资源 | 值得收藏的 27 个机器学习的小抄

2017 年 8 月 12 日 AI100 收藏党最爱


机器学习有很多方面,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。

-- Robbie Allen


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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


(via:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/)


神经网络公园


微软 Azure 算法流程图


(via: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


(via: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


(via:http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/)


机器学习算法指引


(via: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


(via: 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


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



Python 基础


(via:http://datasciencefree.com/python.pdf)



数据科学Python入门备忘单


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



NumPy Cheat Sheet - Python for Data Science


(via:https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/)



Numpy Cheat Sheet


(via: http://datasciencefree.com/numpy.pdf)



NumPy Cheat Sheet: Data Analysis in Python


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



Data-Science-Ipython-Notebooks(NumPy)


(via:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/

numpy/numpy.ipynb)



Data Analysis with Pandas


(via:http://datasciencefree.com/pandas.pdf)



Pandas Cheat Sheet for Data Science in Python


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

S4P4T=U)



Data-Science-Ipython-Notebooks(Pandas)


(via:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/

pandas/pandas.ipynb)



Matplotlib Cheat Sheet: Plotting in Python


(via:https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet)



Data-Science-Ipython-Notebooks


(via: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/

matplotlib/matplotlib.ipynb)



Scikit Learn


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



Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn)


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



ml_cheat_sheet


(via: https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.

ipynb)



TensorFlow-Examples


(via: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/

master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb)



Pytorch Cheatsheet


(via: 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


(via:http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf)


概率小抄 2.0


线性代数


(via: https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf)


四页内解释线性代数


统计学


(via: http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf)


统计学小抄


微积分


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


微积分小抄




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