これはLWPRという名前のLinuxアプリで、最新リリースはlwpr-1.2.6.tar.gzとしてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティングプロバイダーOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorksでLWPRという名前のこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
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。
LWPR
Ad
DESCRIPTION
Locally Weighted Projection Regression（LWPR）は、高次元空間での非線形関数近似のための完全に増分的なオンラインアルゴリズムであり、冗長で無関係な入力次元を処理できます。 その核となるのは、入力空間の選択された方向での少数の単変量回帰にまたがる局所線形モデルを使用することです。 部分最小二乗（PLS）の局所的に重み付けされたバリアントは、次元削減を行うために使用されます。 引用してください：[1] Sethu Vijayakumar、Aaron D'Souza、Stefan Schaal、高次元でのインクリメンタルオンライン学習、ニューラル計算、vol。 17、いいえ。 12、pp.2602-2634（2005）。
[2] Stefan Klanke、Sethu Vijayakumar、Stefan Schaal、局所的に重み付けされた射影回帰のライブラリ、Journal of Machine Learning Research（JMLR）、vol。 9、pp.623--626（2008）。
コードWebサイトの詳細と使用ガイドライン。
プログラミング言語
C、MATLAB、Python
これは、https：//sourceforge.net/projects/lwpr/からも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するために、OnWorksでホストされています。
