这是名为 BudgetedSVM 的 Windows 应用程序，可通过 Linux 在线在 Windows 中在线运行，其最新版本可作为 BudgetedSVM_v1.1.zip 下载。它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
下载并在线运行这个名为 BudgetedSVM 的应用程序，以便通过 OnWorks 免费在 Windows 上在线运行、在 Linux 上在线运行。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
BudgetedSVM 可在 Windows 中在线运行，在 Linux 中在线运行
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商品描述
我们提出了 BudgetedSVM，这是一个 C++ 工具箱，其中包含三个最近提出的用于支持向量机 (SVM) 逼近器可扩展训练的算法的高度优化实现：自适应多超平面机 (AMM)、预算随机梯度下降 (BSGD) 和低秩线性化支持向量机（LLSVM）。 BudgetedSVM 训练模型的准确度与 LibSVM 相当，时间与 LibLinear 相当，因为它允许在常规个人计算机上在几分钟内用数百万个高维示例解决高度非线性的分类问题。 我们为 BudgetedSVM 提供命令行和 Matlab 接口、用于处理大规模、高维数据集的高效 API，以及帮助开发人员使用和进一步扩展工具箱的详细文档。产品优势
- 我们为高度可扩展的非线性 SVM 训练提供算法的有效实现。
- 该工具箱可以处理无法加载到内存中的大型高维数据集。
- 该工具箱需要恒定内存来训练解决高度非线性问题的模型。
- 我们为 BudgetedSVM 提供命令行和 Matlab 接口。
- 我们提供了一个高效的 API，该 API 提供了处理大型高维数据集的功能。 使用 BudgetedSVM API，可以轻松处理具有数百万个数据点和/或特征的数据集。
- 有关更多详细信息，请参阅下载包中包含的文档。
- 根据行业友好的修改 BSD 许可证发布。
目的
信息技术、科学/研究、最终用户/桌面
程式语言
C + +中
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/budgetedsvm/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
