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.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită Machine Learning Cheat Sheet with OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
Fișă informativă despre învățarea automată
DESCRIERE
Acest depozit este o „fișă informativă” bogată din punct de vedere vizual și bine organizată, care rezumă conceptele de bază ale învățării automate, algoritmii, formulele și cele mai bune practici. Include rezumate ale metodelor de învățare supravegheate și nesupervizate, metrici de evaluare a modelelor (acuratețe, precizie, rechemare, ROC/AUC), supra-adaptare/sub-adaptare, regularizare (L1/L2), validare încrucișată, tehnici de inginerie a caracteristicilor și, eventual, sfaturi pentru reglarea hiperparametrilor. Fiecare secțiune este prezentată concis, adesea cu diagrame, fragmente de formule și scurte note explicative pentru a servi drept referință rapidă pentru studenți, practicieni sau pentru pregătirea interviurilor. Depozitul este ideal pentru cei care doresc o reamintire compactă și rapidă a elementelor fundamentale ale învățării automate, fără a se întoarce în manuale. Deoarece fișa informativă este concepută pentru a fi portabilă și utilă pe scară largă, este ușor de formatat (adesea în formate Markdown, PDF sau imagine) și ușor de inclus în fluxul de lucru sau în diapozitivele de învățare.
Categorii
- Rezumat compact al algoritmilor principali supravegheați și nesupravegheați
- Formule și metrici cheie (funcții de pierdere, ROC/AUC, matrice de confuzie, regularizare)
- Diagrame vizuale care ilustrează comportamentul modelului sau compromisurile
- Sfaturi pentru ingineria caracteristicilor, validare și reglarea hiperparametrilor
- Contribuții ale comunității și versiunea pentru actualizări
- Disponibilitate în mai multe formate (Markdown / PDF / imagine) pentru portabilitate
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/machine-learning-cheat.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
