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【知識】AI知識速查表,值得收藏

本文是Chatbots Life創始人Stefan Kojouharov花費數學心血搜集的AI概念速查表,是學習神經網絡、機器學習、深度學習與大資料必備之良方。


(溫馨提示:點擊圖片可查看大圖)



1. 神經網絡


2. 神經網絡結構


3. 神經網絡公式



4. 機器學習:概覽


5. 機器學習:Scikit-learn演算法



Scikit-learn是基於Python的功能強大的開源科學計算工具包,內含分類、回歸、聚類、支持向量機、隨機森林與Gradient Boosting等演算法。



6. 機器學習:演算法概覽



7. Python資料科學



8. 大資料



9. TensorFlow



2017 年 5 月,谷歌宣佈了第二代 TPU ,併在Google Compute Engine中加入了對 TPU 的支持。第二代 TPU 有高達 180 萬億次浮點運算性能。當 64 塊TPU 組合使用時,可提供高達 11.5 千萬億次浮點運算的性能。


10. Keras



2017 年,TensorFlow核心庫加入了對 Keras 的支持。Keras作者Chollet表示Keras更適合作端口使用,而非端對端的機器學習框架,它提供了更高級更直觀的抽象集合,可輕鬆配置神經網絡,無需考慮後端科學計算庫。


11. NumPy



NumPy系統是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來儲存和處理大型矩陣,比Python自身的嵌套串列(nested list structure)結構要高效的多。


12. Pandas:Python結構化資料分析利器



13. Data Wrangling




14. Data Wrangling with dplyr and tidyr




15. SciPy



基於 NumPy 陣列物件構建,是 NumPy 堆棧的一部分,包含 Matplotlib,pandas 和 SymPy 等工具,以及一個科學計算庫的擴展集。


16. Matplotlib



Matplotlib是Python中常用的可視化工具之一,便於創建海量型別2D圖表和一些基本的3D圖表。


17. 資料可視化




18. PySpark




19. Big-O






速查表來源


  • 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



原文地址:

https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463


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