Dit is de Windows-app met de naam Java Library for Machine Learning, waarvan de nieuwste release kan worden gedownload als JML-2.8-Javadoc.zip. Het kan online worden uitgevoerd in de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en voer deze app met de naam Java Library for Machine Learning gratis uit met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
Java-bibliotheek voor machine learning
Ad
PRODUCTBESCHRIJVING
JML is een machine learning-bibliotheek in Java, het is een puur Java-pakket en is dus platformonafhankelijk. Het doel van JML is om machine learning-methoden zeer gebruiksvriendelijk te maken en codeconversie van MATLAB naar Java te versnellen.
Houd er rekening mee dat JML is vervangen door LAML.
Voordelen
- Een algemeen raamwerk voor gebruikers om tools voor machine learning te implementeren
- Goed gedocumenteerde broncode
- Vriendelijke API, zeer gebruiksvriendelijk
- Eenvoudige codeconversie van MATLAB naar Java
- Implementatie van classificatie, clustering, veelvuldig leren, optimalisatie-algoritmen voor algemene doeleinden, algoritmen voor het verminderen van dimensionaliteit, sequentielabeling, enz.
- Volledige scheiding tussen feature engineering en modeltraining
Programmeertaal
Java
Categorieën
Dit is een applicatie die ook kan worden opgehaald van https://sourceforge.net/projects/jlml/. Het is gehost in OnWorks om op een gemakkelijkste manier online te kunnen worden uitgevoerd vanuit een van onze gratis besturingssystemen.
