यह PRMLT नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ रिलीज़ 2.2 फ़ाइनल.ज़िप के रूप में डाउनलोड की जा सकती है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
PRMLT नाम के इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ 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 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
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पीएमएलटी
वर्णन
यह मैटलैब पैकेज महान पाठ्यपुस्तक में वर्णित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करता है: सी। बिशप (पीआरएमएल) द्वारा पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग। यह पूरी तरह से मैटलैब भाषा में लिखा गया है। यह स्वयंभू है। कोई बाहरी निर्भरता नहीं है। इस पैकेज के लिए मैटलैब R2016b या बाद के संस्करण की आवश्यकता है, क्योंकि यह एक नए मैटलैब सिंटैक्स का उपयोग करता है जिसे इम्प्लिसिट एक्सपेंशन (उर्फ ब्रॉडकास्टिंग) कहा जाता है। इसके लिए सांख्यिकी टूलबॉक्स (कुछ साधारण यादृच्छिक संख्या जनरेटर के लिए) और इमेज प्रोसेसिंग टूलबॉक्स (छवि डेटा पढ़ने के लिए) की भी आवश्यकता होती है। कोड बेहद कॉम्पैक्ट है। कोड की लंबाई कम करना एक प्रमुख लक्ष्य है। नतीजतन, एल्गोरिदम के मूल को आसानी से देखा जा सकता है। मैटलैब कोड को तेज करने के लिए कई तरकीबें लागू की जाती हैं (जैसे वेक्टराइजेशन, मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन, आदि)। आम तौर पर, इस पैकेज में फ़ंक्शंस मैटलैब बिल्टिन वाले (जैसे किमी) की तुलना में तेज़ ऑर्डर होते हैं। संख्यात्मक स्थिरता के लिए कई तरकीबें लागू की जाती हैं, जैसे कि लॉगरिदम डोमेन में प्रायिकता की गणना, मैट्रिक्स समरूपता को लागू करने के लिए वर्गमूल मैट्रिक्स अपडेट।
विशेषताएं
- कोड पर भारी टिप्पणी की गई है
- PRML में संगत सूत्रों की व्याख्या की जाती है
- प्रतीक पुस्तक के साथ समन्वयित हैं
- पैकेज न केवल पढ़ने योग्य है, बल्कि एमएल अनुसंधान की सुविधा के लिए आसानी से उपयोग और संशोधित करने के लिए भी है
- इस पैकेज में कई फ़ंक्शन पहले से ही व्यापक रूप से उपयोग किए जा रहे हैं
- कोड बेहद कॉम्पैक्ट है
प्रोग्रामिंग भाषा
MATLAB
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/prmlt.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है ताकि इसे हमारे एक फ्री ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाया जा सके।
