Це програма для Linux під назвою Machine Learning Cheat Sheet, останню версію якої можна завантажити як machine-learning-cheat-sheetsourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Machine Learning Cheat Sheet with OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
Шпаргалка машинного навчання
ОПИС
Цей репозиторій являє собою візуально насичену та добре організовану «шпаргалку», що підсумовує основні концепції машинного навчання, алгоритми, формули та найкращі практики. Він містить короткий опис методів навчання з учителем та без учителя, метрики оцінки моделі (точність, прецизійність, повнота, ROC/AUC), перенавчання/недостатнє навчання, регуляризацію (L1/L2), перехресну перевірку, методи інженерії ознак та, можливо, поради щодо налаштування гіперпараметрів. Кожен розділ представлений лаконічно, часто з діаграмами, фрагментами формул та короткими пояснювальними примітками, які служать швидким довідником для студентів, практиків або підготовки до співбесіди. Репозиторій ідеально підходить для тих, хто хоче отримати компактне, швидке нагадування про основи машинного навчання, не заглиблюючись у підручники. Оскільки шпаргалка призначена для портативного використання та широкого використання, вона зручна для форматування (часто у форматах Markdown, PDF або зображень) та легко включається в навчальний робочий процес або слайди.
Функції
- Короткий огляд основних алгоритмів з наглядом та без нагляду
- Ключові формули та метрики (функції втрат, ROC/AUC, матриця плутанини, регуляризація)
- Візуальні діаграми, що ілюструють поведінку моделі або компроміси
- Поради щодо розробки функцій, валідації та налаштування гіперпараметрів
- Внески спільноти та керування версіями для оновлень
- Доступність кількох форматів (Markdown / PDF / зображення) для портативності
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/machine-learning-cheat.mirror/. Вона розміщена в OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
