資源|最好的九張機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)代碼速查表,附高清下載
作者:Kailash Ahirwar
機(jī)器之心編譯
文末附高清速查表下載
對(duì)于初學(xué)者來講,入門機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)非常困難;同時(shí)深度學(xué)習(xí)庫也難以理解。通過收集多方資源,我在 Github 上創(chuàng)建了一個(gè)速查表庫,希望能對(duì)你有所幫助。歡迎訪問這個(gè)庫,并完善它(如果你也有速查表)。
項(xiàng)目地址:https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai
資源下載:
附上云盤下載鏈接,長(zhǎng)按掃碼關(guān)注:Python與機(jī)器智能,后臺(tái)回復(fù)AI速查表(建議復(fù)制)即可獲得百度網(wǎng)盤地址。
Python與機(jī)器智能
(公眾號(hào)有大量Python,和AI相關(guān)資源,歡迎關(guān)注!)
1.Keras
Keras 是一個(gè)非常強(qiáng)大且容易上手的深度學(xué)習(xí)庫;當(dāng) Keras 接入 Theano 和 TensorFlow 時(shí),后兩者可提供高水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API 以開發(fā)和評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型。該速查表可用于 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

2. Numpy
Numpy 庫是 Python 中科學(xué)性計(jì)算的核心庫,它提供高性能、多維度的數(shù)組對(duì)象,以及對(duì)這些數(shù)組進(jìn)行運(yùn)算的工具。該速查表可用于 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

3. Pandas
這張 Pandas 速查表主要用于數(shù)據(jù)整理(data wrangling)。


Pandas 庫構(gòu)建在 NumPy 上,并為 Python 編程語言提供易于上手的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。該速查表可用于 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

4. SciPy
SciPy 庫是科學(xué)性計(jì)算的核心包之一,科學(xué)性計(jì)算可提供數(shù)學(xué)算法和構(gòu)建在 Python 的 NumPy 擴(kuò)展上的便捷函數(shù) (Convenience Functions) ;該表中還包括線性代數(shù)的部分。該速查表可用于 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

5. Matplotlib
Matplotlib 是一個(gè) Python 2D 繪圖庫,它在平臺(tái)上以多種硬拷貝格式和交互環(huán)境生成發(fā)表品質(zhì)的圖。該速查表用于 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)。

6. Scikit-learn
Scikit-learn 是一個(gè)開源 Python 庫,通過統(tǒng)一接口實(shí)現(xiàn)一系列的機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)處理、交叉驗(yàn)證和視覺化算法。該速查表可用于 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

7. Neural Networks Zoo(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大全)
該速查表幾乎涵蓋了所有類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

8. ggplot2
ggplot2 基于圖形語法,其思想是你可以利用相同的幾個(gè)組件構(gòu)建所有的圖形:一個(gè)數(shù)據(jù)集、一個(gè)幾何集(表征數(shù)據(jù)點(diǎn)的視覺化標(biāo)記)和一個(gè)協(xié)作系統(tǒng)。該速查表用于數(shù)據(jù)可視化。


原文鏈接:https://medium.com/@kailashahirwar/essential-cheat-sheets-for-machine-learning-and-deep-learning-researchers-efb6a8ebd2e5
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