Orange3 实战教程 总目录

原创 已于 2025-03-28 14:58:42 修改 · 1.2k 阅读 · 12 ·
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#机器学习 #数据挖掘 #orange3中文版 #scikit-learn #python

于 2025-03-28 14:39:42 首次发布

        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。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。

Orange3 实战教程 目录

                                 Orange3 实战教程 目录
第一部分 基础部分：
第一章  文件
        CSV文件导入
        数据集集合
        SQL表
        数据表
        绘制数据
        数据信息
        排名
        编辑域
        着色器
        功能统计信息
        保存数据
第二章  转换
        数据采样器
        选择列
        选择行        
        转置
        合并数据
        级联
        按数据索引选择
        独一无二的
        聚合列
        分组依据：
        数据透视表
        应用域
        预处理
        公正
        继续
        离散化
        随机化
        清除域
        熔化
        公式
        创建类
        创建实例
        Python脚本
第三章 可视化
        树查看器
        方框图
        小提琴图表

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Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 565
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。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
Orange3 数据源教程
err2008的专栏
03-17 141
Orange3支持多种数据源，如tab，Excel、CSV、线上数据集，数据库（暂时只支持mssqlserver），默认为tab文件，.tab 文件名扩展名主要是指与专有的 MapInfo 格式相关联的 MapInfo 表文件 （.tab） 文件类型。它是 MapInfo/TAB 数据集中的主文件--除了 .tab 文件外，还包括 .dat（dBASE 数据库）、.map（地图对象）、.id（地图绑定）和其他几个可选文件的多文件实体。在数据库中，.tab扩展名代表SQL表脚本（.tab）文件类型。
Orange3数据挖掘简单使用教程
err2008的专栏
01-29 5307
如果我们想要以表格的方式预览数据，可以双击或者拖动“数据表”，然后鼠标左键点“文件”组件右边的弧线拖到“数据表”右边的弧线，并建立了数据连接。点击左边数据栏，拖到“文件“组件到控制台，然后双击，弹出对话框，选择数据源文件，对话框会呈现文件的相关信息。Orange3数据挖掘！全中文界面，简单易上手，通过托拉拽即可完成相关的设置，适合新手，简单教程。也可以点击可视化分类里的散点图进行数据可视化，使其连接到“数据表”点击模型分类中的分类树可以得到分类报告。点击报告，可以预览和保存数据。
orange3教育：Orange用于Orange 3的机器学习和数据挖掘的教育小部件
01-31
Orange3-教育 用于机器学习和数据挖掘的教育部件。 执照：CC-BY-NC-3.0 为了在商业上使用此软件包，请获得许可证。 Educational Add-on中的小部件演示了几个关键的数据挖掘和机器学习过程。 这些小部件对初学者很有用，以帮助他们理解数据挖掘中关键算法的内部工作，并使教师能够直观地解释教室中的各种方法。 安装 要使用pip安装附加组件 pip install Orange3-Educational 要从源代码安装加载项，请运行 python setup.py install 要向Orange注册此附加组件，但将代码保留在开发目录中（请勿将其复制到Python的site-packages目录中），请运行 python setup.py develop 用法 安装后，该附加组件中的小部件已向Orange注册。 要从终端运行Orange，请使用 python3 -m Orange.canvas 新的小部件位于“教育”部分下的工具箱栏中。
Orange3 实战教程
err2008的专栏
05-22 865
本教程详细介绍了Orange3在光谱学、无监督学习、模型评估、数据可视化、数据处理与转换等多个领域的应用。光谱学部分涵盖了多文件处理、光谱预处理、插值和高光谱分析等工具；无监督学习部分包括Louvain聚类、DBSCAN、流形学习、PCA等算法；模型评估部分涉及ROC分析、混淆矩阵、参数拟合器等；数据可视化部分提供了散点图、热力图、箱线图等工具；数据处理与转换部分则包括数据采样、缺失值填补、离散化等操作。此外，教程还提供了进阶应用实例和其他工具的使用指南，帮助用户构建工作流、导出模型和设置中文界面。
Orange3入门
坚持到底
01-27 3878
