เอกสารข้อมูลวิทยาศาสตร์เพิ่มเติม

เอกสารข้อมูลวิทยาศาสตร์เพิ่มเติม

Time Stamp: 30 ธันวาคม 2022 10:00 น.
โหนดต้นทาง: 1792233

เราเพิ่งตระหนักได้ว่าเราไม่ได้นำเอกสารสรุปด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาให้คุณมาสักระยะแล้ว และไม่ใช่เพราะขาดความพร้อม เอกสารสรุปวิทยาการข้อมูลมีอยู่ทุกที่ ตั้งแต่เบื้องต้นไปจนถึงขั้นสูง ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่อัลกอริธึม สถิติ เคล็ดลับในการสัมภาษณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย

แต่อะไรที่ทำให้สูตรโกงที่ดี? อะไรทำให้เอกสารโกงมีค่าควรแก่การถูกมองว่าเป็นเอกสารที่ดีเป็นพิเศษ มันยากที่จะวางนิ้วของคุณ อย่างแม่นยำ สิ่งที่ทำให้สูตรโกงที่ดี แต่ชัดเจนว่าข้อมูลที่สื่อถึงข้อมูลสำคัญอย่างกระชับ ไม่ว่าข้อมูลนั้นจะมีลักษณะเฉพาะโดยทั่วไปถือเป็นการเริ่มต้นที่ดีอย่างแน่นอน และนั่นคือสิ่งที่ทำให้ผู้สมัครของเราในวันนี้น่าจดจำ ดังนั้นอ่านเอกสารสรุปเสริมที่คัดสรรมาสี่รายการเพื่อช่วยคุณในการเรียนรู้หรือการทบทวนวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แรกขึ้นคือ เอกสารสรุปวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Aaron Wang 2.0การรวบรวมนามธรรมทางสถิติสี่หน้า อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงขั้นพื้นฐาน และหัวข้อและแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึก เนื้อหานี้ไม่ได้มีไว้เพื่อให้ครบถ้วน แต่เป็นข้อมูลอ้างอิงโดยย่อสำหรับสถานการณ์ต่างๆ เช่น การเตรียมตัวสัมภาษณ์ การทบทวนข้อสอบ และสิ่งอื่นๆ ที่ต้องใช้ความลึกในการทบทวนในระดับเดียวกัน ผู้เขียนตั้งข้อสังเกตว่าแม้ว่าผู้ที่มีความเข้าใจพื้นฐานด้านสถิติและพีชคณิตเชิงเส้นจะพบว่าแหล่งข้อมูลนี้มีประโยชน์มากที่สุด ผู้เริ่มต้นก็ควรจะสามารถรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากเนื้อหาได้เช่นกัน

รูป
ภาพหน้าจอจาก Aaron Wang's เอกสารสรุปวิทยาศาสตร์ข้อมูล 2.0
 

เอกสารสรุปถัดไปของเราในวันนี้คือสิ่งที่ทรัพยากรของ Aaron Wang เป็นพื้นฐาน เอกสารสรุปวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Maverick Lin (การอ้างอิงของ Wang ถึงตัวเขาเองในชื่อ 2.0 เป็นการพยักหน้าโดยตรงต่อ "ต้นฉบับ" ของ Lin) เรามองสูตรสรุปของ Lin ว่ามีข้อมูลเชิงลึกมากกว่าของ Wang (แม้ว่าการตัดสินใจของ Wang เพื่อทำให้ข้อมูลเชิงลึกน้อยลงดูเหมือนตั้งใจและเป็นทางเลือกที่มีประโยชน์) ซึ่งครอบคลุมแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลพื้นฐานเพิ่มเติม เช่น การล้างข้อมูล แนวคิดของการสร้างแบบจำลอง การทำ " ข้อมูลขนาดใหญ่” ด้วย Hadoop, SQL และแม้แต่พื้นฐานของ Python

เห็นได้ชัดว่าสิ่งนี้จะดึงดูดผู้ที่ยึดมั่นในค่าย "ผู้เริ่มต้น" มากกว่า และทำหน้าที่ได้ดีในการกระตุ้นความอยากอาหาร และทำให้ผู้อ่านตระหนักถึงสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในวงกว้าง และแนวคิดที่แตกต่างกันมากมายที่ครอบคลุม นี่เป็นแหล่งข้อมูลที่มั่นคงอีกแหล่งหนึ่งอย่างแน่นอน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากผู้อ่านยังใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

รูป
ภาพหน้าจอจาก Maverick Lin's เอกสารสรุปวิทยาศาสตร์ข้อมูล
 

เมื่อเราย้อนเวลากลับไป — เพื่อค้นหาแรงบันดาลใจสำหรับเอกสารสรุปของ Lin — เราก็บังเอิญเจอ ตารางสรุปความน่าจะเป็นของ William Chen 2.0. ข้อมูลสรุปของ Chen ได้รับความสนใจและคำชมมากมายตลอดหลายปีที่ผ่านมา และคุณอาจเคยเจอข้อมูลนี้มาก่อน เห็นได้ชัดว่ามีการเน้นที่แตกต่างกัน (ตามชื่อ) เอกสารสรุปของ Chen เป็นหลักสูตรเร่งรัดหรือการทบทวนแนวคิดความน่าจะเป็นแบบเจาะลึก รวมถึงการแจกแจงที่หลากหลาย ความแปรปรวนร่วมและการแปลง ความคาดหวังแบบมีเงื่อนไข สายโซ่มาร์คอฟ สูตรต่างๆ ที่มีความสำคัญ และ ล้นหลาม.

