Это приложение для Linux под названием библиотека машинного обучения MLPACK C++, последнюю версию которой можно загрузить как README.md. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием MLPACK C++ библиотека машинного обучения с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
Библиотека машинного обучения MLPACK C++
ОПИСАНИЕ
MLPACK — это библиотека машинного обучения C++ с упором на масштабируемость, скорость и простоту использования. Его цель — сделать машинное обучение доступным для начинающих пользователей с помощью простого и согласованного API, одновременно используя возможности языка C++, чтобы обеспечить максимальную производительность и гибкость для опытных пользователей.
Для получения дополнительной информации см. http://mlpack.org
Особенности
- Совместная фильтрация
- Деревья оценки плотности
- Евклидовы минимальные остовные деревья
- Быстрый точный поиск по максимальному ядру
- Модели гауссовой смеси (GMM)
- Скрытые марковские модели (HMM)
- Анализ основных компонентов ядра
- Кластеризация K-сред
- Регрессия по наименьшему углу
- Кодирование местных координат
- Хеширование с учетом местоположения
- Логистическая регрессия
- Наивный байесовский классификатор
- Анализ компонентов окрестности
- Неотрицательная матричная факторизация
- Анализ основных компонентов
- Независимый анализ компонентов
- Приблизительный ранг ближайшего соседа
- Линейная регрессия методом наименьших квадратов
- Разреженное кодирование
- Поиск соседей по дереву
- Поиск диапазона на основе дерева
- Нейронные сети
- Глубокое обучение
Аудитория
Информационные технологии, наука / исследования, продвинутые конечные пользователи, разработчики, инженерия
Язык программирования
C + +
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/mlpack/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
