Workflows

Search filter terms
Filter by type
Filter by tag
Filter by user
Filter by licence
Filter by group
Results per page:
Sort by:
Showing 285 results. Use the filters on the left and the search box below to refine the results.
Type: RapidMiner

Workflow Image Mining with RapidMiner (1)

Thumb
This is an image mining process using the image mining Web service provided by NHRF within e-Lico. It first uploads a set of images found in a directory, then preprocesses the images and visualizes the result. Furthermore, references to the uploaded images are stored in the local RapidMiner repository so they can later be used for further processing without uploading images a second time.

Created: 2010-04-28 | Last updated: 2012-01-16

Workflow Uczenie z macierza kosztow (1)

Thumb
Przeplyw pokazuje wykorzystanie operatora MetaCost, umozliwiajacego wprowadzenie macierzy kosztow do procesu uczenia klasyfikatora na przykladzie naiwnego klasyfikatora Bayesa.

Created: 2011-05-25 | Last updated: 2014-03-23

Workflow Algorytmy k-Means i k-Medoids (1)

Thumb
Przeplyw pokazuje zastosowanie algorytmow k-Means i k-Medoids do przeprowadzenia analizy skupien. Analizie podlega zbiór danych Iris, przy czym oryginalne dane zostaly przetransformowane z przestrzeni 4-wymiarowej do przestrzeni 2-wymiarowej za pomoca operatora Singular Value Decomposition. Redukcja liczby wymiarow ma na celu uproszczenie wizualizacji wynikowych modeli.

Created: 2011-05-11 | Last updated: 2013-08-19

Workflow Odkrywanie regul asocjacyjnych za pomoca a... (1)

Thumb
Workflow pokazuje sposób wykorzystania operatorow Apriori i PredictiveApriori (z narzedzia Weka) do odkrywania regul‚ asocjacyjnych. Operator Set Role zostal wykorzystany do tego, aby atrybut Play (który w oryginale jest zmienna celu) byl potraktowany jak zwyczajny atrybut.

Created: 2011-03-31 | Last updated: 2013-05-30

Workflow Algorytm EM (1)

Thumb
Proces pokazuje przypadek wykorzystania algorytmu analizy skupien dzialajacego wedlug zasady expectation maximization (EM), czyli dopasowywania rozkladow do obserwowanego zbioru danych.

Created: 2011-05-11 | Last updated: 2013-08-19

Workflow Algorytm DBScan (1)

Thumb
Przeplyw ilustruje sposob wykorzystania algorytmu DBScan do znalezienia modelu skupien. Algorytm DBScan jest przykladem algorytmu bazujacego na gestosci, parametr epsilon wskazuje na promien sasiedztwa, a parametr min points wskazuje na minimalna liczbe punktow, jakie musza sie znalezc w sasiedztwie punktu aby kontynuowac rozrastanie sie skupienia.

Created: 2011-05-11 | Last updated: 2013-08-19

Workflow Wybor parametru k dla algorytmu k-Means (1)

Thumb
Proces pokazuje, w jaki sposob mozna eksperymentalnie dobrac wlasciwe wartosci parametru k (liczba poszukiwanych skupien) dla algorytmow k-Means i k-Medoids. Jako miary oceny podzialu wykorzystano srednia odleglosc od centroidu oraz indeks Daviesa-Bouldina

Created: 2011-05-11 | Last updated: 2013-08-19

Workflow Wybor poczatkowego podzialu dla algorytmu ... (1)

Thumb
Proces pokazuje, w jaki sposob mozna zautomatyzowac proces znajdowania najlepszego poczatkowego wyboru centroidow uniezalezniajac sie (do pewnego stopnia) od wplywu losowania.

Created: 2011-05-11 | Last updated: 2013-08-19

Workflow Using Remember / Recall for "tunneling" re... (1)

Thumb
This process shows how Remeber and Recall operators can be used for passing results from one position to another position in the process, when it's impossible to make a direct connection. This process introduces another advanced RapidMiner technique: The macro handling. We have used the predefined macro a, accessed by %{a}, that gives the apply count of the operator. So we are remembering each application of the models that are generated in the learning subprocess of the Split validation. Af...

Created: 2010-04-29 | Last updated: 2012-01-16

Workflow Quality Recognition Model (QRM) (1)

Thumb
Quality Recognition Model (QRM) is a SVM-based Machine Learning supervised classification model that assigns label to the evidentiary documents on the basis of rigorousness of the contents. It assigns the label Rigor if the document is of quality otherwise assigns the Non-Rigor. It uses two type of features: data and metadata. Data features include title and abstract while the metadata features include MeSH terms and publication type.

Created: 2017-03-11

Results per page:
Sort by: