这是名为 Modular toolkit for Data Processing MDP 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 MDP-3.5-py2.py3-none-any.whl。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Modular toolkit for Data Processing MDP with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
用于数据处理 MDP 的模块化工具包
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商品描述
用于数据处理的模块化工具包 (MDP) 是一个 Python 数据处理框架。
从用户的角度来看，MDP 是有监督和无监督学习算法和其他数据处理单元的集合，可以组合成数据处理序列和更复杂的前馈网络架构。
从科学开发者的角度来看，MDP 是一个模块化框架，可以轻松扩展。 新算法的实现既简单又直观。 新实现的单元然后自动与库的其余部分集成。
可用算法的基础正在稳步增加，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析）、流形学习方法（[Hessian] 局部线性嵌入）、几种分类器、概率方法（因子分析、RBM） 、数据预处理方法等。
目的
科学/研究、教育、开发人员
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/mdp-toolkit/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
