This is the Windows app named Machine Learning Cheat Sheet whose latest release can be downloaded as machine-learning-cheat-sheetsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Machine Learning Cheat Sheet con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Hoja de trucos sobre aprendizaje automático
DESCRIPCIÓN
Este repositorio es una guía práctica visualmente rica y bien organizada que resume los conceptos, algoritmos, fórmulas y mejores prácticas fundamentales del aprendizaje automático. Incluye resúmenes de métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado, métricas de evaluación de modelos (exactitud, precisión, recall, ROC/AUC), sobreajuste/subajuste, regularización (L1/L2), validación cruzada, técnicas de ingeniería de características y, posiblemente, consejos para el ajuste de hiperparámetros. Cada sección se presenta de forma concisa, a menudo con diagramas, fragmentos de fórmulas y breves notas explicativas que sirven como referencia rápida para estudiantes, profesionales o para la preparación de entrevistas. El repositorio es ideal para quienes desean un recordatorio compacto y rápido de los fundamentos del aprendizaje automático sin tener que recurrir a los libros de texto. Dado que la guía práctica está diseñada para ser portátil y de amplia utilidad, es compatible con diversos formatos (a menudo en Markdown, PDF o imagen) y fácil de incluir en el flujo de trabajo o las diapositivas de aprendizaje.
Caracteristicas
- Resumen compacto de los principales algoritmos supervisados y no supervisados
- Fórmulas y métricas clave (funciones de pérdida, ROC/AUC, matriz de confusión, regularización)
- Diagramas visuales que ilustran el comportamiento del modelo o sus compensaciones
- Consejos sobre ingeniería de características, validación y ajuste de hiperparámetros
- Contribuciones de la comunidad y control de versiones para actualizaciones
- Disponibilidad en múltiples formatos (Markdown/PDF/imagen) para portabilidad
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/machine-learning-cheat.mirror/. Está alojada en OnWorks para que pueda ejecutarse en línea fácilmente desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
