- Algorithms In Machine Learning
- Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet 2019
- Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet Pdf
- Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet
Link to Content:
11 Steps for Data Exploration in R
Created/Published/Taught by:
Analytics Vidhya
Content Found Via:
Open Data Science
Free? Yes
Tags: data exploration / R
Machine Learning Algorithm Cheat Sheet for Azure Machine Learning designer. The Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet helps you choose the right algorithm from the designer for a predictive analytics model. Azure Machine Learning has a large library of algorithms from the classification, recommender systems, clustering, anomaly detection, regression, and text analytics families. View azure cheat sheet.pdf from COMPUTER 101 at Royal Melbourne Institute of Technology. This cheat sheet helps you choose the best machine learning algorithm for your predictive analytics solution.
Content Type: Cheat Sheets / References, Learning Guides, Etc.Difficulty Rating:
“Data Exploration not only uncovers the hidden trends and insights, but also allows you to take the first steps towards building a highly accurate model. Considering the popularity of R Programming and its fervid use in data science, I’ve created a cheat sheet of data exploration stages in R. This cheat sheet is highly recommended for beginners who can perform data exploration faster using these handy codes. All you need to do is, customize the codes according your need.”
This cheat sheet covers the following topics:
- Commonly used R libraries
- How to load a data file
- How to convert a variable to a different data type
- How to transpose a data set
- How to sort a DataFrame
- How to create plots (histogram)
- How to generate frequency tables with R
- How to sample data sets in R
- How to remove duplicate values of a varaible
- How to find class level count average and sum in R
- How to recognize and treat missing values and outliers
- How to merge/join data sets
Recommended Prerequisites: none
Go to Content: Cheatsheet – 11 Steps for Data Exploration in R (with codes)
-->Tahákový list s algoritmem Azure Machine Learning vám pomůže vybrat správný algoritmus z návrháře pro model prediktivní analýzy.The Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet helps you choose the right algorithm from the designer for a predictive analytics model.
Azure Machine Learning má rozsáhlou knihovnu algoritmů z třídy klasifikace _, _doporučované systémy_, _clustering_, _detekce anomálií_, _regrese_ a _ Text Analytics rodiny.Azure Machine Learning has a large library of algorithms from the classification _, _recommender systems_, _clustering_, _anomaly detection_, _regression_, and _ text analytics families.Každá z nich je navržena tak, aby se vyřešil jiný typ problému strojového učení.Each is designed to address a different type of machine learning problem.
Další pokyny najdete v tématu postup výběru algoritmů .For additional guidance, see How to select algorithms
Stažení: Tahákický list s algoritmem Machine LearningDownload: Machine Learning Algorithm Cheat Sheet
Stáhněte si tahák list sem: Machine Learning tahák Algorithm list (11x17 in.)Download the cheat sheet here: Machine Learning Algorithm Cheat Sheet (11x17 in.)
Stáhněte a vytiskněte Tahákový list s algoritmem Machine Learning v Tabloid velikosti, abyste ho zachovali a mohli získat pomoc s výběrem algoritmu.Download and print the Machine Learning Algorithm Cheat Sheet in tabloid size to keep it handy and get help choosing an algorithm.
Jak používat Tahákový list s algoritmem Machine LearningHow to use the Machine Learning Algorithm Cheat Sheet
Návrhy nabízené v tomto tahák listu algoritmu jsou přibližné.The suggestions offered in this algorithm cheat sheet are approximate rules-of-thumb.Některé mohou být ohnuty a některé mohou být flagrantly porušeny.Some can be bent, and some can be flagrantly violated.Tento tahák list je určen pro návrh počátečního bodu.This cheat sheet is intended to suggest a starting point.Nemusíte být Nebojte, aby se spouštěla soutěž vedoucí na hlavu mezi několika algoritmy na vašich datech.Don’t be afraid to run a head-to-head competition between several algorithms on your data.Neexistuje žádná náhrada za porozumění principům každého algoritmu a systému, který vygeneroval vaše data.There is simply no substitute for understanding the principles of each algorithm and the system that generated your data.
