Este é o aplicativo Linux chamado Stanford Machine Learning Course, cuja versão mais recente pode ser baixada como Stanford-Machine-Learning-Coursesourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Stanford Machine Learning Course com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
Curso de Aprendizado de Máquina de Stanford
DESCRIÇÃO:
O repositório de exercícios do curso de Aprendizado de Máquina de Stanford contém tarefas de programação do renomado curso online de Aprendizado de Máquina de Stanford. Inclui implementações de uma variedade de algoritmos fundamentais usando Python e MATLAB/Octave. O repositório abrange um amplo conjunto de tópicos, como regressão linear, regressão logística, redes neurais, agrupamento, máquinas de vetores de suporte e sistemas de recomendação. Cada pasta corresponde a um algoritmo ou conceito específico, facilitando a navegação e a prática dos alunos. Os exercícios servem como reforço prático dos conceitos teóricos ensinados no curso. Esta coleção é valiosa para estudantes e profissionais que desejam fortalecer suas habilidades em aprendizado de máquina por meio de exercícios de codificação.
Recursos
- Contém exercícios de programação do curso de Aprendizado de Máquina de Stanford
- Implementa algoritmos em Python e MATLAB/Octave
- Abrange métodos de aprendizagem supervisionada, incluindo regressão e classificação
- Inclui métodos de aprendizagem não supervisionados, como agrupamento e PCA
- Fornece exemplos de treinamento e otimização de redes neurais
- Apresenta sistemas de recomendação e exercícios de detecção de anomalias
Linguagem de Programação
MATLAB, Python, Shell Unix
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/stanford-ml.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.