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AI速查表:神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

人工智能头条 • 9 月前 • 230 次点击  

本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表,是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。


(温馨提示:点击图片可查看大图)



1. 神经网络


2. 神经网络结构


3. 神经网络公式



4. 机器学习:概览


5. 机器学习:Scikit-learn算法



Scikit-learn是基于Python的功能强大的开源科学计算工具包,内含分类、回归、聚类、支持向量机、随机森林与Gradient Boosting等算法。



6. 机器学习:算法概览



7. Python数据科学



8. 大数据



9. TensorFlow



2017 年 5 月,谷歌宣布了第二代 TPU ,并在Google Compute Engine中加入了对 TPU 的支持。第二代 TPU 有高达 180 万亿次浮点运算性能。当 64 块TPU 组合使用时,可提供高达 11.5 千万亿次浮点运算的性能。


10. Keras



2017 年,TensorFlow核心库加入了对 Keras 的支持。Keras作者Chollet表示Keras更适合作端口使用,而非端对端的机器学习框架,它提供了更高级更直观的抽象集合,可轻松配置神经网络,无需考虑后端科学计算库。


11. NumPy



NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多。


12. Pandas:Python结构化数据分析利器



13. Data Wrangling




14. Data Wrangling with dplyr and tidyr




15. SciPy



基于 NumPy 数组对象构建,是 NumPy 堆栈的一部分,包含 Matplotlib,pandas 和 SymPy 等工具,以及一个科学计算库的扩展集。


16. Matplotlib



Matplotlib是Python中常用的可视化工具之一,便于创建海量类型2D图表和一些基本的3D图表。


17. 数据可视化




18. PySpark




19. Big-O






速查表来源


  • Big-O Algorithm Cheat Sheet: 

http://bigocheatsheet.com/

  • 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 Graph Cheat Sheet: 

http://www.asimovinstitute.org/blog/

  • 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



原文地址:

https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463






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