यह स्टैनफोर्ड मशीन लर्निंग कोर्स नामक एक लिनक्स ऐप है, जिसका नवीनतम संस्करण Stanford-Machine-Learning-Coursesourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
स्टैनफोर्ड मशीन लर्निंग कोर्स विद ऑनवर्क्स नामक इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्टैनफोर्ड मशीन लर्निंग कोर्स
विवरण:
स्टैनफोर्ड मशीन लर्निंग कोर्स अभ्यास संग्रह में प्रसिद्ध स्टैनफोर्ड मशीन लर्निंग ऑनलाइन कोर्स के प्रोग्रामिंग असाइनमेंट शामिल हैं। इसमें पायथन और MATLAB/ऑक्टेव का उपयोग करके विभिन्न मूलभूत एल्गोरिदम के कार्यान्वयन शामिल हैं। यह संग्रह रैखिक समाश्रयण, लॉजिस्टिक समाश्रयण, तंत्रिका नेटवर्क, क्लस्टरिंग, सपोर्ट वेक्टर मशीन और अनुशंसा प्रणाली जैसे विषयों के एक विस्तृत समूह को कवर करता है। प्रत्येक फ़ोल्डर एक विशिष्ट एल्गोरिदम या अवधारणा से संबंधित है, जिससे शिक्षार्थियों के लिए नेविगेट करना और अभ्यास करना आसान हो जाता है। ये अभ्यास पाठ्यक्रम में सिखाई गई सैद्धांतिक अवधारणाओं के व्यावहारिक और व्यावहारिक सुदृढ़ीकरण के रूप में कार्य करते हैं। यह संग्रह उन छात्रों और अभ्यासकर्ताओं के लिए उपयोगी है जो कोडिंग अभ्यासों के माध्यम से मशीन लर्निंग में अपने कौशल को मजबूत करना चाहते हैं।
विशेषताएं
- स्टैनफोर्ड के मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम से प्रोग्रामिंग अभ्यास शामिल हैं
- पायथन और MATLAB/ऑक्टेव में एल्गोरिदम लागू करता है
- प्रतिगमन और वर्गीकरण सहित पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों को शामिल करता है
- इसमें क्लस्टरिंग और पीसीए जैसी अप्रशिक्षित शिक्षण विधियां शामिल हैं
- तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण और अनुकूलन उदाहरण प्रदान करता है
- अनुशंसा प्रणालियाँ और विसंगति पहचान अभ्यास सुविधाएँ
प्रोग्रामिंग भाषा
MATLAB, पायथन, यूनिक्स शेल
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/stanford-ml.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।