Esta es la aplicación de Linux llamada BudgetedSVM cuya última versión se puede descargar como BudgetedSVM_v1.1.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada BudgetedSVM con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SVM presupuestado
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DESCRIPCIÓN
Presentamos BudgetedSVM, una caja de herramientas de C ++ que contiene implementaciones altamente optimizadas de tres algoritmos propuestos recientemente para el entrenamiento escalable de los aproximadores de Support Vector Machine (SVM): Adaptive Multi-hyperplane Machines (AMM), Budgeted Stochastic Gradient Descent (BSGD) y Low-rank Linearization SVM (LLSVM). BudgetedSVM entrena modelos con una precisión comparable a LibSVM en un tiempo comparable a LibLinear, ya que permite resolver problemas de clasificación altamente no lineales con millones de ejemplos de alta dimensión en minutos en una computadora personal normal. Proporcionamos interfaces de línea de comandos y Matlab para BudgetedSVM, una API eficiente para manejar conjuntos de datos de gran escala y dimensiones, así como documentación detallada para ayudar a los desarrolladores a usar y ampliar aún más la caja de herramientas.
Caracteristicas
- Proporcionamos implementaciones eficientes de algoritmos para entrenamiento SVM no lineal altamente escalable.
- La caja de herramientas puede manejar conjuntos de datos grandes y de gran dimensión que no se pueden cargar en la memoria.
- La caja de herramientas requiere memoria constante para entrenar modelos que resuelven problemas altamente no lineales.
- Proporcionamos interfaces de línea de comandos y Matlab a BudgetedSVM.
- Proporcionamos una API eficiente que proporciona funcionalidades para manejar conjuntos de datos grandes y de gran dimensión. Con la API BudgetedSVM, los conjuntos de datos con millones de puntos de datos y / o características se manejan fácilmente.
- Para obtener más detalles, consulte la documentación incluida en el paquete de descarga.
- Publicado bajo licencia BSD modificada compatible con la industria.
Audiencia
Tecnología de la información, Ciencia / Investigación, Usuarios finales / Escritorio
Lenguaje de programación
C + +
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/budgetedsvm/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
