Video: The astounding athletic power of quadcopters | Raffaello D'Andrea 2025
O parte din Machine Learning For Dummies Cheat Sheet < Învățarea în mașină presupune utilizarea a numeroși algoritmi diferiți. Acest tabel vă oferă un scurt rezumat al punctelor forte și a punctelor slabe ale diferitelor algoritmi.
Algoritmul
| Cel mai bun la | Pro | Contra | Păcură aleatoare |
| Apt la aproape orice problemă de învățare a mașinii | Bioinformatică
> Se manipulează automat valorile lipsă |
Nu este nevoie să se transforme vreo variabilă
Nu este nevoie să se ajusteze parametrii Poate fi utilizat de aproape oricine cu rezultate excelente Dificil să interpreteze extremitățile distribuirii valorilor răspunsului Biased în problemele multiclass spre clase mai frecvente |
Gradient Boosting
Apt la aproape orice problemă de învățare a mașinii Motoarele de căutare (rezolvarea problemei învățării la rang) > Poate aproxima majoritatea funcțiilor neliniare |
| Cel mai bun predictor de clasă | Se ocupă automat de valori lipsă
Nu este necesară transformarea varianței |
Se poate depăși dacă se execută prea multe iterații
outliers nu funcționează bine fără reglarea parametrilor regresia liniară |
predicție de bază
Predicțiile econometrice Răspunsurile de marketing ale modelării |
| Simplu de înțeles și explicat | Rareori depășesc
Utilizarea L1 & L2 este eficientă în selectarea caracteristicilor trenuri pe date mari datorită versiunii sale stochastice |
Trebuie să lucrați din greu pentru a face să se potrivească funcțiilor neliniare
Pot suferi de valori extreme Mașini vectoriale de suport Recunoașterea caracterului Recunoașterea imaginii |
Text clasificarea
Crearea caracteristicilor neliniare automate |
| Poate aproxima funcțiile neliniare complexe | Dificil de interpretat atunci când se aplică sunete neliniare
Suferă din prea multe exemple, după 10 000 de exemple, K-cea mai apropiată Vecinătăți Vizibilitate la computer |
Etichetarea Multilabel
Sisteme de recomandare |
Probleme de verificare a ortografiei
și greoaie în faza de predicție |
| Nu poate să prezică corr Efectuată prin blestemul dimensiunilor | Adaboost
Detectarea feței Manevrează automat valori lipsă Nu este nevoie să transformați varianta |
Nu depășește cu ușurință
> Poate beneficia de numeroase studenți slabi |
Sensibil la date zgomotoase și valori extreme
Niciodată cele mai bune predicții din clasă |
| Naive Bayes | Recunoașterea feței | Analiza sentimentului
Clasificarea textului Ușor și rapid de implementat, nu necesită prea multă memorie și poate fi folosit pentru învățarea online Ușor de înțeles Luarea în considerare a cunoștințelor anterioare |
Ipoteze puternice și nerealiste ale independenței caracteristicilor > Recunoașterea imaginilor
Recunoașterea imaginilor |
| Recunoașterea imaginilor | Recunoașterea limbajului
Poate aproxima orice funcție neliniară Robust la valori extreme Funcționează numai cu o parte din exemple (vectorul de suport s) |
Foarte greu de configurat
Dificil de reglat din cauza prea multor parametri și trebuie să decideți și arhitectura rețelei Dificil să interpretezi |
Comandarea rezultatelor după probabilitate
Răspunsuri de marketing în modelare Simplu de înțeles și explicat |
| Rareori depășește | Folosirea regularizării L1 & L2 este eficientă în selectarea caracteristicilor
Cel mai bun algoritm pentru predicția probabilităților Rapid la tren Ușor de antrenat pe date mari mulțumită versiunii stochastice |
Trebuie să lucreze din greu pentru a se potrivi funcțiilor neliniare
Pot suferi de valori SVD |
Se poate restructura datele într-un mod semnificativ Este dificil de înțeles de ce datele au fost restructurate într-un anumit mod PCA |
