Dies ist die Linux-App namens BudgetedSVM, die unter Linux online ausgeführt werden kann und deren neueste Version als BudgetedSVM_v1.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens BudgetedSVM herunter und führen Sie sie online aus, um sie unter Linux online mit OnWorks kostenlos auszuführen.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
BudgetedSVM für die Online-Ausführung unter Linux
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BESCHREIBUNG
Wir präsentieren BudgetedSVM, eine C++-Toolbox mit hochoptimierten Implementierungen von drei kürzlich vorgeschlagenen Algorithmen für das skalierbare Training von Support Vector Machine (SVM)-Approximatoren: Adaptive Multi-Hyperplane Machines (AMM), Budgeted Stochastic Gradient Descent (BSGD) und Low-rank Linearization SVM (LLSVM). BudgetedSVM trainiert Modelle mit einer Genauigkeit vergleichbar mit LibSVM in einer mit LibLinear vergleichbaren Zeit, da es ermöglicht, hochgradig nichtlineare Klassifikationsprobleme mit Millionen von hochdimensionalen Beispielen innerhalb von Minuten auf einem normalen PC zu lösen. Wir bieten Befehlszeilen- und Matlab-Schnittstellen zu BudgetedSVM, eine effiziente API für den Umgang mit großen, hochdimensionalen Datensätzen sowie eine detaillierte Dokumentation, die Entwicklern bei der Nutzung und Erweiterung der Toolbox hilft.Eigenschaften
- Wir bieten effiziente Implementierungen von Algorithmen für hochskalierbares nichtlineares SVM-Training.
- Die Toolbox kann mit großen, hochdimensionalen Datensätzen umgehen, die nicht in den Speicher geladen werden können.
- Die Toolbox benötigt konstanten Speicher, um Modelle zu trainieren, die hochgradig nichtlineare Probleme lösen.
- Wir bieten Befehlszeilen- und Matlab-Schnittstellen zu BudgetedSVM.
- Wir bieten eine effiziente API, die Funktionalitäten für den Umgang mit großen, hochdimensionalen Datensätzen bereitstellt. Mit der BudgetedSVM API lassen sich Datensätze mit Millionen Datenpunkten und/oder Funktionen einfach handhaben.
- Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation, die im Download-Paket enthalten ist.
- Veröffentlicht unter industriefreundlicher modifizierter BSD-Lizenz.
Publikum
Informationstechnologie, Wissenschaft/Forschung, Endbenutzer/Desktop
Programmiersprache
C + +
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/budgetedsvm/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.
