专栏首页人工智能头条AI速查表:神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

AI速查表:神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表,是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。

(温馨提示:点击图片可查看大图)

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

速查表来源

  • Big-O Algorithm Cheat Sheet:

http://bigocheatsheet.com/

  • Bokeh Cheat Sheet:

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Bokeh_Cheat_Sheet.pdf

  • Data Science Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics

  • Data Wrangling Cheat Sheet:

https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

  • Data Wrangling:

https://en.wikipedia.org/wiki/Data_wrangling

  • Ggplot Cheat Sheet:

https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf

  • Keras Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs

  • Keras:

https://en.wikipedia.org/wiki/Keras

  • Machine Learning Cheat Sheet:

https://ai.icymi.email/new-machinelearning-cheat-sheet-by-emily-barry-abdsc/

  • Machine Learning Cheat Sheet:

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

  • ML Cheat Sheet:

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

  • Matplotlib Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uEKySpY

  • Matpotlib:

https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib

  • Neural Networks Cheat Sheet:

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

  • Neural Networks Graph Cheat Sheet:

http://www.asimovinstitute.org/blog/

  • Neural Networks:

https://www.quora.com/Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network

  • Numpy Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.AK5ZBgE

  • NumPy:

https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy

  • Pandas Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxM

  • Pandas:

https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)

  • Pandas Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.HPFoRIc

  • Pyspark Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/pyspark-cheat-sheet-python#gs.L=J1zxQ

  • Scikit Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

  • Scikit-learn:

https://en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn

  • Scikit-learn Cheat Sheet:

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

  • Scipy Cheat Sheet:

https://www.datacamp.com/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.JDSg3OI

  • SciPy:

https://en.wikipedia.org/wiki/SciPy

  • TesorFlow Cheat Sheet:

https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html

  • Tensor Flow:

https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

原文地址: https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463

本文分享自微信公众号 - 人工智能头条(AI_Thinker),作者:值得收藏

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-02-08

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 可能是史上最全的Tensorflow学习资源汇总

    在之前的Tensorflow系列文章中,我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章...

    用户1737318
  • Top 50机器学习项目实战总结

    用户1737318
  • 干货 | 陪伴我学习NLP、知识图谱的那些资源(教程+书籍+网站+工具+论文...可以说很全面了)

    【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源,涵盖内容与形式也是非常丰富,接下来人工智能头条还会继续努力,分享更多更好的新资源给大...

    用户1737318
  • 【知识】AI知识速查表,值得收藏

    本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表,是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。...

    陆勤_数据人网
  • AI速查表:神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

    本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表,是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。...

    CSDN技术头条
  • 干货收藏:AI、深度学习、神经网络、大数据备忘录(附资料)

    导读:本文涵盖了神经网络结构、机器学习、TensorFlow、Pandas、Numpy、Python、Scikit-Learn、Scipy等的基本概念与使用方法...

    华章科技
  • AI速查表:神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

    本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表,是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。...

    zenRRan
  • 精华 | 超全的速查资料 【历史最全】

    本文涵盖了神经网络结构、机器学习、TensorFlow、Pandas、Numpy、Python、Scikit-Learn、Scipy等的基本概念与使用方法。

    昱良
  • 资源 | AI、神经网络、机器学习、深度学习以及大数据学习备忘单

    ? 以下是关于神经网络、机器学习、深度学习以及大数据学习的备忘单,其中部分内容和此前发布的《资源 | 值得收藏的 27 个机器学习的小抄》有所重复,大家可以两...

    AI科技大本营
  • 2020前端性能优化清单(三)

    最好先了解你要处理的内容。盘点出所有资源的清单( JavaScript 、图片、字体、第三方脚本和页面上开销较大的模块,例如轮播、复杂的信息图和多媒体内容),然...

    桃翁

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券