| Eliminarea colinearității | Reducerea dimensiunilor setului de date | implică ipoteze puternice lineare (componentele sunt o sumă ponderată a caracteristicilor) K-înseamnă
Segmentare Rapidă în găsirea de clustere Se pot detecta valori exagerate în mai multe dimensiuni Suferă de multicoliniaritate Clusterele sunt sferice, soluții, depinde de inițializare |
Alegerea editorilor
Cum să etichetați fotografiile dvs. MySpace - dummiesMySpace este vorba de a face conexiuni și etichetarea unei fotografii este doar un alt mod de a aduce totul împreună. Etichetarea unei fotografii înseamnă că conectați persoana din fotografia respectivă unui alt utilizator MySpace și furnizați o legătură cu profilul său. Adăugați o etichetă la o fotografie: 
Cum să fotografiezi fotografiile și videoclipurile pentru marketingul social-vizual - manechineGenerând noi elemente vizuale pentru o campanie de marketing social, este de multe ori să facem fotografii și videoclipuri care pot fi folosite în marketingul social vizual. Pentru a începe, nu aveți nevoie de echipament profesional - începeți cu echipamentul pe care îl aveți deja. S-ar putea să fii surprins de imaginile și clipurile video de înaltă calitate ... 
Cum să încărcați fotografii pe MySpace - dummiesMySpace vă permite să încărcați fotografii în contul dvs. Încărcați fotografii pe MySpace utilizând un proces simplu care transferă o copie a imaginii de pe computer pe MySpace: Alegerea editorilor
Modul de setare a preferințelor de manipulare a fișierelor în Photoshop CS6 - dummiesPanoul Preferințe de gestionare a fișierelor controlează modul în care Photoshop CS6 tratează fișierele dvs. atunci când sunt deschise și închise. Iată câteva informații despre unele dintre opțiunile pe care le puteți alege: Ignorați profilul EXIF Tag: Când această opțiune este selectată, Photoshop ignoră eticheta sRGB pe care multe camere digitale o adaugă la datele EXIF (camera). ... 
Cum să setați Opțiuni generale de preferință în Photoshop CS6 - manechineÎN secțiunea Opțiuni din Preferințe generale în fereastra de dialog Photoshop CS6 găsiți aproape o duzină de casete de selectare sau deselectare, așa cum este descris în lista următoare: Actualizare automată Documente deschise: Când lucrați la o imagine și treceți la o altă aplicație pentru a lucra la aceeași imagine, probabil că doriți ... Alegerea editorilor
Cum să creați gloanțe și liste numerotate în NaturallySpeaking - manechineScrierea clară și concisă necesită mai mult decât simple paragrafe. De exemplu, pentru cărți Dummies nu puteam exista fără gloanțe și liste numerotate. Cum puteți crea liste cu marcatori cu comenzi vocale în NaturallySpeaking? În aplicațiile de limbă naturală și de control al textului complet, dictează textul pe care doriți să îl marcați lângă și apoi spuneți: "Format ...
Cum să Personalizați fereastra DragonPad - manechineÎN cazul în care vă întrebați, meniu în DragonPad. Prin "aspect", aceasta înseamnă chestii asemănătoare cu barele de instrumente, înfășurarea textului în fereastră și unitățile de măsură pe riglă (metrice, engleze sau tipărire). Pentru a vizualiza toate barele de instrumente din DragonPad, faceți clic pe Vizualizare pentru a obține o listă cu ... 
Cum să alegeți opțiunile în NaturallySpeaking - manechineAcum că sunteți responsabil, puteți comanda NaturallySpeaking pentru a-ți lucra. Este timpul să alegeți câteva opțiuni! Din DragonBar, alegeți Instrumente → Opțiuni pentru a deschide caseta de dialog Opțiuni. Există șapte opțiuni de categorii diferite. Acordați-i timp pentru a le verifica și a vă configura asistentul exact așa cum doriți să se comporte. Cinci ... Alegerea editorilor |
