Це програма для Linux під назвою Stanford Machine Learning Course, останню версію якої можна завантажити як Stanford-Machine-Learning-Coursesourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Stanford Machine Learning Course with OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
Стенфордський курс машинного навчання
ОПИС:
Репозиторій вправ зі Стенфордського курсу машинного навчання містить завдання з програмування з відомого онлайн-курсу Стенфордського університету з машинного навчання. Він включає реалізації різноманітних фундаментальних алгоритмів з використанням Python та MATLAB/Octave. Репозиторій охоплює широкий спектр тем, таких як лінійна регресія, логістична регресія, нейронні мережі, кластеризація, методи опорних векторів та рекомендаційні системи. Кожна папка відповідає певному алгоритму або концепції, що полегшує учням навігацію та практику. Вправи слугують практичним закріпленням теоретичних концепцій, що викладаються на курсі. Ця колекція цінна для студентів та практиків, які хочуть покращити свої навички в машинному навчанні за допомогою вправ з кодування.
Функції
- Містить вправи з програмування з курсу машинного навчання Стенфордського університету
- Реалізує алгоритми в Python та MATLAB/Octave
- Охоплює методи навчання з учителем, включаючи регресію та класифікацію
- Включає методи навчання без учителя, такі як кластеризація та PCA
- Надає приклади навчання та оптимізації нейронних мереж
- Системи рекомендацій та вправи з виявлення аномалій
Мова програмування
MATLAB, Python, Unix Shell
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/stanford-ml.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.