เมื่อครบ 10 หน้า คุณควรจินตนาการถึงหัวข้อความน่าจะเป็นที่ครอบคลุมในที่นี้ แต่อย่าปล่อยให้สิ่งนั้นขัดขวางคุณ ความสามารถของ Chen ในการสรุปแนวคิดจนถึงหัวข้อย่อยที่สำคัญและอธิบายเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาโดยไม่ละทิ้งสิ่งสำคัญเป็นสิ่งสำคัญ นอกจากนี้ยังเต็มไปด้วยการแสดงภาพเชิงอธิบาย ซึ่งเป็นสิ่งที่ค่อนข้างมีประโยชน์เมื่อพื้นที่มีจำกัด และความปรารถนาที่จะกระชับนั้นแข็งแกร่ง

การรวบรวมของ Chen ไม่เพียงแต่มีคุณภาพและคุ้มค่ากับเวลาของคุณ ในฐานะมือใหม่หรือผู้ที่สนใจในการทบทวนฉบับเต็ม ฉันจะดำเนินการในลำดับย้อนกลับของวิธีการนำเสนอทรัพยากรเหล่านี้ ตั้งแต่สูตรโกงของ Chen ไปจนถึงของ Lin และสุดท้ายถึงของ Wang สร้างจากแนวคิดในขณะที่คุณไป

รูป
ภาพหน้าจอจาก William Chen's ตารางสรุปความน่าจะเป็น 2.0
 

แหล่งข้อมูลสุดท้ายที่ฉันรวมไว้ที่นี่ แม้ว่าจะไม่ใช่สูตรโกงในทางเทคนิคก็ตาม Machine Learning Bites ของ Rishabh Anand. เรียกตัวเองว่า "[a] คู่มือการสัมภาษณ์เกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไป แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คำจำกัดความ และทฤษฎี" อานันท์ได้รวบรวมคอลเลกชันความรู้ "กัด" ที่หลากหลาย ซึ่งมีประโยชน์เหนือกว่าการเตรียมการสัมภาษณ์ที่ตั้งใจไว้ตั้งแต่แรกอย่างแน่นอน หัวข้อที่ครอบคลุมภายในประกอบด้วย:

  • ตัวชี้วัดการให้คะแนนแบบจำลอง
  • การแชร์พารามิเตอร์
  • การตรวจสอบข้าม k-Fold
  • ประเภทข้อมูลหลาม
  • การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
  • โมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์
  • ความสนใจและความหลากหลายของมัน
  • การจัดการกับความไม่สมดุลของคลาส
  • อภิธานศัพท์คอมพิวเตอร์วิทัศน์
  • การขยายพันธุ์วานิลลา
  • การทำให้สม่ำเสมอ
  • อ้างอิง

รูป
ภาพหน้าจอจาก การเรียนรู้ของเครื่องกัด
 

ในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิงกล่าวถึง "แนวคิด แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คำจำกัดความ และทฤษฎี" ตามที่สัญญาไว้ในคำอธิบายของทรัพยากร "ส่วนย่อย" เหล่านี้ได้รับการมุ่งเน้นไปที่การปฏิบัติจริง ซึ่งทำให้ไซต์เสริมกับเนื้อหาส่วนใหญ่ที่ครอบคลุมใน สูตรโกงทั้งสามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ หากฉันต้องการครอบคลุมเนื้อหาทั้งหมดในแหล่งข้อมูลทั้งสี่ในโพสต์นี้ ฉันจะดูสิ่งนี้หลังจากแหล่งข้อมูลทั้งสามอย่างแน่นอน

คุณมีเอกสารสรุปสี่รายการ (หรือเอกสารสรุปสามรายการและแหล่งข้อมูลที่อยู่ติดกันกับเอกสารสรุปหนึ่งรายการ) เพื่อใช้สำหรับการเรียนรู้หรือการทบทวนของคุณ หวังว่าบางสิ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับคุณ และฉันขอเชิญชวนทุกคนให้แบ่งปันสูตรโกงที่พวกเขาพบว่ามีประโยชน์ในความคิดเห็นด้านล่าง

เพิ่มเติมในหัวข้อนี้

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก KD นักเก็ต