转载自:伯乐在线 - iPytLab,原文链接,侵删

机器学习涉及到的方面非常多。当我开始准备复习这些内容的时候,我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出了所有我需要知道的知识重点。最终我编译了超过 20 份机器学习相关的速查表,其中一些是我经常用到的而且我相信其他人也会从中受益。本文整理了我在网络上找到的 27 个速查表,我认为比较好。如果我有遗漏,欢迎补充。

如今机器学习领域的发展相当迅速,我可以想象出来这些资源将会很快过时,但是至少在当前,在2017年6月1日,他们都是相当流行的。

如果你们像我一样想要一次性批量下载所有资源,我我已经将 27 个速查表整理打包好了:https://pan.baidu.com/s/1mi0viGS

如果你喜欢本文,记得给我在下面点个 zan 哦。

机器学习

这里我从一些和机器学习算法相关的流程图和表格中选择了我认为最全面的几个并在下面罗列出来。

Neural Network Architectures

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

The Neural Network Zoo

Microsoft Azure Algorithm Flowchart

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

Machine learning algorithm cheat sheet for Microsoft Azure Machine Learning Studio

SAS Algorithm Flowchart

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

SAS: Which machine learning algorithm should I use?

Algorithm Summary

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

A Tour of Machine Learning Algorithms


Which are the best known machine learning algorithms?

Algorithm Pro/Con

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


Python

网上在线的Python资源可以说是相当的多。在这一部分,我挑选了我遇到的几个最好的速查表呈献给大家。

ML算法

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

Python基础

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

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

Numpy

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

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

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

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

Pandas

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

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

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

Matplotlib

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

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

Scikit Learn

链接: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet#gs.fZ2A1Jk

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

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

Tensorflow

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

Pytorch

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

数学

如果你想真正的理解机器学习,你需要有扎实的统计学(尤其是概率论), 线性代数以及微积分基础。我在上大学的时候辅修了数学专业,但是我肯定还是需要对这些数学知识进行复习。如果你想理解常用机器学习算法背后的数学原理,那么下面的这些速查表将会是你需要的。

概率论

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

线性代数

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

统计学

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

微积分

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

打包下载:https://pan.baidu.com/s/1mi0viGS

 
 

微信扫一扫
关注该公众号

 
即将打开""小程序
取消打开
 
 
 
 

分享 - 27 个机器学习、数学、Python 速查表的更多相关文章

  1. 可能是史上最全的机器学习和Python(包括数学)速查表

    新手学习机器学习很难,就是收集资料也很费劲.所幸Robbie Allen从不同来源收集了目前最全的有关机器学习.Python和相关数学知识的速查表大全.强烈建议收藏! 机器学习有很多方面. 当我开始刷 ...

  2. 机器学习速查表(cheatsheet)资源汇总分享

    本文收集整理了机器学习相关速查表(Machine Learning Cheatsheet),包含机器学习.Python.Numpy.Pandas.Matplotlib.线性代数.微积分.统计学.概率论 ...

  3. 这可能是AI、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODE1NDYyMA==&mid=2653390110&idx=1&sn=b3e5d6e946b719 ...

  4. Python系列教程-详细版 | 图文+代码,快速搞定Python编程(附全套速查表)

    作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://showmeai.tech/article-detail/python-tutorial 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 ...

  5. Tools - 速查表与备忘单(Cheat Sheet)

    Cheat Sheets Rico's cheatsheets Cheat-Sheets.org Python Python Cheat sheet Python Programming Cheat ...

  6. 简明 Git 命令速查表(中文版)

    原文引用地址:https://github.com/flyhigher139/Git-Cheat-Sheet/blob/master/Git%20Cheat%20Sheet-Zh.md在Github上 ...

  7. 机器学习算法 Python&R 速查表

    sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&u ...

  8. python 下的数据结构与算法---2:大O符号与常用算法和数据结构的复杂度速查表

    目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记 ...

  9. Github标星3K+,热榜第三,一网打尽数据科学速查表

    这几天,Github上的趋势榜一天一换. 这次一个名为 Data-Science--Cheat-Sheet 的项目突然蹿到了第三名. 仔细一看,确实干货满满.来,让文摘菌推荐一下~ 这个项目本质上是备 ...

随机推荐

  1. node 知识点

    问:局部安装如何使用npm run命令? 答:如果已局部安装了babel-cli(babel-cli自带babel-node命令),package.json文件配置如下: "scripts& ...

  2. jsp 中变量作用域:pageScope、requestScope、sessionScope、applicationScope

    jsp 中,变量的作用域,一共有4种: pageScope:表示变量只能在本页面使用. requestScope:表示变量能在本次请求中使用. sessionScope:表示变量能在本次会话中使用. ...

  3. POJ3585 Accumulation Degree(二次扫描与换根法)

    题目:http://poj.org/problem?id=3585 很容易想出暴力.那么就先扫一遍. 然后得到了指定一个根后每个点的子树值. 怎么转化利用一下呢?要是能找出当前点的父亲的 “ 不含当前 ...

  4. Vue基础汇总实践

    1)双向绑定:   <div id="app">   <p>{{message}}</p>   <input v-model=" ...

  5. ser2net的编译及测试

    1. 将ser2net编译进内核 1.1 make menuconfig 1.2 选上ser2net NetWork——>ser2net 2. 烧写固件 3.ser2net配置文件: 修改/et ...

  6. datacolumn 表达式 除数为0

    dt.columns.add("avgp",typeof(decimal),"IIF(qty=0,0,price/qty)")

  7. bzoj 4449: [Neerc2015]Distance on Triangulation

    Description 给定一个凸n边形,以及它的三角剖分.再给定q个询问,每个询问是一对凸多边行上的顶点(a,b),问点a最少经过多少条边(可以是多边形上的边,也可以是剖分上的边)可以到达点b. I ...

  8. 小峰mybatis(3)mybatis分页和缓存

    一.mybatis分页-逻辑分页和物理分页: 逻辑分页: mybatis内置的分页是逻辑分页:数据库里有100条数据,要每页显示10条,mybatis先把100条数据取出来,放到内存里,从内存里取10 ...

  9. 【转载】深入浅出REST

    英文原文:A Brief Introduction to REST 作者:Stefan Tilkov ,译者:苑永凯,发布于 2007-12-25 不知你是否意识到,围绕着什么才是实现异构的应用到应用 ...

  10. 接口测试3-3Excel格式

    java操作Excel,需要第三方库poi #xml <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <arti ...