Orange3-3.38.0-Windows中文绿色版

已于 2024-12-09 16:48:49 修改
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分类专栏： Orange3入门 文章标签： python 数据可视化 毕业设计 论文 Orange3 机器学习
于 2024-12-08 23:32:51 首次发布
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     Orange3是一款开源的交互式数据分析和机器学习软件，广泛应用于数据科学、教育和研究领域。该软件提供了丰富的可视化工具和易于使用的工作流界面，支持通过拖拽组件来快速构建数据分析流程。Orange3.38.0 版本引入了多个重要更新和改进，包括增强的数据预处理功能、优化的机器学习算法以及更为灵活的可视化选项。新增的自定义组件功能允许用户更方便地扩展和定制分析流程，提升了软件的灵活性和扩展性。同时，性能也得到了提升，数据处理速度更加迅速。该版本还修复了一些已知的bug，增强了软件的稳定性和用户体验。

下载地址： 抖音：Orange3dev 视频评论区

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Orange3中文版界面菜单功能介绍
err2008的专栏
03-17 141
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。在可视化图中选择数据子集，联动其他组件实时更新分析结果（如选择散点图中的异常点，查看其在数据表中的记录）。预处理（Preprocess）：包含数据过滤（Select Rows）、缺失值处理、离散化等工具。散点图（Scatter Plot）：探索变量间关系，支持交互式选择数据子集。分类算法：如决策树（Tree）、支持向量机（SVM）、随机森林等。
【数据挖掘与可视化工具】Orange3-3.36.2-zh-v2.zip 简体中文免安装版
10-31
Orange3 是一个开源的机器学习和数据可视化桌面软件。它允许你通过简单的拖放技术来创建数据分析工作流程。Orange3 提供了一个友好的图形化用户界面，非常适合初学者使用，同时也为熟练的数据科学家提供了数据探索和建模的强大功能。 该资源是用官网提供的免安装压缩版软件包整合了汉化文件，无需手动安装 python 环境，解压即可使用，压缩包内提供了一键汉化和恢复的批处理脚本。
Orange3-3.25.0-Miniconda37-x86_64.exe
05-27
它是一个面向新手和专家的开源的机器学习和数据可视化工具，带有很多用于数据挖掘或机器学习模型的交互式数据分析工作流程；另外，它绑定了Python语言进行脚本开发。包含一系列数据挖掘流程的组件，比如数据预处理，建模，模型评估以及可视化。 数据预处理主要包括：数据合并（将两个不同数据集的指定特征合并为同一数据集）；数据采样，数据异常点去除以及相关性检验（协方差），rank以及置乱等 模型主要包括：CN2规则归纳，k近邻，决策树，随机森林，支持向量机，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，adaboost，神经网络，随机梯度下降等 无监督模型有：距离矩阵，t-SNE，层次聚类，K-means，louvain聚类，PCA，MDS等 另外，还支持文本分析，词云可视化等 模型评估主要有：交叉检验，混淆矩阵，ROC曲线，lift曲线等
orange3 数据可视化软件p310winx64.whl版 3.32
07-15
orange3 数据可视化软件python3.10，winx64.whl版 3.32
Orange3入门
坚持到底
01-27 3013
Orange3 是一个开源的机器学习和数据可视化桌面软件。它允许你通过简单的拖放技术来创建数据分析工作流程。Orange3 提供了一个友好的图形化用户界面，非常适合初学者使用，同时也为熟练的数据科学家提供了数据探索和建模的强大功能。 在 Orange3 中，数据分析过程被设计为工作流程，它顺畅地转换并可视化数据，使用机器学习算法进行建模，并创建了可视化的数据呈现。每个流程都是一系列称为 "widget" 的模块，它们通过渠道连接在一起进行通信。
Orange3数据预处理(唯一组件)
坚持到底
03-01 533
删除重复的数据实例。
python orange3汉化_Python 3.5 in win10 pip install Orange3
weixin_33400830的博客
01-28 2272
http://www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/下载Orange3 以及 依赖包注意网页上标出的Orange 的依赖，以及 https://github.com/biolab/orange3 列出的依赖。注意安装顺序： 先安装 PyQt5 , 再安装 AnyQt可能需要安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2....
Orange下载与安装
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06-02 5万+
首先感谢两位大神的分享 链接: 参考自https://github.com/biolab/orange3 链接: 参考自https://my.oschina.net/u/2306127/blog/548833 Orange下载与安装1.Orange简介2.Orange官网下载3.使用Miniconda / Anaconda进行安装Orange需要Python 3.6或更高版本。4.pip安装Ora...
Python数据挖掘和机器学习工具库之orange3使用详解
Rocky006的博客
08-16 1126
