机器学习深度学习研究者最重要的11张速查表

转自：http://www.techug.com/post/essential-cheat-sheets-for-deep-learning-and-machine-learning-researchers.html?1496584402727?ref=myread

对于初学者来讲，入门机器学习和深度学习非常困难；同时深度学习库也难以理解。通过收集多方资源，我在 Github 上创建了一个速查表库，希望能对你有所帮助。欢迎访问这个库，并完善它（如果你也有速查表）。

网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1dFBvLpJ 密码: x67x
项目地址：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai

1.Keras

Keras 是一个非常强大且容易上手的深度学习库；当 Keras 接入 Theano 和 TensorFlow 时，后两者可提供高水平的神经网络 API 以开发和评估深度学习模型。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。

2.Numpy

Numpy 库是 Python 中科学性计算的核心库，它提供高性能、多维度的数组对象，以及对这些数组进行运算的工具。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。

3.Pandas

这张 Pandas 速查表主要用于数据整理（data wrangling）。

Pandas 库构建在 NumPy 上，并为 Python 编程语言提供易于上手的数据结构和数据分析工具。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。

4.SciPy

SciPy 库是科学性计算的核心包之一，科学性计算可提供数学算法和构建在 Python 的 NumPy 扩展上的便捷函数 (Convenience Functions) ；该表中还包括线性代数的部分。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。

5.Matplotlib

Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，它在平台上以多种硬拷贝格式和交互环境生成发表品质的图。该速查表用于 Python 数据科学。

6.Scikit-learn

Scikit-learn 是一个开源 Python 库，通过统一接口实现一系列的机器学习、预处理、交叉验证和视觉化算法。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。

7.Neural Networks Zoo（神经网络大全）

该速查表几乎涵盖了所有类型的神经网络。

8.ggplot2

ggplot2 基于图形语法，其思想是你可以利用相同的几个组件构建所有的图形：一个数据集、一个几何集（表征数据点的视觉化标记）和一个协作系统。该速查表用于数据可视化。

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