This is the Windows app named Linfa whose latest release can be downloaded as Release0.8.0sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens Linfa mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS:
Lymphe
BESCHREIBUNG:
linfa bietet ein umfassendes Toolkit zum Erstellen von Machine-Learning-Anwendungen mit Rust. Es ähnelt Pythons scikit-learn und konzentriert sich auf gängige Vorverarbeitungsaufgaben und klassische ML-Algorithmen für Ihre alltäglichen ML-Aufgaben.
Eigenschaften
- Datenclustering
- Bildet Merkmalsvektoren in höherdimensionale Räume ab
- Enthält Kleinste Quadrate (OLS) und verallgemeinerte lineare Modelle (GLM)
- Lineare Regression mit elastischen Netzbeschränkungen
- Erstellt zweiklassige logistische Regressionsmodelle
- Diffusionskartierung und Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Klassifizierung oder Regressionsanalyse von beschrifteten Datensätzen
- Clustern und Erstellen einer Clusterhierarchie
Programmiersprache
Rest
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/linfa.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.