PDF のタイル カタログがあります。

このタイプの xls テーブルに変換します: http://imgur.com/BtLBkOS

基本的に、商品番号、色、サイズ (例: 20x20) を取得するために必要です。G/Bパーツは完成後手作業で仕上げます。

すべてのカタログは同じではないので、pdftotext、RegEx with Notepad++ を使用していくつかを整理しましたが、このデータ マイニング ソリューションがうまくいくかどうか知りたいですか?

Orange では、個々のウィジェット内でレポート ボタンをクリックしなくても、レポート ビューアーが自動的にビジュアライゼーションを表示する方法はありますか?

ありがとう。

ボットネットの動作をするネットワーク トラフィックのパケット キャプチャ (.pcap) ファイルを .csv ファイルに変換しました。

.csv から、ボットネットのスループットに関する情報を取得しました。

ここでの主な質問は、機械学習アルゴリズムとしてオレンジを使用して、.csv ファイルにボットネット アクティビティがあることを証明するにはどうすればよいかということです。

ありがとう、私はこれに非常に初心者です。

データ マイニングに Orange ツールを使用するのは初めてです。離散値と連続値が混在するデータを含む csv ファイルがあります。ただし、離散値の一部は「文字列」と見なされます。

ここで私が間違っていることはありますか、それとも何か他の問題がありますか? どちらの場合も、この「文字列」値を離散値に変換する方法を知りたいです。

データに関する情報: ファイルには元々 4 つの個別の値があります。カテゴリには 10 ～ 15 の値 (Tech、Media など) が含まれ、topcat には 100 を超える値 (ファッション、アート) が含まれ、場所には 200 を超える値 (New York、Boston など) が含まれます。 currency には 5 ～ 10 個の値 (USD、GBP) が含まれます。

機能の topcat と location は、Orange では文字列と見なされます。

Python プログラムで Orange Data Mining Suite を使用しています。Learner から Classifier を取得しています。知りたいのは、その Classifier をマルチスレッド環境で使用できるかどうかです。

基本的に、自由に使える複数の CPU を利用するために、一連の結果を並行して分類したいと考えています。

これが Classifier に依存する場合、私が最も懸念しているのは Orange.classification.neural.NeuralNetworkClassifier と Orange.classification.tree.TreeClassifier (特に SimpleTreeLearner によって返されるもの) の 2 つです。