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实战教程---加载我们自己的数据
err2008的专栏
04-07 896
支持的数据格式：Orange可导入逗号或制表符分隔的文件、Excel原生文件或Google Sheets文档。使用文件小部件加载数据，并可定义类别和元属性。类型和角色设置：可在文件小部件中设置属性的类型和角色。列头标签语法：列名可通过前缀加井号（）定义角色和类型。例如：c（类别）、m（元属性）、i（忽略）、w（权重列）。C（连续型）、D（离散型）、T（时间型）、S（字符串型）。C#mph（连续型属性“mph”）、mS#name（字符串型元属性“name”）、i#dummy。
Orange3实战教程：模型---树算法
err2008的专栏
04-24 124
树算法通过类别纯度（分类目标变量使用信息增益，数值目标变量使用均方误差）将数据分割为节点。它是随机森林的基础组件。Orange 中的树算法为自主研发，可处理分类和数值型数据集，同时支持分类和回归任务。以上示例使用鸢尾花数据集，但树算法也适用于回归任务（如房价数据集）。通过树查看器选择的节点可在散点图中展示，所选实例的特征将保持一致。一种带有前向剪枝的树算法。树算法不进行任何预处理。
Orange3实战教程：实例-文本分类
04-09
Orange3 文本挖掘---文本分类模型
Orange3第一个实战：销售数据可视化
程序小白博客
06-26 5604
思路 具体思路参见knime简单入门实操：https://zhuanlan.zhihu.com/p/144406237 图4中的示例工作流从CSV文件中读取数据，过滤列的子集，过滤掉一些行，并在两个图中可视化数据：堆积面积图和饼图，您可以在图5中看到：一个显示销售额随时间的变化，另一个显示不同国家在总销售额上的份额。 数据集 https://files.knime.com/sites/default/files/sales_data.csv Orange3实现 这里实际使用的是橙现智能汉化的orange3中
Orange-PI-GPIO控制详细教程.pdf
12-23
Orange-PI-GPIO控制详细教程.pdf
Orange 编程指南.pdf
03-02
MELIS 用户编程手册 Orange 编程指南 @ All winner 平台，是基于 Melis 操作系统之上的一套 GUI 系统，该系统支持多任务和多图层操作， 允许在多个图层上面创建窗口，提供完善的异步和同步窗口消息通讯机制，提供点、线、矩 形、扇形、椭圆、圆等基本形状的绘制和填充，支持 TTF 矢量字体、SFT 点阵字体及字体 的加边框和加阴影特效，支持文本的显示输出和 BMP 位图的绘制，支持 button、static、 listmenu、slider…等十几种控件，提供 alphablending、colorkey 等特效，支持 alpha、copy、 fill 的 2D 加速，支持多国语言和内存设备等。在 Orange 中，窗口是 Orange 管理的基本单位， Orange 采用事件驱动编程，窗口是接收事件并分发处理事件的最小单元，在 Orange 中所有 的消息响应基于消息循环，窗口不断从消息队列中获取消息并分发给响应的窗口过程处理。
ORANGE’S：一个操作系统的实现（高清晰版PDF）
05-07
Orange_'s.一个操作系统的实现.pdf 现在网上下载的该书pdf基本上都是扫描版，字勉强过得去，然而配图却基本模糊得看不了。所以这次上传一个高清文字版，供大家学习
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 1503
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。
Orange 学习3 - Evaluate模块简介-1
Sim Pro的博客
11-25 3756
Orange 中Evaluation模块简介-1 篇幅受限，接着看，剩下的内容在 Orange 中Evaluation模块简介-2中
Orange3数据预处理(分类器组件)
坚持到底
03-20 547
从字符串属性创建类属性
Orange 学习3 - Evaluate模块简介-2
Sim Pro的博客
11-25 1503
对Evaluate模块的简介2
Orange3实战教程---构建工作流
err2008的专栏
04-07 325
Orange 的核心原则是可视化编程，即每个分析步骤都封装在一个小部件（widget）中。用户将小部件放置在画布上，并将其连接成分析工作流程，流程从左到右执行。Orange 的可视化图表是交互式的，用户可以从图表中选择数据实例并传递到下游。小部件加载数据（例如著名的鸢尾花数据集）。让我们从一个简单的工作流程开始。小部件完成，而新数据的预测则通过。
20230128-数据挖掘好帮手-Orange3使用记录
mengfan_1993的博客
06-24 3407
Orange3是一个很简单快捷的数据挖掘和探索软件，能快速的应用机器学习算法对数据进行分析，但是中文版的教程偏少，因此结合YouTube上的官网视频及其他资料，在此对软甲的使用技巧进行简单的记录的总结。能力有限，部分内容可能不够准确，如有发现，会及时修改。
orange使用教程
最新发布
06-17
我们被要求回答关于Orange数据可视化工具的使用教程。根据提供的引用内容，我们可以整合以下信息：1.项目介绍：Orange是一款开源的数据分析和可视化软件，适合非程序员和数据科学家使用。它提供图形界面工作流，支持...
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