Video: Why The YouTube Algorithm Will Always Be A Mystery 2025
Del av maskinlæring for dummier Cheat Sheet < Maskinlæring innebærer bruk av mange forskjellige algoritmer. Denne tabellen gir deg et raskt sammendrag av styrker og svakheter i ulike algoritmer.
Algoritme
| Best på | Fordeler | Ulemper | Tilfeldig skog |
| Apt på nesten alle maskinlæringsproblemer | Bioinformatikk
Kan fungere parallelt |
Sjelden overfits > Håndterer manglende verdier automatisk
Ikke nødvendig å omdanne noen variabel Ikke nødvendig å justere parametere Kan brukes av nesten alle med gode resultater Vanskelig å tolke Svakere på regresjon når man estimerer verdier ved ekstremiteter av fordelingen av responsverdier |
Forskjellige i multiklasseproblemer mot hyppigere klasser
Gradient Boosting Apt på nesten alle maskinlæringsproblemer |
| Søkemotorer (løse problemet med å lære å rangere) > Det kan omtrentliggjøre mest ikke-lineære funksjonen. | Best i klassens spådommer
Håndter automatisk manglende verdier |
Ikke nødvendig å omdanne noen variabel
Det kan overfit hvis det kjører for mange iterasjoner Følsomt for støyende data og outliers Fungerer ikke bra uten parameterinnstilling |
Linjær regresjon
Baseline predic Økonometriske forutsetninger |
| Modellering av markedsresponser | Enkel å forstå og forklare
Det overgår sjelden Bruk av L1 og L2-regulering er effektiv i funksjonsvalg |
Rask til trening
Lett å trene på store data takket være sin stokastiske versjon Du må jobbe hardt for å få det til å passe til ikke-lineære funksjoner. Kan lider av utelatere. Støtte vektormaskiner |
Tegngjenkjenning
Bildegjenkjenning |
| Tekst klassifisering | Automatisk ikke-lineær funksjonalisering
Kan omtrentlige komplekse, ikke-lineære funksjoner Vanskelig å tolke ved bruk av ikke-lineære kjerner |
Lider av for mange eksempler. Etter 10 000 eksempler begynner det å ta for lang tid å trene
K-nærmeste naboer |
Datasyn
Multilabel-tagging |
| Anbefalingssystemer | Stavekontrollproblemer
Rask, lat trening Kan selvfølgelig håndtere ekstreme multiklassproblemer (som merking av tekst) Sakte og besværlig i forutsigelsesfasen |
Kan ikke forutsi korr
Adaboost |
Ansiktsgjenkjenning
Håndterer manglende verdier automatisk |
| Ikke nødvendig å omdanne noen variabel | Det overlater ikke lett | Få parametere til å justere > Naive Bayes
Ansiktsgjenkjenning Sentimentanalyse Spam deteksjon Det er mulig å utnytte mange forskjellige svake elever. Tekstklassifisering |
Enkel og rask å implementere, krever ikke for mye minne og kan brukes til nettbasert læring
Enkel å forstå |
| Tager hensyn til forkunnskaper | Sterke og urealistiske funn uavhengighetsforutsetninger > Mislykkes i å estimere sjeldne forekomster
Lider av irrelevante funksjoner Neural Networks Bildegjenkjenning |
Språkgjenkjenning og oversettelse
Taleegenkjenning Visjongjenkjenning |
Kan omtrentligse en ikke-lineær funksjon
Robust til utelukker Fungerer bare med en del av eksemplene (støttestrukturen s) |
| Svært vanskelig å sette opp | Vanskelig å stille på grunn av for mange parametere, og du må også bestemme nettverksarkitekturen
Vanskelig å tolke Lett å overfit Logistisk regresjon < Bestilling av resultater etter sannsynlighet |
Modellering av markedsresponser
Enkel å forstå og forklare Det overgår sjelden |
Bruk av L1 og L2-regulering er effektiv i funksjonsvalg
Den beste algoritmen for å forutsi sannsynligheten for en Hendelse Rask å trene Lett å trene på store data takket være den stokastiske versjonen |
| Du må jobbe hardt for å gjøre den ukjent for funksjonshemmede. | Kan lider av avvikere
SVD |
Anbefaler Systemer
Kan omstrukturere data på en meningsfull måte Vanskelig å forstå hvorfor dataene har blitt omstrukturert på en bestemt måte PCA Fjerne kollinearitet Redusere dimensjonene til datasettet |
Kan redusere datadimensjonalitet
Antyder sterke lineære antagelser (komponentene er en vektet summasjon av funksjoner) K-means |
| Segmentering | Raskt i å finne klynger | Kan detektere utjevninger i flere dimensjoner | Lider av multikollinearitet |
| Klynger er sfæriske, kan ikke oppdage grupper av annen form | Ustabil løsninger, avhenger av initialisering
Redaktørens valg
DSLR-filmskaping enheter som holder kameraet stødig - dummierDu kan holde DSLR-kameraet mens du tar en film . Ikke i det "ta tak i kameraet nær ansiktet ditt som om du tok et øyeblikksbilde" -teknikk, men heller med tilbehør som gir hjelp til å holde kameraet stabilt. Kamera rigg systemer Tenk på det som et menneskelig stativ, en to-pod, hvis du vil, ved hjelp av din ... 
