विंडोज़ के लिए अद्भुत ग्राफ़ वर्गीकरण डाउनलोड

यह ऑसम ग्राफ़ क्लासिफिकेशन नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को Baserelease..zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

 
 

ऑसम ग्राफ क्लासिफिकेशन विद ऑनवर्क्स नाम के इस ऐप को मुफ्त में ऑनलाइन डाउनलोड करें और 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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।

- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।

- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।

वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।

स्क्रीनशॉट:


अद्भुत ग्राफ़ वर्गीकरण


विवरण:

ग्राफ़ वर्गीकरण विधियों का एक संग्रह, जिसमें संदर्भ कार्यान्वयन के साथ एम्बेडिंग, डीप लर्निंग, ग्राफ़ कर्नेल और फ़ैक्टराइज़ेशन पेपर शामिल हैं। प्रासंगिक ग्राफ़ वर्गीकरण बेंचमार्क डेटासेट उपलब्ध हैं। समुदाय का पता लगाने, वर्गीकरण/प्रतिगमन वृक्ष, धोखाधड़ी का पता लगाने, मोंटे कार्लो वृक्ष खोज और कार्यान्वयन के साथ ग्रेडिएंट बूस्टिंग पेपर के बारे में समान संग्रह।



विशेषताएं

  • कंट्रास्ट सबग्राफ के माध्यम से मस्तिष्क नेटवर्क का समझाने योग्य वर्गीकरण
  • गैर-विशेषता ग्राफ़ वर्गीकरण के लिए एक सरल लेकिन प्रभावी आधार रेखा
  • एंट्रोपी पर आधारित मल्टी-ग्राफ मल्टी-लेबल लर्निंग
  • संयुक्त संरचना सुविधा अन्वेषण
  • आकार-स्वतंत्र नेटवर्क समानता के लिए एक स्केलेबल दृष्टिकोण
  • मल्टी-टास्क ग्राफ़ वर्गीकरण के लिए नियमितीकरण


प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर



यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/awesome-graph-class.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।



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