【干货】机器学习知识体系思维导图,一图让你理解所有概念

2017 年 11 月 28 日 专知 专知内容组(编)

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机器学习 思维导图 / 速查表

思维导图集从数据分析到深度学习来汇总机器学习概念

Overview

机器学习是计算机科学的一个子领域,使计算机不需要明确的编程步棸就能够自主学习。它致力于通过学习数据和预测数据来建立各种算法。

机器学习的应用范围非常广泛。它涵盖数学,计算机科学和神经科学的多个领域。这是一个试图在一个PDF文件中来总结整个机器学习领域。


Download

PDF 的下载地址:

  • https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap/blob/master/Machine%20Learning.pdf


 同一个文件,只是以白色为背景

  • https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap/blob/master/Machine%20Learning%20-%20White%20BG.pdf


我是使用MindNode在Mac上建立这些思维导图的 https://mindnode.com

对应的Notebook

这个思维导图或者说是速查表还有一个相对应的Jupyter Notebook,它会教你如何一步一步的进行数据科学

  • https://github.com/dformoso/sklearn-classification


关于深度学习的思维导图

这是另外一个主要关于深度学习的思维导图

  • https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap


1. 过程

数据科学处理做不到一劳永逸,而是一个需要设计,实施和维护不断反复的过程。 PDF里面包含有关内容的快速概览。下面是一个快速截图。


2. 数据处理

首先我们需要一些数据。我们找到、收集、清洗以及其它的五个步棸来处理这些数据。下面是一些数据处理要求的例子。


3. 数学运算

数学是建立机器学习的基石。你可以通过这个PDF浏览最常见的组件。 ps:如果你看到缺少的东西可以给作者发送您的反馈,。


4. 概念

一个可能并不十分全面关于激活函数,loss函数,计算框架以及方法的列表


5. 模型

经常使用模型的列表。


引用

我准备在未来建立一个更全面的引用列表。现阶段我只是列出了我建立这个思维导图PDF时的部分来源。

  • Stanford and Oxford Lectures. CS20SI, CS224d.

  • Books:

    • Deep Learning - Goodfellow.

    • Pattern Recognition and Machine Learning - Bishop.

    • The Elements of Statistical Learning - Hastie.

  • Colah's Blog. http://colah.github.io

  • Kaggle Notebooks.

  • Tensorflow Documentation pages.

  • Google Cloud Data Engineer certification materials.

  • Multiple Wikipedia articles.


关于作者

Twitter:

  • https://twitter.com/danielmartinezf

Linkedin:

  • https://www.linkedin.com/in/danielmartinezformoso/

Email:

  • daniel.martinez.formoso@gmail.com



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