DSLR Filmmaking: Slik kontrollerer du blenderåpning for effekt - dummierBlenderåpningen gir bare en valgt mengde av lys inn i DSLR-objektivet. Dette er nyttig når du tar film. Tenk på det som en dørvakt på en eksklusiv nattklubb. Når du dikterer blenderåpning, styrer du fokusnivået i scenen, akkurat som fyren bak fløyeltauet velger hvem som kommer inn. 
DSLR Filmmaking Fundamentals - dummiesDen ekstra tiden du tar med DSLR under hver del av filmmakingsprosessen er ofte nøkkelbestanddelen til en vellykket film. Det betyr at du tar et par ekstra øyeblikk for å sikre at skuddet er teknisk perfekt. Mens du tar bilder, må du være oppmerksom på effektive variasjoner av hvert skudd i scenen. På ... Redaktørens valg
Data Visualisering Storyboard: Dokumentasjon Key Performance Indicators (KPIs) - dummiesForstå nøkkelmålinger som publikum må vise, overvåke eller spore er det siste skrittet i utviklingen av historien din. Enkelt sagt er en nøkkelindikator (KPI) en kjerne-måling som knytter seg direkte til selskapets mål. Gjennomføre scoping-workshops Den beste måten å jobbe med publikum på for å dokumentere KPI-er er ... 
Data Visualisering Storyboard: Dokumentasjonsmål - dummiesÅ Få en klar forståelse av målgruppens mål og eksisterende smertepunkter vil hjelpe du bestemmer hva du skal inkludere og - enda viktigere - hva som ikke skal inkluderes i storyboardet. Den enkleste måten å gjøre dette på, kan være å holde en liten planleggingsøkt som inkluderer executive sponsor (hvis det er en) og ... 
Data Visualisering Storyboard: Identifisere målgruppen din - dummiesDet første trinnet i å utvikle et klart storyboard for deg datavisualisering identifiserer publikum. Hvem du bygger data visualisering for å bestemme hvilken type storyboard du utvikler og hvilket nivå av data du viser. Den enkleste måten å klassifisere målgruppen din er å se på to enkle komponenter: forretningsområde ... Redaktørens valg
Hvordan du dømmer tidskravene til markedsautomatisering - dummiesDu bør ikke forvente å sette mer enn noen få timer i uken til å administrere en markedsføringsautomatiseringsapplikasjon etter at den er oppe. Den store investeringen av tid er alt på forsiden. I tillegg til å estimere tiden det tar å sette opp kampanjene dine, bør du også anslå tid for utdanning, ... 
Slik implementerer du Sales Qualified Lead Reports - dummiesI markedsautomatisering, Sales Qualified Leads (SQLs) er markedsføring Kvalifiserte Leads (MQL) som salgsteamet aksepterer. Etter at en MQL blir en SQL, er den utelatt av markedsføringslaget, og all rapportering er basert på salgsmulighetstrinnet til det er lukket. Arbeid med salgsteamet ditt for å lage en SQL-arbeidsflyt. ... 
Slik setter du inn egendefinerte felt i Marketing Automation Tools - dummiesDu har sannsynligvis allerede og bruker spesifikke data poeng for segmentering, kvalifikasjon eller hovedoppgave blant alle dine markedsføringsprogrammer. Det nye markedsføringsautomatiseringsverktøyet kommer med en grunnleggende database, som må utvides for å inkludere disse egendefinerte datapunkter. Dette betyr at du legger til egendefinerte felt ved å bruke de kommende trinnene. Egendefinerte felt er ... Redaktørens valg |
