機器學習有很多方面,當我開始研究學習它時,我發現了各種各樣的“小抄”,它們簡明地列出了給定主題的關鍵知識點。最終,我彙集了超過 20 篇的機器學習相關的小抄,其中一些我經常會翻閱,而另一些我也獲益匪淺。這篇文章裡面包含了我在網上找到的 27 個小抄,如果你發現我有所遺漏的話,請告訴我。 -- Robbie Allen
本文導航-機器學習 …… 05%
-神經網絡架構 …… 07%
-微軟 Azure 算法流程圖 …… 10%
-SAS 算法流程圖 …… 14%
-算法總結 …… 18%
-算法優劣 …… 26%
-Python …… 30%
-算法 …… 31%
-Python 基礎 …… 35%
-Numpy …… 41%
-Pandas …… 52%
-Matplotlib …… 61%
-Scikit Learn …… 68%
-Tensorflow …… 77%
-Pytorch …… 81%
-數學 …… 84%
-概率 …… 86%
-線性代數 …… 90%
-統計學 …… 93%
-微積分 …… 97%
機器學習Machine Learning有很多方面,當我開始研究學習它時,我發現了各種各樣的“小抄”,它們簡明地列出了給定主題的關鍵知識點。最終,我彙集了超過 20 篇的機器學習相關的小抄,其中一些我經常會翻閱,而另一些我也獲益匪淺。這篇文章裡面包含了我在網上找到的 27 個小抄,如果你發現我有所遺漏的話,請告訴我。
機器學習領域的變化是日新月異的,我想這些可能很快就會過時,但是至少在 2017 年 6 月 1 日時,它們還是很潮的。
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機器學習
這裡有一些有用的流程圖和機器學習算法表,我只包括了我所發現的最全面的幾個。
神經網絡架構
來源: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
微軟 Azure 算法流程圖
來源: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet
SAS 算法流程圖
來源: http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/
算法總結
來源: http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/
來源: http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/
算法優劣
來源: https://blog.dataiku.com/machine-learning-explained-algorithms-are-your-friend
Python
自然而然,也有許多在線資源是針對 Python 的,這一節中,我僅包括了我所見過的最好的那些小抄。
算法
來源: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/full-cheatsheet-machine-learning-algorithms/
Python 基礎
來源: http://datasciencefree.com/python.pdf
來源: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics#gs.0x1rxEA
Numpy
來源: https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/
來源: http://datasciencefree.com/numpy.pdf
來源: https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.Nw3V6CE
來源: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/numpy/numpy.ipynb
Pandas
來源: http://datasciencefree.com/pandas.pdf
來源: https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.S4P4T=U
來源: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/pandas/pandas.ipynb
Matplotlib
來源: https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet
來源: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/matplotlib/matplotlib.ipynb
Scikit Learn
來源: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet#gs.fZ2A1Jk
來源: http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html
來源: https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.ipynb
Tensorflow
來源: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb
Pytorch
來源: https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet
數學
如果你希望瞭解機器學習,那你就需要徹底地理解統計學(特別是概率)、線性代數和一些微積分。我在本科時輔修了數學,但是我確實需要複習一下了。這些小抄提供了機器學習算法背後你所需要了解的大部分數學知識。
概率
來源: http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf
線性代數
來源: https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf
統計學
來源: http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf
微積分
來源: http://tutorial.math.lamar.edu/getfile.aspx?file=B,41,N
[1]: 原帖地址 - https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6
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