Фреймворк нечеткого машинного обучения для работы в Windows онлайн

Это приложение для Windows под названием Fuzzy Machine Learning Framework для работы в Windows в Интернете поверх Linux в Интернете, последний выпуск которого можно загрузить как fuzzy_ml_1_10.tgz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.

 
 

Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Fuzzy Machine Learning Framework, чтобы бесплатно запускать его в Windows онлайн через Linux онлайн с помощью OnWorks.

Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:

- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.

- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.

- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.

- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.

- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.

- 6. Скачайте приложение и установите его.

- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.

Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.

СКРИНШОТЫ:


Нечеткая среда машинного обучения для работы в Windows онлайн через Linux онлайн


ОПИСАНИЕ:

Фреймворк нечеткого машинного обучения - это библиотека и интерфейс с графическим интерфейсом для машинного обучения с использованием интуитивно понятных нечетких данных. Подход основан на интуиционистских нечетких множествах и теории возможностей. Дальнейшие характеристики - это нечеткие объекты и классы; числовые, перечислительные признаки и признаки, основанные на лингвистических переменных; определяемые пользователем функции; производные и оцененные характеристики; классификаторы как функции для построения иерархических систем; автоматическое уточнение при зависимых признаках; инкрементное обучение; поддержка нечеткого языка управления; объектно-ориентированный дизайн программного обеспечения с расширяемыми объектами и автоматической сборкой мусора; поддержка общих баз данных через ODBC или SQLite; текстовый ввод-вывод и вывод HTML; продвинутый графический пользовательский интерфейс на основе GTK +; и примеры использования.

Особенности

  • На основе интуиционистских нечетких множеств и теории возможностей
  • Все данные, с которыми работает система, считаются нечеткими.
  • Нечеткие классы в рамках классов принимают естественную интерпретацию выделенных функций.
  • Числовые, перечислительные функции и функции на основе лингвистических переменных
  • Открыт для определения новых функций за пределами встроенных классов числовых, номинальных и лингвистических.
  • Полученные и оцененные характеристики. Наряду с измеренными характеристиками система поддерживает функции, выведенные из других характеристик.
  • Классификаторы как функции для построения иерархических систем
  • Автоматическое уточнение в случае зависимых функций
  • Поддержка инкрементального обучения
  • Расширенная поддержка нечеткого языка управления
  • Объектно-ориентированный дизайн программного обеспечения
  • Возможности, обучающие наборы и классификаторы - это расширяемые объекты.
  • Автоматический сбор мусора
  • Поддержка общих баз данных через ODBC и SQLite
  • Соответствует Ada 95, 2005, 2012. GTK + GUI требует как минимум Ada 2005
  • Текстовый ввод / вывод предоставляется для обучающих наборов и классификаторов. Учебные наборы можно импортировать в интуитивно понятном формате из текстовых файлов.
  • Учебные наборы и классификаторы могут выводиться непосредственно в формате HTML, поддерживая готовое решение для Интернета.
  • Графический интерфейс GTK + 3. Графический интерфейс не является обязательным, систему можно использовать полностью программно.
  • Поставляется с набором образцов, от образцов, иллюстрирующих использование компонентов системы, до примеров обучения на реальных данных и данных размера


Аудитория

Наука / Исследования, Образование, Продвинутые конечные пользователи, Разработчики


Интерфейс пользователя

GTK +


Язык программирования

Ada


Среда базы данных

SQLite, ODBC


Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/fuzzyml/. Он размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.



Новейшие онлайн-программы для Linux и Windows


Категории для загрузки Программное обеспечение и программы для Windows и Linux