资源 | 全机器学习和Python的27个速查表(完整版)

08-15 12:56 首页 大数据文摘

按要求转载自网路冷眼

作者 | Robbie Allen


机器学习(Machine Learning)有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只包括所发现的最全面的速查表。


神经网络架构(NeuralNetwork Architectures)

来源:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/


Microsoft Azure算法流程图(Microsoft AzureAlgorithm Flowchart)

来源:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet



SAS算法流程图(SAS Algorithm Flowchart)

来源:http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/


 

算法总结(AlgorithmSummary)

来源:http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/


 

来源: http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/

 


算法优缺点(AlgorithmPro/Con)

来源:https://blog.dataiku.com/machine-learning-explained-algorithms-are-your-friend


 

Python


当然Python有很多在线资源。 对于本节只包括所遇到的最好的速查表。

 

算法(Algorithms)

来源:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/full-cheatsheet-machine-learning-algorithms/



Python基础(Python Basics)

来源:http://datasciencefree.com/python.pdf



来源:https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics#gs.0x1rxEA



Numpy

来源:https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/


 

来源:http://datasciencefree.com/numpy.pdf


 

来源:https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.Nw3V6CE


 

来源:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/numpy/numpy.ipynb


 

Pandas

来源:http://datasciencefree.com/pandas.pdf


 

来源:https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.S4P4T=U


 

来源:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/pandas/pandas.ipynb



Matplotlib

来源:https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet


 

来源:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/matplotlib/matplotlib.ipynb


 

Scikit Learn

来源:http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html



来源:http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html



来源:https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.ipynb

 

Tensorflow

来源:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb


 

Pytorch

来源:https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet



数学(Math)


如果你真的想了解机器学习,那么需要对统计(特别是概率)、线性代数和微积分的理解打下坚实的基础。在本科期间我辅修数学,但是我肯定需要复习这些知识。 这些速查表提供了大多数需要了解最常见的机器学习算法背后的数学。

 

概率(Probability)

来源:http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf


 

线性代数(Linear Algebra)

来源:https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf


 

统计学(Statistics)

来源:http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf


 

微积分(Calculus)

来源:http://tutorial.math.lamar.edu/getfile.aspx?file=B,41,N



原文链接:https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6

小编哥哥除了AI玩儿得好

还是一枚乐队主唱

想进一步勾搭文摘的同学,

下周五@五道口 宇宙最IN Livehouse

等你来!!!


↓↓↓扫码一起玩↓↓↓



↑↑↑扫码一起玩↑↑↑

添加文摘菌微信(superbigdata)了解更多


往期精彩文章


点击图片阅读

DOTA2获胜的AI比AlphaGo厉害?还是媒体和马斯克在联合炒作?




首页 - 大数据文摘 的更多文章: