これは、最新リリースを BudgetedSVM_v1.1.zip としてダウンロードできる Linux オンラインで実行する BudgetedSVM という名前の Linux アプリです。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
BudgetedSVM という名前のこのアプリをオンラインでダウンロードして実行し、OnWorks を使用して Linux オンラインで無料で実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
Linux オンラインで実行する BudgetedSVM
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DESCRIPTION
BudgetedSVM は、サポート ベクター マシン (SVM) 近似器のスケーラブルなトレーニング用に最近提案された XNUMX つのアルゴリズム (適応型マルチハイパープレーン マシン (AMM)、予算付き確率的勾配降下法 (BSGD)、および低ランク線形化) の高度に最適化された実装を含む C++ ツールボックスです。 SVM (LLSVM)。 BudgetedSVM は、LibLinear に匹敵する時間内で LibSVM に匹敵する精度でモデルをトレーニングします。これは、通常のパーソナル コンピューターで数百万の高次元の例を含む高度に非線形な分類問題を数分以内に解決できるためです。 BudgetedSVM へのコマンド ラインおよび Matlab インターフェイス、大規模で高次元のデータ セットを処理するための効率的な API、および開発者がツールボックスを使用してさらに拡張するのに役立つ詳細なドキュメントを提供します。オプション
- 私たちは、拡張性の高い非線形 SVM トレーニングのためのアルゴリズムの効率的な実装を提供します。
- このツールボックスは、メモリにロードできない大規模な高次元データ セットを処理できます。
- ツールボックスには、非線形性の高い問題を解決するモデルをトレーニングするために一定のメモリが必要です。
- BudgetedSVM にはコマンドラインと Matlab インターフェイスが提供されます。
- 大規模で高次元のデータセットを処理するための機能を提供する効率的な API を提供します。 BudgetedSVM API を使用すると、数百万のデータ ポイントや特徴を含むデータ セットを簡単に処理できます。
- 詳細については、ダウンロード パッケージに含まれるドキュメントを参照してください。
- 業界に優しい Modified BSD ライセンスに基づいて公開されています。
Audience
情報技術、科学/研究、エンドユーザー/デスクトップ
プログラミング言語
C + +
これは、https://sourceforge.net/projects/budgetedsvm/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
