51学通信论坛2017新版

标题: 值得收藏的 27 个机器学习的小抄 [打印本页]

作者: admin 时间: 2017-11-15 14:57
标题: 值得收藏的 27 个机器学习的小抄

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机器学习有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。 -- Robbie Allen

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-机器学习 …… 05%

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-数学 …… 84%

编译自： https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6
作者： Robbie Allen
译者： wxy

机器学习Machine Learning有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。
机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可能很快就会过时，但是至少在 2017 年 6 月 1 日时，它们还是很潮的。
如果你喜欢这篇文章，那就分享给更多人，如果你想感谢我，就到原帖地址[1]点个赞吧。
机器学习

这里有一些有用的流程图和机器学习算法表，我只包括了我所发现的最全面的几个。
神经网络架构

来源： http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

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神经网络公园

微软 Azure 算法流程图

来源： https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet

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用于微软 Azure 机器学习工作室的机器学习算法

SAS 算法流程图

来源： http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/

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SAS：我应该使用哪个机器学习算法？

算法总结

来源： http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/

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机器学习算法指引

来源： http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/

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已知的机器学习算法哪个最好？

算法优劣

来源： https://blog.dataiku.com/machine-learning-explained-algorithms-are-your-friend

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Python

自然而然，也有许多在线资源是针对 Python 的，这一节中，我仅包括了我所见过的最好的那些小抄。
算法

来源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/full-cheatsheet-machine-learning-algorithms/

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Python 基础

来源： http://datasciencefree.com/python.pdf

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来源： https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics#gs.0x1rxEA

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Numpy

来源： https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/

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来源： http://datasciencefree.com/numpy.pdf

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来源： https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.Nw3V6CE

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来源： https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/numpy/numpy.ipynb

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Pandas

来源： http://datasciencefree.com/pandas.pdf

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来源： https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.S4P4T=U

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来源： https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/pandas/pandas.ipynb

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Matplotlib

来源： https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet

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来源： https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/matplotlib/matplotlib.ipynb

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Scikit Learn

来源： https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet#gs.fZ2A1Jk

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来源： http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

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来源： https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.ipynb

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Tensorflow

来源： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb

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Pytorch

来源： https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet

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数学

如果你希望了解机器学习，那你就需要彻底地理解统计学（特别是概率）、线性代数和一些微积分。我在本科时辅修了数学，但是我确实需要复习一下了。这些小抄提供了机器学习算法背后你所需要了解的大部分数学知识。
概率

来源： http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf

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概率小抄 2.0

线性代数

来源： https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf

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四页内解释线性代数

统计学

来源： http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf

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统计学小抄

微积分

来源： http://tutorial.math.lamar.edu/getfile.aspx?file=B,41,N

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微积分小抄

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