Video: Penjelasan AI ( Artificial Intelligence ) - HD 2024
Sebahagian Pembelajaran Mesin Untuk Menipu Cheat Sheet < Pembelajaran mesin melibatkan penggunaan banyak algoritma yang berbeza. Jadual ini memberi anda ringkasan ringkas kekuatan dan kelemahan pelbagai algoritma.
Algoritma
| Terbaik di | Kelebihan | Cons | Hutan Rawak |
| Apt di hampir semua masalah pembelajaran mesin | Bioinformatics
Boleh bekerja secara selari |
> Secara automatik mengendalikan nilai-nilai yang hilang
Tidak perlu mengubah sebarang pembolehubah Tidak perlu tweak parameter Dapat digunakan oleh hampir semua orang dengan hasil yang sangat baik Sulit untuk menafsirkan Rusak pada regresi ketika memperkirakan nilai-nilai persamaan penyebaran nilai tindak balas |
Bias dalam masalah multiclass ke arah kelas yang lebih kerap
Gradient Boosting Apt di hampir mana-mana masalah pembelajaran mesin |
| Enjin carian (menyelesaikan masalah pembelajaran berpangkat) > Ia boleh menganggar kebanyakan fungsi tidak linear | Terbaik dalam peramal kelas
Secara automatik menangani nilai yang hilang |
Tidak perlu mengubah mana-mana pembolehubah
Ia boleh overfit jika dijalankan terlalu banyak lelaran Sensitif kepada data bising dan outliers Tidak berfungsi dengan baik tanpa penalaan parameter |
Regresi linear
Prinsip asas tions ramalan Econometric |
| Respons pemasaran pemasaran | Mudah difahami dan dijelaskan
Ia jarang overfits Menggunakan regularization L1 & L2 berkesan dalam pemilihan ciri |
Cepat untuk melatih
melatih pada data besar terima kasih kepada versi stokastik Anda perlu bekerja keras untuk menjadikannya sesuai dengan fungsi tidak linear Dapat menderita dari outliers Mesin Vektor Sokongan |
Pengenalan karakter
Pengenalan imej |
| Teks klasifikasi | Penciptaan ciri nonlinear automatik
Boleh menghitung fungsi bukan linear yang kompleks Sulit untuk mentafsirkan apabila menggunakan kernel tidak linear |
Menghadapi terlalu banyak contoh, selepas 10, 000 contohnya bermula terlalu lama untuk melatih
K-berdekatan terdekat |
Penglihatan komputer
Penandaan multilabel |
| Sistem penasihat | Masalah pemeriksaan ejaan
Latihan cepat dan malas Boleh secara semula jadi menangani masalah multiklass yang melampau (seperti teks penandaan) dan rumit dalam fasa memprediksi |
Boleh gagal untuk meramal kor ectly kerana kutukan dimensi
Adaboost |
Pengesanan muka
Secara automatik mengendalikan nilai-nilai yang hilang |
| Tidak perlu mengubah sebarang pembolehubah | Ia tidak mudah dengan mudah | Beberapa parameter untuk tweak > Ia boleh memanfaatkan banyak pelajar yang lemah
Sensitif kepada data yang bising dan outliers Tidak pernah ramalan kelas terbaik Nave Bayes Pengenalan muka |
Analisis sentimen
Pengesanan spam |
| Pengelasan teks | Mudah dan cepat untuk dilaksanakan, tidak memerlukan memori yang terlalu banyak dan boleh digunakan untuk pembelajaran dalam talian
Mudah difahami Mengambil kira pengetahuan terdahulu Andaian ciri kemerdekaan yang kuat dan tidak realistik > Gagal menganggarkan kejadian langka |
Menghadapi ciri tidak relevan
Rangkaian saraf Pengenalan imej |
Pengiktirafan dan terjemahan bahasa
Pengenalan pertuturan Pengiktirafan penglihatan |
| Teguh untuk mengatasi | Bekerja hanya dengan sebahagian daripada contoh (vektor sokongan s)
Sangat sukar untuk menetapkan Sulit untuk menyesuaikan kerana terlalu banyak parameter dan anda juga perlu memutuskan seni bina rangkaian Sukar menafsirkan |
Mudah untuk overfit
Regresi logistik < Memesan keputusan dengan kebarangkalian Respons pemasaran pemasaran |
Mudah difahami dan dijelaskan
Ia jarang overfits Menggunakan regularization L1 & L2 berkesan dalam pemilihan ciri Algoritma terbaik untuk meramal kebarangkalian acara |
| Cepat untuk melatih | Mudah melatih pada data besar terima kasih kepada versi stokastik
Anda perlu bekerja keras untuk menjadikannya sesuai dengan fungsi tidak linear |
Boleh menderita daripada penyokong
SVD sistem Boleh menyusun semula data dengan cara yang bermakna Sulit untuk memahami mengapa data telah disusun semula dengan cara tertentu PCA |
Mengeluarkan kolarisar
Mengurangkan dimensi dataset |
| Mengandulkan andaian linear kuat (komponen adalah penjumlahan terperinci ciri) K-means | Segmentation | Fast in finding clusters | |
| Dapat mengesan outliers dalam pelbagai dimensi | Berada dari multicollinearity
Clusters adalah bulat, tidak dapat mengesan kelompok bentuk lain |
penyelesaiannya, bergantung pada permulaan |
Pilihan Editor
Kotak dan Sempadan Sifat Cascading Style Sheets (CSS) - dummiesSifat kotak, anda boleh meletakkan objek gaya di mana saja di dalam tetingkap penyemak imbas, objek kedudukan berbanding dengan objek lain pada halaman, dan gunakan peraturan gaya padding dan margin kotak secara selektif untuk mana-mana atau semua empat objek gaya sebagai kiri dan bawah atau atas, kiri, dan ... 
