27个机器学习的小抄你值得收藏

机器学习(Machine Learning)有很多方面,当我开始研究学习它时,我发现了各种各样的“小抄”,它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终,我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄,其中一些我经常会翻阅,而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄,如果你发现我有所遗漏的话,请告诉我。

机器学习领域的变化是日新月异的,我想这些可能很快就会过时,但是至少在目前,它们还是很潮的。

机器学习

这里有一些有用的流程图和机器学习算法表,我只包括了我所发现的最全面的几个。

神经网络架构

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

神经网络公园

微软 Azure 算法流程图

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

用于微软 Azure 机器学习工作室的机器学习算法

SAS 算法流程图

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

SAS:我应该使用哪个机器学习算法?

算法总结

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

机器学习算法指引

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

已知的机器学习算法哪个最好?

算法优劣

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

Python

自然而然,也有许多在线资源是针对 Python 的,这一节中,我仅包括了我所见过的最好的那些小抄。

算法

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

Python 基础

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

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

Numpy

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

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

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

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

Pandas

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

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

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

Matplotlib

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

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

Scikit Learn

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

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

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

Tensorflow

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

Pytorch

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

数学

如果你希望了解机器学习,那你就需要彻底地理解统计学(特别是概率)、线性代数和一些微积分。我在本科时辅修了数学,但是我确实需要复习一下了。这些小抄提供了机器学习算法背后你所需要了解的大部分数学知识。

概率

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

概率小抄 2.0

线性代数

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

四页内解释线性代数

统计学

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

统计学小抄

微积分

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

微积分小抄

原文链接:https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6 整理:机器学习算法与自然语言处理

原文发布于微信公众号 - Spark学习技巧(bigdatatip)

原文发表时间:2018-05-09

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。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏CSDN技术头条

入坑机器学习,必知必会的十个知识点

这篇文章主要面向的是非专业的读者,简单直白地介绍了机器学习的概念、内涵、以及机器学习的相关问题。对于专业人士而言也可以依据这篇文章对机器学习的概念做更深入的理解...

2237
来自专栏CVer

人脸识别最全知识图谱—清华大学出品【附下载】

自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种...

1683
来自专栏人工智能头条

入坑机器学习,十个知识点你不得不知

1402
来自专栏机器之心

学界 | DeepMind提出关系性深度强化学习:在星际争霸2任务中获得最优水平

在星际争霸 II 学习环境中,DeepMind 的智能体在六个小游戏中达到了当前最优水平,且在四个游戏中的表现超越了大师级人类玩家。这种新型强化学习可以通过结构...

1160
来自专栏数据派THU

清华出品 | 人脸识别最全知识图谱

自20世纪下半叶,计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时,伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用,数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素,各种...

2044
来自专栏IT技术精选文摘

深入浅出之机器学习入门

在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外...

1928
来自专栏企鹅号快讯

2018 年最值得期待的学术进展——致人工智能研究者们的年终总结

原标题:2018 年最值得期待的学术进展——致人工智能研究者们的年终总结 ? 来源:AI科技评论 概要:这里,我们为大家奉上机器学习学者 Alex Honcha...

1857
来自专栏CDA数据分析师

深入浅出,一篇超棒的机器学习入门文章

? 原文链接:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍...

2807
来自专栏IT派

值得收藏的27个机器学习的小抄

机器学习(Machine Learning)有很多方面,当我开始研究学习它时,我发现了各种各样的“小抄”,它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终,我汇集了超...

1222
来自专栏AI星球

从机器学习谈起

机器学习[Machine Learning]在当今社会的火热程度有目共睹,自己也一直想写一下自己对Machine Learning(简称ML)的认识,今天偶然看...

1223

扫码关注云+社区