资源 | AI、神经网络、机器学习、深度学习以及大数据学习备忘单

本文授权转自AI科技大本营(微信ID:rgznai100)

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以下是关于神经网络、机器学习、深度学习以及大数据学习的备忘单。

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神经网络

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Neural Networks Cheat Sheet

神经网络图谱

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Neural Networks Graphs Cheat Sheet

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Neural Network Cheat Sheet

机器学习概览

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Machine Learning Cheat Sheet

机器学习:Scikit-learn算法

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Machine Learning Cheat Sheet

Scikit-learn

开源的,功能强大的基于Python的科学计算工具包,包含大量的分类、回归与聚类算法,支持向量机、随机森林以及Gradient Boosting等。

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Scikit-Learn Cheat Sheet

微软 Azure 算法流程帮你基于数据性质选择合适的算法

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MACHINE LEARNING ALGORITHM CHEAT SHEET

Python for Data Science

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Python Data Science Cheat Sheet

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Big Data Cheat Sheet

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。

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TesorFlow Cheat Sheet

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。

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Keras Cheat Sheet

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。

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Numpy Cheat Sheet

Pandas:Python中的结构化数据分析利器

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Pandas Cheat Sheet

Data Wrangling

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Data Wrangling Cheat Sheet

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Pandas Data Wrangling Cheat Sheet

Data Wrangling with dplyr and tidyr

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Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet

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Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet

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。

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Scipy Cheat Sheet

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。

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Matplotlib Cheat Sheet

数据可视化

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Data Visualization Cheat Sheet

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ggplot cheat sheet

PySpark

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Pyspark Cheat Sheet

Big-O

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Big-O Algorithm Cheat Sheet

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Big-O Algorithm Complexity Chart

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BIG-O Algorithm Data Structure Operations

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Big-O Array Sorting Algorithms

备忘单来源:

Big-O Algorithm Cheat Sheet: 

http://bigocheatsheet.com/

Bokeh Cheat Sheet: http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Bokeh_Cheat_Sheet.pdf

Data Science Cheat Sheet: http://www.datacamp.com/community/tutorials/python->

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