Metadata-Version: 2.0
Name: maplearn
Version: 0.3.8
Summary: Mapping Learning
Home-page: https://bitbucket.org/thomas_a/maplearn/
Author: Alban Thomas
Author-email: alban.thomas@univ-rennes2.fr
License: LGPL
Platform: any
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Environment :: Console
Classifier: Environment :: Win32 (MS Windows)
Classifier: Environment :: X11 Applications
Classifier: Framework :: Sphinx
Classifier: Intended Audience :: Education
Classifier: Intended Audience :: End Users/Desktop
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: License :: OSI Approved :: GNU Lesser General Public License v3 (LGPLv3)
Classifier: Natural Language :: French
Classifier: Programming Language :: Python
Classifier: Programming Language :: Python :: 2
Classifier: Programming Language :: Python :: 2.7
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.5
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: Topic :: Education
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Atmospheric Science
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: scipy
Requires-Dist: statsmodels (>=0.7)
Requires-Dist: patsy
Requires-Dist: scikit-learn (>=0.18.1)
Requires-Dist: markdown
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: GDAL
Requires-Dist: xlrd
Requires-Dist: xlwt
Requires-Dist: openpyxl
Requires-Dist: pytest
Requires-Dist: seaborn

# Mapping Learning #
![logo_100.png](https://bitbucket.org/repo/5Rn74B/images/2433912438-logo_100.png)


Mapping Learning se veut un outil pour assister l'utilisateur dans une tache de
cartographie automatisee (d'images issues de teledetection, notamment). Il 
donne acces a un grand nombre d'algorithmes issus du domaine du *Machine 
Learning*, ainsi que des moyens pour les appliquer a des jeux de donnees de 
differentes natures (tableau, image, donnees vectorielles).


## Fonctionnalites ##

* Nombreux algorithmes de classification supervisee et non supervisee, et de regression
* Emploi de methode robuste (k-fold) et possibilite d'optimiser les algorithmes
* Plusieurs pretraitements : reductions de dimensions...
* Lecture/Ecriture d'une grande variete de formats de fichiers, geographiques ou non
* Rendu du resultat sous la forme d'un rapport standardise
* Accompagnement de l'utilisateur avec des conseils statistiques ou empiriques

## Developpement ##

Mapping Learning est developpe en Python et fait appel a des librairies Open Source dont scikit-learn et mlpy pour les algorithmes de Machine Learning, osgeo (Gdal/Ogr) pour la manipulation des donnees geographiques.

Mapping Learning est un logiciel libre, sous licence LGPL v3.
Alban Thomas (alban.thomas@univ-rennes2.fr)

![letg.jpeg](https://bitbucket.org/repo/5Rn74B/images/1800694338-letg.jpeg)![sgdn.jpeg](https://bitbucket.org/repo/5Rn74B/images/612087003-sgdn.jpeg)![ur2.png](https://bitbucket.org/repo/5Rn74B/images/2154561398-ur2.png)

