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

• -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。

如果你喜歡這篇文章，那就分享給更多人，如果你想感謝我，就到原帖地址[1]點個贊吧。

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/

神經網絡公園

微軟 Azure 算法流程圖

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

用於微軟 Azure 機器學習工作室的機器學習算法

SAS 算法流程圖

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

SAS：我應該使用哪個機器學習算法？

算法總結

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

機器學習算法指引

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

已知的機器學習算法哪個最好？

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

概率小抄 2.0

線性代數

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

四頁內解釋線性代數

統計學

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

統計學小抄

微積分

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

微積分小抄

• [1]: 原帖地址 - https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6

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