【人工智能】深度學習、神經網絡圖

 今天在看ai網站時，發現了一個比較老的資源：

  這個其實網上的人很多這個，但是這個我去看了看，還不錯，做了一個記錄吧

神經網絡

神經網絡備忘單

神經網絡圖

神經網絡圖形備忘錄

神經網絡公式

神經網絡公式備忘單

機器學習概述

機器學習備忘單

機器學習：Scikit學習算法

這個機器學習備忘單將幫助您找到最難的部分的工作正確的估算。 該流程圖將幫助您檢查每個估算器的文檔和粗略指南，這將有助於您更多地瞭解問題以及如何解決問題。

機器學習備忘單

Scikit-學習

Scikit-learn （以前的scikits.learn ）是Python編程語言的免費機器學習 庫 。 它具有各種分類 ， 迴歸和聚類算法，包括支持向量機， 隨機森林， 梯度提升 ， k-均值和DBSCAN ，並且設計爲與Python數字和科學庫NumPy和SciPy互操作。

Scikit-Learn Cheat Sheet

機器學習：算法乳膠片

這款來自Microsoft Azure的機器學習備忘單將幫助您爲預測分析解決方案選擇合適的機器學習算法。 首先，備忘單會詢問您有關數據的性質，然後爲該作業提供最佳算法。

機器學習算法CHEAT SHEET

用於數據科學的Python

Python數據科學備忘單

大數據

大數據備忘單

TensorFlow

2017年5月，Google宣佈了第二代TPU以及Google Compute Engine中 TPU的可用性。 [12]第二代TPU提供高達180 teraflops的性能，並且當組織成64個TPU的集羣時，可提供高達11.5 petaflops。

TesorFlow備忘單

Keras

2017年，Google的TensorFlow團隊決定在TensorFlow的核心庫中支持Keras。 Chollet解釋說Keras被認爲是一個接口而不是一個端到端的機器學習框架。 它提供了一個更高級，更直觀的抽象集，可以輕鬆配置神經網絡，而不管後端科學計算庫如何。

Keras備忘單

NumPy

NumPy的目標是Python的CPython參考實現 ，它是一個非優化的字節碼解釋器。 爲這個版本的Python編寫的數學算法通常運行得比編譯後的版本慢得多。 NumPy解決緩慢問題的部分原因是提供了多維數組和函數以及在數組上高效運行的操作符，需要重寫一些代碼，主要是使用NumPy的內部循環。

Numpy Cheat Sheet

Pandas

“Pandas”這個名字來源於“ panel data
”一詞，它是多維結構化數據集的計量經濟學術語。

Pandas Cheat Sheet

Data Wrangling

“data wrangler”一詞開始滲透流行文化。 在2017年的電影“ Kong Sk：骷髏島”中 ，演員馬克埃文傑克遜扮演的角色之一被介紹爲“我們的數據糾纏者（data wrangler）史蒂夫伍德沃德”。

數據Wrangling備忘單

Pandas Data Wrangling Cheat Sheet

數據與dplyr和tidyr糾纏在一起

Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet

Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet

SciPy

SciPy構建在NumPy數組對象上，是NumPy棧的一部分，其中包括Matplotlib ， pandas和SymPy等工具以及一套擴展的科學計算庫。 這個NumPy棧與其他應用程序（如MATLAB ， GNU Octave和Scilab）具有相似的用戶。 NumPy堆棧有時也被稱爲SciPy堆棧。 [3]

Scipy備忘錄

Matplotlib

matplotlib是Python編程語言及其數值數學擴展NumPy的繪圖 庫 。 它提供了一個面向對象的 API，用於將圖表嵌入到使用Tkinter ， wxPython ， Qt或GTK +等通用GUI工具包的應用程序中。 還有一個基於狀態機 （如OpenGL ）的程序性 “pylab”接口，其設計與MATLAB非常相似，儘管它的使用不受歡迎。 [2] SciPy使用matplotlib。

pyplot是一個matplotlib模塊，它提供了一個類似於MATLAB的界面。 [6] matplotlib被設計爲與MATLAB一樣可用，並具有使用Python的能力，其優點是免費。

Matplotlib備忘單

數據可視化

數據可視化備忘單

ggplot備忘單

PySpark

PySpark備忘單

Big-O

Big-O算法備忘單

Big-O算法複雜性圖表

BIG-O算法數據結構操作

大數組排序算法

Resources

• 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