Dies ist die Windows-App namens MLJ, deren neueste Version als v0.20.8sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens MLJ 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
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MLJ
BESCHREIBUNG
MLJ (Machine Learning in Julia) ist eine in Julia geschriebene Toolbox, die eine gemeinsame Schnittstelle und Meta-Algorithmen für die Auswahl, Optimierung, Bewertung, Erstellung und den Vergleich von rund 200 in Julia und anderen Sprachen geschriebenen Machine-Learning-Modellen bietet. Die Funktionalität von MLJ ist auf mehrere Repositories verteilt, die im Abhängigkeitsdiagramm unten dargestellt sind. Diese Repositories befinden sich unter der Dachorganisation JuliaAI.
Eigenschaften
- Modell-Browser
- Arbeiten mit kategorialen Daten
- Bewerten Sie die Modellleistung
- Modelle zusammenstellen
- Protokoll-Workflows
- Anpassung und Erweiterung
Programmiersprache
Julia
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/mlj.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um die Ausführung online auf einem unserer kostenlosen Betriebssysteme zu vereinfachen.
