【AI速查表】神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

1. 神经网络

2. 神经网络结构

3. 神经网络公式

4. 机器学习:概览

5. 机器学习:Scikit-learn算法

Scikit-learn是基于Python的功能强大的开源科学计算工具包,内含分类、回归、聚类、支持向量机、随机森林与Gradient Boosting等算法。

6. 机器学习:算法概览

7. Python数据科学

8. 大数据

9. TensorFlow

2017 年 5 月,谷歌宣布了第二代 TPU ,并在Google Compute Engine中加入了对 TPU 的支持。第二代 TPU 有高达 180 万亿次浮点运算性能。当 64 块TPU 组合使用时,可提供高达 11.5 千万亿次浮点运算的性能。

10. Keras

2017 年,TensorFlow核心库加入了对 Keras 的支持。Keras作者Chollet表示Keras更适合作端口使用,而非端对端的机器学习框架,它提供了更高级更直观的抽象集合,可轻松配置神经网络,无需考虑后端科学计算库。

11. NumPy

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多。

12. Pandas:Python结构化数据分析利器

13. Data Wrangling

14. Data Wrangling with dplyr and tidyr

15. SciPy

基于 NumPy 数组对象构建,是 NumPy 堆栈的一部分,包含 Matplotlib,pandas 和 SymPy 等工具,以及一个科学计算库的扩展集。

16. Matplotlib

Matplotlib是Python中常用的可视化工具之一,便于创建海量类型2D图表和一些基本的3D图表。

17. 数据可视化

18. PySpark

19. Big-O

原文地址: https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b46

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原文发布于微信公众号 - IT派(it_pai)

原文发表时间:2018-03-14

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