机器学习入门秘笈

2017 年 12 月 5 日 AI研习社 camel

上周,我看到一些非常好的机器学习备忘单(http://t.cn/RY8iUgc),我想这对刚接触机器学习的工程师来说应该是极有帮助的。但是图片超不清晰,花费很多精力也没有找到高清原图。于是我就花了一些时间,根据这些图片复原了原图,以便能够帮助需要的人。下面这六张备忘单对我每天快速查找相应的库和函数非常有帮助。所以我就把这些备忘单打印了出来,挂在我的办公室墙上。有时候我需要一个快速参考,对我来说它可能比google搜索更快、更便捷。

希望对你有帮助!?当然,也真的非常建议你,把它打印出来挂到墙上!关注研习社,回复备忘录,获取矢量高清版图片下载地址。

  Jupyter Notebook备忘单

  Keras备忘单

  Matplotlib备忘单

  NumPy 基础备忘单

  Pandas基础备忘单

  Scikit-Learn备忘单

再说一遍:关注研习社,回复备忘录,获取矢量高清版图片下载地址。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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