Bu, en son sürümü lwpr-1.2.6.zip olarak indirilebilen LWPR adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
LWPR adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
LWPR
AÇIKLAMA:
Lokal Ağırlıklı Projeksiyon Regresyonu (LWPR), yüksek boyutlu uzaylarda doğrusal olmayan fonksiyon yaklaşımı için, fazlalıklı ve alakasız girdi boyutlarını işleyebilen, tamamen artımlı, çevrimiçi bir algoritmadır. Özünde, giriş uzayında seçilen yönlerde az sayıda tek değişkenli regresyonla yayılan yerel olarak doğrusal modeller kullanır. Boyutsallık indirgemesi yapmak için yerel ağırlıklı bir Kısmi En Küçük Kareler (PLS) varyantı kullanılır. Lütfen alıntı yapın:
[1] Sethu Vijayakumar, Aaron D'Souza ve Stefan Schaal, Yüksek Boyutlarda Artımlı Çevrimiçi Öğrenme, Sinirsel Hesaplama, cilt. 17, hayır. 12, sayfa 2602-2634 (2005).
[2] Stefan Klanke, Sethu Vijayakumar ve Stefan Schaal, A Library for Locally Weighted Projection Regresyon, Journal of Machine Learning Research (JMLR), cilt. 9, s. 623--626 (2008).
Kod web sitesinde daha fazla ayrıntı ve kullanım yönergeleri.
Programlama dili
C, MATLAB, Piton
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/lwpr/ adresinden de getirilebilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.