Video: Ruletin Matematiği 2024
Aptallar İçin Makine Öğrenimi Parçası Cheat Sheet < Makine öğrenimi birçok farklı algoritmayı içerir. Bu tablo, çeşitli algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini hızlı bir şekilde özetlemektedir.
Algoritma
| En iyi | Artıları | Eksileri | Rasgele Orman |
| Hemen hemen her makine öğrenme probleminde | Biyoinformatik
Paralel çalışabilir |
Nadiren fazla > Kayıp değerleri otomatik olarak işler
Herhangi bir değişkene ihtiyaç duymaz Parametreleri değiştirmeye gerek yoktur Neredeyse mükemmel sonuçlara sahip herkes tarafından kullanılabilir Yorumlamak zor Değerleri tahmin ederken gerileme konusunda daha zayıf yanıt değerlerinin dağılımındaki uçlar |
Çok sınıflı problemlerin daha sık sınıflara yönelik olarak önyargılı olması
Gradyan Arttırılması Hemen hemen her tür makine öğrenme probleminde kolaylık |
| Arama motorları (sıralamayı öğrenme probleminin çözülmesi) > En doğrusal olmayan fonksiyona yaklaşık olarak yaklaşabilir | En iyi sınıf öngördürücü
Otomatik olarak eksik değerleri işler |
Herhangi bir değişkene dönüştürme ihtiyacı yoktur
Çok fazla yineleme için çalıştırırsanız gereğinden fazla yerleşebilir Gürültülü verilere duyarlı ve outliers Parametre ayarı olmadan iyi çalışmaz |
Lineer regresyon
Temel predik Ekonometrik tahminler |
| Pazarlama tepkilerinin modellenmesi | Anlaşılması kolay ve anlaşılması kolay
Nadiren fazla fiyata Özellik seçimi esnasında L1 ve L2 düzenliliğini kullanmak etkilidir |
Hızlı tren
Kolay stokastik sürümü sayesinde büyük verilere güvenin Doğrusal olmayan işlevlere uyması için çok çalışmanız gerekir Çığır açan nesnelerden hasar alabilirsiniz Destek Vektör Makineleri |
Karakter tanıma
Görüntü tanıma |
| Metin sınıflandırma | Otomatik doğrusal olmayan özellik yaratma
Kompleks doğrusal olmayan fonksiyonları yaklaşık olarak değerlendirebilir Doğrusal olmayan çekirdekleri uygularken yorumlamak zor Çok fazla örnekten mustarip 10 000 den fazla örnekten sonra |
K en yakın komşular
Bilgisayar görme |
Çok etiketli etiketleme
Öneren sistemler |
| Yazım denetimi sorunları | Hızlı tembel eğitim
Doğal olarak aşırı sınıf çoklu sınıf sorunlarını çözebilir (metin etiketleme gibi) Yavaş ve tahmin aşamasında hantal Corr tahmin etmede başarısız olabilir boyutluluk laneti sebebiyle |
Adaboost
Yüz algılama |
Otomatik olarak eksik değerleri işler
Herhangi bir değişkene dönüştürme ihtiyacı duymazsınız |
| Kolayca aşırılmaz | ayarı yapmak için birkaç parametre | Yüz tanıma
Duyarlılık analizi Spam algılama Sınıf tanımında en iyisi Yüz tanıma |
Yüz tanıma
Duyarlılık analizi |
| Spam algılama | Metin sınıflaması
Uygulaması kolay ve hızlı, çok fazla bellek gerektirmez ve çevrimiçi öğrenme için kullanılabilir Kolay anlaşılır Önceden bilgi birikimi |
Güçlü ve gerçekçi olmayan özellik bağımsızlığı varsayımları > 999 Nöral Networks
Görüntü tanıma Dil tanıma ve çevirme |
Konuşma tanıma
Görme tanıma Herhangi bir doğrusal olmayan fonksiyonu yaklaşık olarak değerlendirebilir |
| Aşırılıklara dayanıklılık | Yalnızca örneklerin bir kısmı ile çalışır (destek vektörü s)
Kurulumu çok zor Çok fazla parametre nedeniyle ayar yapmak zor ve aynı zamanda ağ mimarisine karar vermeniz gerekiyor Yorumlamak zor |
Aşırı kolay uyum
Lojistik regresyon < Olasılığa göre sonuç siparişi verme Pazarlama yanıtlarını modelleme |
Anlamak ve açıklamak basittir
Nadiren aşırı yüklenmelidir L1 ve L2 düzenliliğini kullanmak özellik seçimi esnasında etkilidir Bir olasılığın olasılığını tahmin etmek için en iyi algoritma olay |
| Eğitime hızlı | Stokastik sürümü sayesinde büyük veriyle eğitilmeyi kolaylaştırır. Doğrusal olmayan işlevlere uyması için çok çalışmanız gerekir.