Orange3 是一个基于组件的 Python 数据挖掘和机器学习工具箱，适用于初学者和专家。它提供了直观的用户界面，使用户可以通过拖放的方式构建数据分析工作流。同时，Orange3 还支持脚本编写，允许用户在 Python 环境中进行更复杂的分析和建模。本文将详细介绍 Orange3 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
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weixin_39625172的博客
12-06 425
Orange Orangeis a component-based data mining software.It includes a range of data visualization, exploration, preprocessing andmodeling techniques. It can be used through a nice and intuitive userint...
orange3：:tangerine:Orange：交互式数据分析
02-03
橙子 是面向新手和专家的数据挖掘和可视化工具箱。 要使用Orange来探索数据，不需要编程或深入的数学知识。 我们相信，基于工作流的数据科学工具通过隐藏复杂的底层机制并公开直观的概念，从而使数据科学民主化。 拥有数据或有动机窥探数据的任何人都应该有这样做的手段。 贡献 想参与吗？ 加入我们 ，在#general中自我介绍！ 查看我们的，它可能会回答一些问题，并概述了我们遵守的标准。 查看我们的小部件开发 有关编写Orange小部件的全面指南。 如果您正在寻找一个好的起点，请查看我们的 。 橙色生态系统 Orange的开发主要分为三个存储库： 实现画布元素， 实现了小部件窗口的界面元素， 将所有内容整合在一起，并实现了基础数据挖掘工具箱。 此外，附加组件还针对其他更特殊的用例实现了其他小部件。 以下是我们的第一方加载项列表： 配置 建立虚拟环境。 我们推荐 。 conda create python=3 --name orange3 分叉您选择的存储库。 按下页面右上角的fork按钮 克隆它。 git clone ssh://git@github.com/<y
Orange3-3.29.3-cp38-cp38-win32
08-19
Orange3-3.29.3-cp38-cp38-win32
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PartSegCore_compiled_backend-0.12.0a0-cp36-cp36m-win_amd64.whl.rar
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`nexus-3.38.0-01-unix.tar.gz` 是针对Unix系统的Nexus Repository Manager 3.x版本的安装包。 在Unix系统中，`.tar.gz` 文件是一种常见的归档格式，它通过`tar`命令打包多个文件和目录，并使用`gzip`工具进行压缩...
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这个“nexus-3.38.0-01-win64.zip”文件是一个针对Windows 64位操作系统的Nexus 3版本的安装包，包含了运行Nexus所需的所有组件和配置。 在Maven世界中，Nexus主要扮演了三个角色：代理仓库（Proxy Repository）、...
orange3，一个无敌的 Python 库！
涛哥聊Python
01-02 1439
Python Orange3 是一个用于数据分析、数据可视化和机器学习的开源工具。它提供了一个用户友好的图形用户界面（GUI），同时也可以通过Python脚本进行扩展和自定义。Orange3允许您自定义数据预处理流程，包括特征选择、特征工程和数据清洗等。您可以使用图形用户界面中的“Preprocess”选项来构建数据预处理流程，也可以使用Python脚本来进行自定义操作。
Orange学习-1（Orange启动的两种方法，附有安装包）
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orange中文汉化包
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### 关于 Orange 软件中文汉化包的获取 对于希望使用带有中文界面的 Orange 数据分析工具的用户来说，可以考虑下载特定版本的汉化包来实现这一需求。Orange 的官方版本默认提供英文界面，但社区贡献者提供了非官方的汉化资源。 #### 汉化包的具体情况 存在一个名为 `Orange3-3.36.2-portable-zh-v2.zip` 的文件作为橙色数据挖掘软件（即 Orange）的便携式版本，并包含了简体中文的支持[^1]。此版本不仅简化了安装过程，还使得用户能够直接获得本地化的用户体验而无需额外配置环境变量或调整系统设置。 为了确保兼容性和稳定性，在选择和应用任何第三方提供的语言补丁前应当确认其适用于当前所使用的 Orange 版本号以及 Python 解释器版本。例如，对于 Python 3.x 用户而言，建议优先尝试上述提到的已集成翻译功能的可移植发行版；而对于那些偏好 Anaconda 发行版的人来说，则可能需要单独处理依赖关系并手动加载相应的多国语言支持文件[^3]。 需要注意的是，由于这些汉化资源并非由开发团队正式发布，因此可能存在一定的风险或局限性。在决定采用此类修改过的应用程序之前，请务必评估潜在的安全隐患和个人隐私保护措施。
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