这是名为 PySR 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v1.5.9sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 PySR 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。
SCREENSHOTS
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商品描述
PySR 是一个用于符号回归的开源工具：符号回归是一种机器学习任务，其目标是找到一个可解释的符号表达式来优化某个目标函数。经过数年的发展，PySR 已从零开始进行设计，力求 (1) 性能尽可能高，(2) 可配置性尽可能高，以及 (3) 易于使用。PySR 与 Julia 库 SymbolicRegression.jl 一同开发，后者构成了 PySR 强大的搜索引擎。这些算法的细节已在 PySR 论文中描述。符号回归在低维数据集上效果最佳，但也可以通过使用神经网络的“符号蒸馏”将这些方法扩展到高维空间，正如 2006.11287 中所述，我们将其应用于 N 体问题。在这里，我们本质上使用符号回归将神经网络转换为解析方程。因此，这些工具同时提供了一种清晰而强大的方法来解释深度神经网络。
功能
- conda 中的 PySR 构建包含所有必需的依赖项
- 可用示例
- 您还可以在 Docker 中测试 PySR
- PySR 搜索优化特定目标的符号表达式
- PySR 是一个用于符号回归的开源工具
- 机器学习任务的目标是找到一个可解释的符号表达式来优化某些目标
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/pysr.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
