これはStanford Machine Learning CourseというLinuxアプリで、最新リリースはStanford-Machine-Learning-Coursesourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料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。
Stanford Machine Learning Course with OnWorks という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。
スタンフォード機械学習コース
説明：
スタンフォード機械学習コース演習リポジトリには、著名なスタンフォード機械学習オンラインコースのプログラミング課題が含まれています。PythonとMATLAB/Octaveを用いた様々な基本アルゴリズムの実装が含まれています。リポジトリは、線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、クラスタリング、サポートベクターマシン、レコメンデーションシステムなど、幅広いトピックを網羅しています。各フォルダは特定のアルゴリズムまたは概念に対応しているため、学習者は簡単に操作して練習することができます。演習は、コースで学習した理論的概念を実践的に強化する役割を果たします。このコレクションは、コーディング演習を通じて機械学習のスキルを強化したい学生や実務家にとって貴重なものです。
オプション
- スタンフォード大学の機械学習コースのプログラミング演習が含まれています
- PythonとMATLAB/Octaveでアルゴリズムを実装
- 回帰や分類を含む教師あり学習手法をカバー
- クラスタリングやPCAなどの教師なし学習手法を含む
- ニューラルネットワークのトレーニングと最適化の例を提供します
- 推奨システムと異常検出演習を備えています
プログラミング言語
MATLAB、Python、Unixシェル
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/stanford-ml.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。