Aceasta este aplicația Linux numită Stanford Machine Learning Course, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele Stanford-Machine-Learning-Coursesourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită Stanford Machine Learning Course with OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
Curs de învățare automată Stanford
DESCRIERE:
Depozitul de exerciții al cursului Stanford Machine Learning conține teme de programare din cunoscutul curs online Stanford Machine Learning. Acesta include implementări ale unei varietăți de algoritmi fundamentali folosind Python și MATLAB/Octave. Depozitul acoperă o gamă largă de subiecte, cum ar fi regresia liniară, regresia logistică, rețelele neuronale, clusteringul, mașinile cu vectori de suport și sistemele de recomandare. Fiecare folder corespunde unui algoritm sau concept specific, facilitând navigarea și practica pentru cursanți. Exercițiile servesc ca o consolidare practică, practică, a conceptelor teoretice predate în cadrul cursului. Această colecție este valoroasă pentru studenți și practicieni care doresc să își consolideze abilitățile în învățarea automată prin exerciții de programare.
Categorii
- Conține exerciții de programare din cursul de Machine Learning de la Stanford
- Implementează algoritmi în Python și MATLAB/Octave
- Acoperă metode de învățare supravegheată, inclusiv regresie și clasificare
- Include metode de învățare nesupervizată, cum ar fi clustering-ul și PCA
- Oferă exemple de antrenament și optimizare a rețelelor neuronale
- Include sisteme de recomandare și exerciții de detectare a anomaliilor
Limbaj de programare
MATLAB, Python, Unix Shell
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/stanford-ml.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.