Algoritmos de Aprendizaje automático para la Clasificación del suelo

Question

Estoy interesado en aprender lo que existe software para la clasificación del suelo el uso de algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, k-NN, al Azar Bosque, árboles de decisión, etc.) Soy consciente de la randomForest paquete en R y la LECHE y Espía en Python.

Mi preguntas específicas:

• Hablando en general, ¿cuál de código abierto o comercial existen productos para la clasificación del suelo el uso del árbol de decisiones basado en algoritmos de aprendizaje automático?
• Más específicamente, hay confianza basada en GUI no paramétrica de árbol de decisión de los algoritmos para la clasificación de la tierra (es decir, especialmente Bosque Aleatorio, aunque otros de bienvenida)?

Answer 1

Yo diría que el más completo entorno de software para el Aprendizaje de Máquina y no paramétricos de modelado es R. Este es un gran campo en las estadísticas, que abarca K-NN, Kernel smoothing, en General los Modelos Aditivos, la debilidad de los alumnos, el apoyo de los vectores, las redes neuronales, semi-paramétrico de regresión spline, la imputación, etc... recomiendo la lectura de: Hastie, T., R. Tibshirani, J. Friedman (2009) Los Elementos de Aprendizaje Estadístico: Minería de Datos, Inferencia y Predicción. Springer Series en las Estadísticas.

Además de R, el software comercial por Salford Sistemas Bosques Aleatorios, Multivariante de Regresión Adaptativa Splines, CARRO y Gradiente de Aumentar (TreeNet) disponibles en un entorno GUI. RuleQuest se sigue vendiendo See5/C5 que es una versión actualizada de la C4/ID3 CARRO algoritmo. La Universidad de Waikato del Weka 3 es una fuente abierta de GUI/línea de Comandos Java esfuerzo con un gran número de modelos disponibles.

Answer 2

Me gustaría recomendar encarecidamente scikits-aprender para Python. Es compatible con supervisadas y no supervisadas clasificación y la documentación es excelente (especialmente retirar la Máquina de Aprendizaje para Astronómico de Análisis de Datos de tutorial y el acompañamiento de vídeo de YouTube (nota: este es de 3 horas de duración).

El proyecto está en desarrollo activo, con la última versión de 0.12, que fue lanzado en septiembre.

En cuanto a lo que el paquete es capaz de ver más Cercana a los Vecinos, Bosque Aleatorio (bajo Ensembe Métodos), y de Árboles de Decisión para el uso de los ejemplos que me has dado.

Por desgracia hay interfaz gráfica de usuario, a menos que se quieren dedicar tiempo a construir uno, pero me gustaría recomendar el iPython IDE como un excelente interactivo entorno de secuencias de comandos, incluyendo en línea parcelas con matplotlib en el QT de la consola.

Answer 3

Una buena visión general de la máquina de técnicas de aprendizaje en R es la máquina de aprendizaje taskview. Se ofrece una serie de diferentes algoritmos, recomendada por los expertos.

Answer 4

Su pregunta se supone que los algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación del suelo son de alguna manera diferentes de software que se utilizan para otras aplicaciones de aprendizaje de máquina. Hay algunas aplicaciones que requieren un tratamiento especial debido a las inusuales características, pero no hay ninguna razón por la que sé de pensar que el uso de la tierra necesita un tratamiento especial. Si el uso de la tierra los datos se pueden poner en un estándar delimitado por comas forma, los instrumentos existentes, tales como el R deben hacer muy bien. Ahora puede o no puede ser el Uso de la Tierra de software que utiliza modelos se descubrió a partir de la máquina de técnicas de aprendizaje, pero esa es una cuestión diferente.

Editado después de la primera respuesta. -> La mayoría de los grandes paquetes para el aprendizaje de máquina dispone de algunas herramientas de visualización espacial, aunque, por supuesto, que no puede satisfacer sus necesidades particulares. Por ejemplo, que está familiarizado con el sp de la biblioteca para R que se destina para el espacio de visualización de datos? Vamos a ver si puedo encontrar un link que da el sabor de lo que se puede hacer con ella.

http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=tips:spatial-data:spatial_data_visualization Para una información más extensa lista de herramientas útiles para el análisis espacial en R, usted puede desear mirar en http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html como esto incluye herramientas para la Geoestadística, análisis ecológico, y similares.

Answer 5

Hay un grupo de la Universidad de Duke, que se han desarrollado algunas interesantes herramientas de secuencia de comandos para ArcGIS, incluyendo al azar de bosques modelos.

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