これは「Machine Learning Cheat Sheet」というLinuxアプリで、最新リリースはmachine-learning-cheat-sheetsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
このアプリ「Machine Learning Cheat Sheet with OnWorks」を無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
機械学習チートシート
説明：
このリポジトリは、機械学習のコアコンセプト、アルゴリズム、数式、ベストプラクティスをまとめた、視覚的に豊かで整理された「チートシート」です。教師あり学習と教師なし学習の手法、モデル評価指標（精度、適合率、再現率、ROC/AUC）、過学習/不足学習、正則化（L1/L2）、クロスバリデーション、特徴量エンジニアリング手法、そしてハイパーパラメータ調整のヒントなどの概要が含まれています。各セクションは簡潔にまとめられており、多くの場合、図表、数式の抜粋、短い説明文が添えられているため、学生、実務家、面接対策などのクイックリファレンスとして役立ちます。このリポジトリは、教科書を改めて参照することなく、機械学習の基礎をコンパクトに一目で確認したい方に最適です。このチートシートは持ち運び可能で幅広い用途に使えるように設計されているため、フォーマット（多くの場合、Markdown、PDF、または画像形式）が柔軟で、学習ワークフローやスライドに簡単に組み込むことができます。
オプション
- コアとなる教師ありおよび教師なしアルゴリズムの簡潔な要約
- 主要な数式と指標（損失関数、ROC/AUC、混同行列、正則化）
- モデルの動作やトレードオフを示す視覚的な図
- 特徴エンジニアリング、検証、ハイパーパラメータ調整のヒント
- コミュニティの貢献とアップデートのバージョン管理
- 移植性を高めるマルチフォーマット（Markdown / PDF / 画像）
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/machine-learning-cheat.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。