Mengira Kadar Terbuka untuk Kempen Pemasaran E-Mail Anda - dummiesKadar adalah salah satu istilah pemasaran yang paling mengelirukan dari e-mel. Ia sebenarnya mengukur bilangan interaksi tertentu dengan pelayan e-mel selepas e-mel dihantar dinyatakan sebagai peratusan jumlah tidak melantun. E-mel anda tidak dikira sebagai terbuka sehingga salah satu daripada interaksi berikut berlaku: Penerima membolehkan imej ... 
BuddyPress For Dummies Cheat Sheet - dummiesBuddyPress adalah perisian bebas sumber terbuka yang dapat anda unduh, memasang, dan gunakan untuk membina komuniti sosial anda sendiri di laman web anda yang berkuasa WordPress. Untuk melakukan ini, anda memerlukan pemahaman asas tentang ciri dan terminologi BuddyPress. Mencipta komuniti sosial anda sendiri mudah dilakukan dengan BuddyPress, tetapi jika anda memerlukan bantuan, anda boleh bertanya ... Pilihan Editor
Menikmati Magic of Mindful Movies - dummiesTidak ada cara yang lebih baik untuk mengembangkan pengalaman pemikiran anda melampaui batas fizikal United Kingdom dan mengembangkan wawasan anda daripada menikmati filem yang cenderung berfikiran. Filem untuk kanak-kanak: Kung Fu Panda (Mark Osborne, John Stevenson, 2008). Filem animasi moden ini sering merujuk kepada kuasa yang datang dari ... 
Memperluaskan Kesedaran Anda dengan Mendengarkan CD - manisanKadang-kadang, hanya apa yang anda perlukan untuk pengalaman pemikiran yang mendalam. Mendengarkan CD berkualiti boleh memindahkan anda ke luar United Kingdom dan benar-benar membuka fikiran anda kepada idea-idea. CD berikut disyorkan: Meditasi Berpandu: Untuk Ketenangan, Kesedaran dan Cinta oleh Bodhipaksa. A ... 
Freemason yang terkenal - orang-orang buatanYang hebat dan paling cemerlang di dunia atau Freemason. Kumpulan-kumpulan ini memberikan anda jauh dari senarai komprehensif - mereka hanya contoh: Bapa pengasas: Freemason yang paling terkenal di Amerika, George Washington telah dimulakan pada tahun 1752, di Fredericksburg, Virginia. Bapa pengasas lain yang juga Mason termasuk Benjamin Franklin, Marquis de ... Pilihan Editor
Rakaman Portraits dengan Canon EOS Rebel T1i / 500D - patungSubjek tertumpukan tajam dan latar belakang yang lembut dan kabur. Ikuti langkah-langkah ini untuk mengambil potret seperti Canon Rebel Digital anda. 
Menukar Canon EOS Rebel T7i / 800D ke Mod Live View - dummiesDSLR yang dijual hari ini, kamera Canon EOS Rebel T7i / 800D menawarkan Live View, yang menyahdayakan pemidang tilik dan sebaliknya memaparkan pratonton langsung subjek anda pada monitor kamera. Senarai berikut menerangkan asas penggunaan Live View: Switch to Live View for photography: Tekan butang Live View untuk beralih dari ... |
