AI学习福利:加强版AI方向的各种“小抄”

之前为大家提供了一些实用的机器学习和深度学习的Cheat Sheets,详情见给机器学习和深度学习工程师的“小抄”。这次在原有的基础上添加了更多更强大的信息供大家参考学习。

Neural Networks(神经网络)

Neural Networks神经网络

Neural Networks Cheat Sheet AI学习福利:加强版AI方向的各种“小抄”AI学习福利:加强版AI方向的各种“小抄”

Neural Networks Cheat Sheet

机器学习概述

机器学习概述

Machine Learning Cheat Sheet

机器学习: Scikit-learn算法库

这个机器学习Cheat Sheet将帮助您找到这项工作中最困难的部分的正确估计量。流程图将帮助您检查每个评估器的文档和粗略指南,从而帮助您更好地了解问题以及如何解决它。

机器学习: Scikit-learn算法库

 Machine Learning Cheat Sheet

Scikit-Learn

Scikit-learn是一个免费的机器学习库软件,用于Python编程语言。它具有各种分类、回归和聚类算法,包括support vector machines、random forests、gradient boosting、k-means和DBSCAN,并且被设计用来与Python数字和科学库NumPy和SciPy进行交互操作。

Scikit-Learn

 Scikit-Learn Cheat Sheet

 机器学习:算法Cheat Sheet

这个来自微软Azure的机器学习Cheat Sheet的备忘单将帮助根据选择你的预测分析解决方案来选择合适的机器学习算法。首先,Cheat Sheet问你关于数据的性质,然后给出对这份工作最佳的算法。

 机器学习:算法Cheat Sheet

 Machine learning algorithm cheat sheet

Python数据科学

Python

 Python Data Science Cheat Sheet

Python Big Data Cheat Sheet

TensorFlow

在2017年5月,谷歌宣布了第二代TPU,以及谷歌计算引擎中TPUs的可用性。第二代TPUs每秒可处理180万亿次浮点运算,当被组织成64个TPUs集群时,可提供多达11500万亿次浮点运算。

TensorFlow

 TesorFlow Cheat Sheet

Keras

在2017年,谷歌的TensorFlow团队决定支持TensorFlow的核心库中的Keras。Chollet解释说,Keras被认为是一个界面,而不是一个端对端机器学习框架。它提供了一种更高级、更直观的抽象集合,使得不管后端科学计算库怎样,都可以轻松地配置神经网络。

Keras

Keras Cheat Sheet

 Numpy

NumPy把Python的CPython参考实现作为目标,它是一个非优化的字节码解释器。为这个版本的Python编写的数学算法通常比编译后的同类程序运行的速度要慢得多。NumPy解决了这个缓慢的问题,部分原因是提供了多维数组、函数和操作符,它们可以有效地对数组进行操作,要求重写一些代码,其中大部分是使用NumPy的内循环。

 Numpy

 Numpy Cheat Sheet

Pandas

“Pandas”的名字来源于“面板数据(panel data)”,这是一个计量经济学术语,用于多维结构的数据集。

Pandas

 Pandas Cheat Sheet

Data Wrangling

“Data Wrangling”这个词开始渗入流行文化。在2017年的电影“金刚:骷髅岛”,由演员马克埃文杰克逊扮演的角色之一被介绍为“史蒂夫伍德沃德,我们的Data Wrangling”。

Data Wrangling

Data Wrangling Cheat Sheet

Data Wrangling

 Data Wrangling Cheat Sheet

Data Wrangling with dplyr and tidyr

Data Wrangling with dplyr and tidyr

Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet

Data Wrangling with dplyr and tidyr

Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet

Scipy

SciPy构建在NumPy数组对象之上,是NumPy栈的一部分,其中包括Matplotlib、pandas和SymPy等工具,以及一套不断扩展的科学计算库。这个NumPy栈与其他应用程序类似,例如MATLAB、GNU Octave和Scilab。NumPy栈有时也被称为“SciPy栈”。

Scipy

Scipy Cheat Sheet

Matplotlib

Matplotlib是Python编程语言的一个绘图库,它的计算数学扩展NumPy。它提供了一种面向对象的将情节嵌入到应用程序中API,用于在应用程序中使用诸如Tkinter、wxPython、Qt或GTK+等通用的GUI toolkits。还有一个基于状态机(如OpenGL)的 “pylab”程序界面,设计与MATLAB相似,尽管它的使用是不被鼓励的。SciPy使用了matplotlib。

pyplot是一个matplotlib模块,它提供了一个类似于MATLAB的接口。matplotlib被设计成与MATLAB一样可用,具有使用Python的能力,而且是它是免费的。

Matplotlib

Matplotlib Cheat Sheet

数据可视化(Data Visualization)

数据可视化(Data Visualization)

Data Visualization Cheat Sheet

数据可视化(Data Visualization)

ggplot cheat sheet

PySpark

PySpark

Pyspark Cheat Sheet

 

Cheat Sheets来源:

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: 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

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