Microsoft Azureのチート・シート(日本語)


Azureチート・シートを日本語化してみました。

 

 


Cheat-Sheetが使っているアルゴリズム一覧

Multiclass Classification(多クラス分類)

Multiclass Logistic Regression(多クラスのロジスティック回帰モジュール

Multiclass Neural Network(多クラス ニューラル ネットワーク モジュール

Multiclass Decision Forest(多クラス デシジョン フォレスト モジュール

One-vs-All Multiclass

Multiclass Boosted Decision Tree(多クラスのブースト デシジョン ツリー

 

Two-Class Classification(2クラス分類)

Two-Class Support Vector Machine(2 クラス サポート ベクター マシン モジュール

Two-Class Averaged Perceptron(2 クラス平均化パーセプトロン モジュール

Two-Class Decision Forest(2 クラス デシジョン フォレスト モジュール

Two-Class Logistic Regression(2 クラスのロジスティック回帰モジュール

Two-Class Boosted Decision Tree(2 クラス ブースト デシジョン ツリー モジュール

Two-Class Neural Network(2 クラス ニューラル ネットワーク モジュール

 

Image Classification(画像分類)

DenseNet

 

Text Analytics(テキスト分析)

Extrect N-Gram Features from Text(テキストからの N-gram 特徴抽出モジュール

Feature Hashing(特徴ハッシュ モジュール

Preprocess Text(テキストの前処理

Word2Vector

 

Regression(回帰)

Fast Forest Quantile Regression (高速フォレスト分位回帰)

Poisson Regression

Linear Regression(線形回帰 モジュール

Beysian Linear Regression (ベイズ線形回帰)

Decision Forest Regression(デシジョン フォレスト回帰モジュール

Neural Network Regression(ニューラル ネットワーク回帰モジュール

Boosted Decision Tree Regression(ブースト デシジョン ツリー回帰モジュール

Recommenders(レコメンド)

SVD Recommender(Score SVD Recommender

 

Clustering(グループ分け)

K-Means(K-Means クラスタリング

 

Anomaly Detection(異常値検知)

One Class SVM

PCA-Based Anomaly Detection

 

 


Scikit-Learn のチート・シートに沿って機械学習

SAS japanチート・シート  、Viyaチートシート

Dlibのチート・シート


 

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