Každý algoritmus strojového učení má svůj vlastní styl nebo inductiveový posun.Every machine learning algorithm has its own style or inductive bias.V případě konkrétního problému může být vhodné několik algoritmů a jeden algoritmus může být lepší, než ostatní.For a specific problem, several algorithms may be appropriate, and one algorithm may be a better fit than others.Není ale vždy možné znát, který z nich nejlépe vyhovuje.But it's not always possible to know beforehand which is the best fit.V podobných případech je v listu tahák uvedeno několik algoritmů.In cases like these, several algorithms are listed together in the cheat sheet.Vhodnou strategií by bylo vyzkoušet jeden algoritmus a pokud výsledky ještě nejsou uspokojivé, zkuste jiné.An appropriate strategy would be to try one algorithm, and if the results are not yet satisfactory, try the others.
Algorithms In Machine Learning
Pokud chcete získat další informace o algoritmech v Návrháři Azure Machine Learning, přečtěte si odkaz na algoritmus a modul.To learn more about the algorithms in Azure Machine Learning designer, go to the Algorithm and module reference.
Druhy strojového učeníKinds of machine learning
Existují tři hlavní kategorie strojového učení: dohled nad dohledem, vzdělávání bez dohledu a posílení učení.There are three main categories of machine learning: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
Vzdělávání pod dohledemSupervised learning
V dohledovém učení je každý datový bod označený nebo přidružený ke kategorii nebo hodnotě, které vás zajímají.In supervised learning, each data point is labeled or associated with a category or value of interest.Příkladem popisku kategorií je přiřazení obrázku jako 'Cat' nebo 'pes'.An example of a categorical label is assigning an image as either a ‘cat’ or a ‘dog’.Příkladem popisku hodnoty je prodejní cena spojená s použitým automobilem.An example of a value label is the sale price associated with a used car.Cílem učení pod dohledem je prozkoumat mnoho příkladů s označením, jako jsou tyto, a pak předpovědi o budoucích datových bodech.The goal of supervised learning is to study many labeled examples like these, and then to be able to make predictions about future data points.Můžete například identifikovat nové fotografie se správným zvířetem nebo přiřadit přesné prodejní ceny jiným využitým automobily.For example, identifying new photos with the correct animal or assigning accurate sale prices to other used cars.Toto je oblíbený a užitečný typ strojového učení.This is a popular and useful type of machine learning.
Vzdělávání bez dohleduUnsupervised learning
Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet 2019
V bezdohledovém učení se k datovým bodům nevztahují žádné popisky.In unsupervised learning, data points have no labels associated with them.Místo toho je cílem nesledovaného výukového algoritmu způsob, jak uspořádat data nějakým způsobem nebo popsat její strukturu.Instead, the goal of an unsupervised learning algorithm is to organize the data in some way or to describe its structure.Data studijních skupin, která nejsou v režimu pod dohledem, jsou v clusterech, stejně jako to znamená, nebo naleznou různé způsoby prohlížení složitých dat tak, aby se zjednodušilo.Unsupervised learning groups data into clusters, as K-means does, or finds different ways of looking at complex data so that it appears simpler.
Zpětnovazební učeníReinforcement learning
V procesu posílení učení se algoritmus při reakci na každý datový bod vybere jako akce.In reinforcement learning, the algorithm gets to choose an action in response to each data point.Jedná se o běžný přístup v robotech, kde je sada čtení snímačů v určitém bodě v čase datovým bodem a algoritmus musí zvolit další akci robota.It is a common approach in robotics, where the set of sensor readings at one point in time is a data point, and the algorithm must choose the robot’s next action.Je to také přirozené přizpůsobení Internet věcí aplikacím.It's also a natural fit for Internet of Things applications.Výukový algoritmus také obdrží krátkou dobu a později indikuje, jak dobrá bylo rozhodnutí.The learning algorithm also receives a reward signal a short time later, indicating how good the decision was.Na základě tohoto signálu algoritmus mění svoji strategii, aby dosáhl nejvyšší odměny.Based on this signal, the algorithm modifies its strategy in order to achieve the highest reward.
Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet Pdf
Další krokyNext steps
Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet
- Podívejte se na další pokyny k výběru algoritmůSee additional guidance on How to select algorithms
- Přečtěte si o studiu v Azure Machine Learning a Azure Portal.Learn about studio in Azure Machine Learning and the Azure portal.
- Kurz: sestavení modelu předpovědi v návrháři Azure Machine Learning.Tutorial: Build a prediction model in Azure Machine Learning designer.
- Seznamte se s hloubkovým učením a strojovým učením.Learn about deep learning vs. machine learning.