没有统计学基础可以学python-机器学习和Python怎样快速掌握？你一定需要这27张清单...

原标题：机器学习和Python怎样快速掌握？你一定需要这27张清单

原文来源：unsupervised methods

作者：Robbie Allen

「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮

毫无疑问，在AI领域中，机器学习涉及的面非常广，当我开始对这个主题进行深度挖掘时，我遇到了各种各样的“明细清单”，它们都简洁地列出了我所需要知道的关于这个主题的所有要点。最后，根据对各种相关资料的搜集和整理，我编写了机器学习及相关知识的超过20种以上的明细清单。这里面有些是我经常引用参考的，而且我认为其他人也会从中受益。这篇文章里面包含了我在网上发现较好的明细清单中的27个。

鉴于机器学习的发展速度非常快，清单里面的很多知识也许会过时，但对现在说来，还是很有收藏、参考价值的。（注：本文中所有图片均可点击放大）

如果你想一次性获得全部的明细清单，而不必像我一样单独一一下载，那么，你可以从我创建的压缩文件夹中获取。

（https://www.dropbox.com/s/v3yg8djhdf24g6v/UnsupervisedMethods.com%20-%20Cheat%20Sheets.zip?dl=0）

机器学习

这里有一些关于机器学习算法的有用的流程图和表格，当然，这里所包含的只是我所发现的最全面的种类。

神经网络架构

来源：

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

神经网络汇总

微软Azure算法流程图

来源：

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

微软 Azure机器学习工作室的机器学习算法明细表

SAS算法流程图

来源：

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

SAS：我应该使用哪种机器学习算法？

算法汇总

来源：

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

机器学习算法汇总

来源：

http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/?utm_source=datafloq&utm_medium=ref&utm_campaign=datafloq

哪一种机器学习算法是最好的

算法对比

来源：

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

Python

意料之中的是，Python也有很多可用的在线来源。因此在这一节中，清单里面所包含是我遇到过的最好的各种来源。

算法

来源：

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

Python基础

来源：

http://datasciencefree.com/python.pdf

来源：

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

Numpy

来源：

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

来源：

http://datasciencefree.com/numpy.pdf

来源：

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

来源：

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

Pandas

来源：

http://datasciencefree.com/pandas.pdf

来源：

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

来源：

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

Matplotlib

来源：

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

来源：

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

Scikit Learn

来源：

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

来源：

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

来源：

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

Tensorflow

来源：

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

Pytorch

来源：

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

数学

如果你想真正地理解机器学习，你需要有扎实的统计学（尤其是概率论）知识基础，线性代数以及微积分基础。我在上大学的时候学的是数学专业，但是我肯定还是需要对这些数学知识进行复习。如果你想理解常用机器学习算法背后的数学原理，那么下面的这些明细清单将会是你需要的。

概率论

来源：

https://static1.squarespace.com/static/54bf3241e4b0f0d81bf7ff36/t/55e9494fe4b011aed10e48e5/1441352015658/probability_cheatsheet.pdf

概率论明细清单v2.0

线性代数

来源：

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

论文四页纸中所阐述的线性代数

统计学

来源：

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

统计学明细清单

微积分

来源：

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

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