Çığrılmışlardan muzdarip olabilir |
SVD
Öneren sistemleri Verileri anlamlı bir şekilde yeniden yapılandırabilir Verilerin neden belirli bir şekilde yeniden yapılandırıldığını anlamak zordur PCA Eşdoğrusallığın kaldırılması |
Veri kümesinin boyutlarını küçültme
Veri boyutsallığını azaltabilir |
| Güçlü doğrusal varsayımlar (bileşenler ağırlıklandırılmış özellik toplamları) K-ortalamaları | Segmentasyon | Kümeleri bulmada hızlıdır | Çığırtkanları birden çok boyutta algılayabilir |
| Çoklu doğrusallığa maruz kalır | Kümeler küresel, diğer şekil gruplarını bulamaz
Kararsız çözümler, başlatmaya bağlıdır |
Editörün Seçimi
Dijital Fotoğrafınızda Odak Noktası Yaratın - mankenlerFotoğraf bir sanat biçimidir. İyi fotoğrafçılar, insanların bakmak isteyeceği çekici bir fotoğraf oluşturmak için kompozisyon kurallarını kullanırlar. Resminizi nasıl görselleştireceğinizi, çerçevede olanı düzenleyebileceğinizi ve ardından ilginç bir fotoğraf oluşturmak için kompozisyon kurallarını nasıl kullanacağınız. Doğal çerçeveleri kullanma Doğal çerçeveleri çizmek için kullanabilirsiniz ... 
Dijital Fotoğraf Makinenizi Kullanarak Panoramik Resimler Oluşturma - mankenlerDijital fotoğraf makineniz size yol göstermez panoramik bir fotoğraf çekmek için. Ancak, kesintisiz bir panoramik çekim oluşturmak için çakışan birkaç resim çekebilir ve onları birbirine dikebilirsiniz. Fotoğraf panoramasını oluşturmak için işinize bakalım: 
Ham Dosyaları dönüştürme - mankenlerBirçok dijital fotoğraf makinesi, görüntüleri Camera Raw dosya biçiminde veya sadece Ham olarak yakalayabilir. Bu format, JPEG formatında çekim yaparken oluşan olağan post-processing'leri uygulamadan herhangi bir görüntü sensöründen elde edilen ham görüntü verilerini depolar. Ham formatta çekim, bir takım avantajlar sunar. Fakat olumsuz ... Editörün Seçimi
Ile iBS Dostu Tarçın Krepleri Ghee - dummies'le Domuz Dostu Tarçın KrepSabahınıza enerji artışı sağlayan krep düşünün endişesizsiniz. Bu tarif, bir sabah herkesin sevebileceği bir Karbonhidrat Diyeti (SCD) versiyonudur. 
IBS Sufferers için sardalya Yayılmış Tarif - mankenlerBu aperitif, pumpernickel ekmeği konusunda harika, fakat ayrıca buğdaydan kaçınırsanız, filizlenmiş ekmeği denemek istersiniz. Sardalya, iyi bir kalsiyum ve D vitamini kaynağı olduğu kadar, iltihap düzeylerini azaltmaya yardımcı olduğu bilinen omega-3 yağ asitleri. Kredi: © Digiphoto, 2006 Caroline Nation bunu geliştirdi ... Editörün Seçimi
ASVAB: Kelime Bilgisi Alt Test Uygulaması - mankenlerASVAB'da göreceğiniz alt testlerden bir tanesi Kelime Bilgi testi. Test gününde soruların ve biçimin neye benzeyeceği hakkında bir fikir edinmek için aşağıdaki soruları inceleyin. Örnek sorular Kelime Bilgi Zamanı: 35 soru için 11 dakika Talimatlar: Kelime Bilgisi alt testi üçüncü alt testtir ... 
ASVAB Paragraf Anlama Alt Sınavında Sözlük Sorularını Nasıl Yanıt Vereceksiniz - mankenlerKelime Bilgisi ASVAB üzerinde alt test, bu tür soru, bir kelimeyi pasaj bağlamında kullanılan şekilde tanımlamanızı gerektirir. Sorunun doğru tanımı, sözcüğün en yaygın anlamı olabilir veya daha az bilinen bir anlam olabilir ... 
Sorunlarını Nasıl Yanıtlayalım ASVAB - aumlalarSayı problemleri ASVAB üzerinde bulacağınız sayı problemleri oldukça basittir. Sorular, sayıları temel ekleme, çıkarma, çarpma veya bölme ile değiştirmenizi ister. Çoğu kişi bu tür kelime problemlerini oldukça kolay buluyor. Birkaç tane denemek ister misiniz, sadece ayağınızı ıslatmak için mi? Elbette. Jesse ... Editörün SeçimiEditörün Seçimi |
