本文收集整理了機器學習相關速查表(Machine Learning Cheatsheet),包含機器學習、Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、線性代數、微積分、統計學、概率論等相關速查表。我已經建立了開源項目MachineLearningCheatsheets,我將持續更新機器學習相關的各種cheatsheet,歡迎star。
目錄
機器學習
神經網絡架構
神經網絡結構速查表,包括感知機、前饋神經網絡、徑向基函數網絡、循環神經網絡等。
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Azure 機器學習算法
Microsoft Azure機器學習擁有來自分類,推薦系統,羣集,異常檢測,迴歸和文本分析系列的大型算法庫。每個都旨在解決不同類型的機器學習問題。
每種機器學習算法都有自己的風格或歸納偏差。對於特定問題,幾種算法可能是合適的,並且一種算法可能比其他算法更合適。但是,並非總是可能事先知道哪種方法最合適。在這種情況下,速查表中會同時列出幾種算法。適當的策略是嘗試一種算法,如果結果仍不令人滿意,則嘗試其他算法。
SAS 機器學習算法
該資源主要是爲對識別和應用機器學習算法來解決他們感興趣的問題感興趣的初學者到中級數據科學家或分析人員而設計的。
即使是經驗豐富的數據科學家,也無法在嘗試不同算法之前就確定哪種算法性能最佳。我們不提倡一種完成的方法,但是我們確實希望根據一些明確的因素提供有關哪些算法首先要嘗試的指導。
The world of machine learning algorithms
這是一個非常不錯的信息圖,展示了機器學習算法類別的基本類型。
data iku 機器學習算法
我們(data iku)對預測分析中使用的頂級算法進行了簡要總結,您可以在下面看到。
Python
Python 速查表
Python 導入數據
Numpy
NumPy支持大量的維度數組與矩陣運算,是針對數組運算的Python庫。我曾經在前置機器學習系列裏講過前置機器學習(三):30分鐘掌握常用NumPy用法。
Pandas
Pandas提供快速,靈活和富於表現力的數據結構,是強大的數據分析Python庫。
我曾經寫過近萬字的文章介紹pandas。
我曾經在前置機器學習系列裏講過前置機器學習(四):一文掌握Pandas用法。
篇幅關係,以上僅爲部分pandas
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Matplotlib
關於matplotlib的相關文章收錄於前置機器學習系列。
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Scikit-Learn
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spaCy
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Bokeh
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數學
概率論
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線性代數
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統計學
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微積分
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