Esta es la aplicación de Linux llamada Modular toolkit for Data Processing MDP para ejecutarse en Linux en línea, cuya última versión se puede descargar como MDP-3.4.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Modular toolkit for Data Processing MDP para que se ejecute en Linux en línea con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
Kit de herramientas modular para MDP de procesamiento de datos para ejecutar en Linux en línea
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DESCRIPCIÓN
El kit de herramientas modular para procesamiento de datos (MDP) es un marco de procesamiento de datos de Python.Desde la perspectiva del usuario, MDP es una colección de algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados y otras unidades de procesamiento de datos que se pueden combinar en secuencias de procesamiento de datos y arquitecturas de red de alimentación directa más complejas.
Desde la perspectiva del desarrollador científico, MDP es un marco modular, que se puede expandir fácilmente. La implementación de nuevos algoritmos es fácil e intuitiva. Las nuevas unidades implementadas se integran automáticamente con el resto de la biblioteca.
La base de algoritmos disponibles aumenta constantemente e incluye métodos de procesamiento de señales (análisis de componentes principales, análisis de componentes independientes, análisis de características lentas), múltiples métodos de aprendizaje ([hessian] incrustación localmente lineal), varios clasificadores, métodos probabilísticos (análisis factorial, RBM) , métodos de preprocesamiento de datos y muchos otros.
Audiencia
Ciencia / Investigación, Educación, Desarrolladores
Lenguaje de programación
Python
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/mdp-toolkit/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
