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AI速查表：神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

AI速查表：神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

本文是Chatbots Life创始人

Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表，是学习

神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。



（温馨提示：点击图片可查看大图）





1. 神经网络



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2. 神经网络结构

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3. 神经网络公式





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4. 机器学习：概览

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5. 机器学习：Scikit-learn算法



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Scikit-learn是

基于Python的

功能强大的

开源

科学计算工具包，内含分类、回归、聚类、支持向量机、随机森林与Gradient Boosting等算法。



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6. 机器学习：算法概览



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7. Python数据科学



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8. 大数据



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9. TensorFlow





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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。



10. Keras



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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。



11. NumPy



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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。



12. Pandas：Python结构化数据分析利器



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13. Data Wrangling



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14. Data Wrangling with dplyr and tidyr



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15. SciPy



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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。



16. Matplotlib



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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。



17. 数据可视化





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18. PySpark



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19. Big-O



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速查表来源



  • 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- src="http://img5.shadafang.com/img.php?http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/wvkocF2MXjVEUiaGQZicwF4iaXmFyn7OWxapY9EiaYqAXVuUd4zICkkGuhesD31722iacXiauE2VFc729apcmzMHVAqw/640?wx_fmt=png" />

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