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高清圖解:神經網絡、機器學習、數(shù)據科學一網打盡|附PDF

 昵稱16619343 2019-05-14

新智元報道

編輯:元子

【新智元導讀】完全圖解人工智能、NLP、機器學習、深度學習、大數(shù)據!這份備忘單涵蓋了上述領域幾乎全部的知識點,并使用信息圖、腦圖等多種可視化方式呈現(xiàn),設計精美,實用性強。

今天,新智元要為大家推薦一個超實用、顏值超高的神經網絡+機器學習+數(shù)據科學和Python的完全圖解,文末附有高清PDF版鏈接,支持下載、打印,推薦大家可以做成鼠標墊、桌布,或者印成手冊等隨手攜帶,隨時翻看。

這是一份非常詳實的備忘單,涉及具體內容包括:

  1. 神經網絡基礎知識

  2. 神經網絡圖譜

  3. 機器學習基礎知識

  4. 著名Python庫Scikit-Learn

  5. Scikit-Learn算法

  6. 機器學習算法選擇指南

  7. TensorFlow

  8. Python基礎

  9. PySpark基礎

  10. Numpy基礎

  11. Bokeh

  12. Keras

  13. Pandas

  14. 使用Pandas進行Data Wrangling

  15. 使用dplyr和tidyr進行Data Wrangling

  16. SciPi

  17. MatPlotLib

  18. 使用ggplot進行數(shù)據可視化

  19. Big-O

神經網絡Cheat Sheet

神經網絡基礎知識

人工神經網絡(ANN),俗稱神經網絡,是一種基于生物神經網絡結構和功能的計算模型。 它就像一個人工神經系統(tǒng),用于接收,處理和傳輸計算機科學方面的信息。

基本上,神經網絡中有3個不同的層:

  • 輸入層(所有輸入都通過該層輸入模型)

  • 隱藏層(可以有多個隱藏層用于處理從輸入層接收的輸入)

  • 輸出層(處理后的數(shù)據在輸出層可用)

神經網絡圖譜

圖形數(shù)據可以與很多學習任務一起使用,在元素之間包含很多豐富的關聯(lián)數(shù)據。例如,物理系統(tǒng)建模、預測蛋白質界面,以及疾病分類,都需要模型從圖形輸入中學習。圖形推理模型還可用于學習非結構性數(shù)據,如文本和圖像,以及對提取結構的推理。

機器學習Cheat Sheet

用Emoji解釋機器學習

Scikit-Learn基礎

Scikit-learn是由Python第三方提供的非常強大的機器學習庫,它包含了從數(shù)據預處理到訓練模型的各個方面,回歸和聚類算法,包括支持向量機,是一種簡單有效的數(shù)據挖掘和數(shù)據分析工具。在實戰(zhàn)使用scikit-learn中可以極大的節(jié)省代碼時間和代碼量。它基于NumPy,SciPy和matplotlib之上,采用BSD許可證。

Scikit-Learn算法

這張流程圖非常清晰直觀的給出了Scikit-Learn算法的使用指南。

針對Azure Machine Learning Studios的Scikit-Learn算法

被Python武裝起來的數(shù)據科學Cheat Sheet

TensorFlow

Python基礎

溫馨提示,本圖配合《100天從Python萌新到王者》食用,效果更佳。

PySpark RDD基礎

Apache Spark是專為大規(guī)模數(shù)據處理而設計的快速通用的計算引擎,通過Scala語言實現(xiàn),擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點,不同的是Job中間輸出結果可以保存在內存中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用于數(shù)據挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。PySpark是Spark 為 Python開發(fā)者提供的 API。

NumPy基礎

NumPy是Python語言的一個擴展程序庫。支持高端大量的維度數(shù)組與矩陣運算,此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫,前身Numeric,主要用于數(shù)組計算。它實現(xiàn)了在Python中使用向量和數(shù)學矩陣、以及許多用C語言實現(xiàn)的底層函數(shù),并且速度得到了極大提升。

Bokeh

Bokeh是一個交互式可視化庫,面向現(xiàn)代Web瀏覽器。目標是提供優(yōu)雅、簡潔的多功能圖形構造,并通過非常大或流數(shù)據集的高性能交互來擴展此功能。Bokeh可以實現(xiàn)快速輕松地創(chuàng)建交互式圖表、儀表板和數(shù)據應用程序。

Keras

Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API,它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運行。Keras 的開發(fā)重點是支持快速的實驗。能夠以最小的時延把你的想法轉換為實驗結果,是做好研究的關鍵。

Pandas

pandas是一個為Python編程語言編寫的軟件庫,用于數(shù)據操作和分析,基于NumPy,納入了大量庫和一些標準的數(shù)據模型,提供了高效地操作大型數(shù)據集所需的工具。Pandas提供了大量快速便捷地處理數(shù)據的函數(shù)和方法。

使用Pandas進行Data Wrangling

Data Wrangling通常被翻譯成數(shù)據整理,這個詞最開始火起來是因為2017年的電影《金剛·骷髏島》,演員馬克·埃文·杰克遜扮演的角色之一被介紹為“我們的Data Wrangler史蒂夫伍德沃德”。

使用ddyr和tidyr進行Data Wrangling

為什么使用tidyr和dplyr呢?因為雖然R中存在許多基本數(shù)據處理功能,但都有點復雜并且缺乏一致的編碼,導致可讀性很差的嵌套功能以及臃腫的代碼。使用ddyr和tidyr可以獲得:

  • 更高效的代碼

  • 更容易記住的語法

  • 更好的語法可讀性

Scipy線性代數(shù)

SciPy是一個開源的Python算法庫和數(shù)學工具包。 SciPy包含的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。 與其功能相類似的軟件還有MATLAB、GNU Octave和Scilab。

Matplotlib

Matplotlib是Python編程語言及其數(shù)值數(shù)學擴展包NumPy的可視化操作界面。 它為利用通用的圖形用戶界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序接口(API)。

使用ggplot2進行數(shù)據可視化

Big-O

大O符號(英語:Big O notation),又稱為漸進符號,是用于描述函數(shù)漸近行為的數(shù)學符號。 更確切地說,它是用另一個(通常更簡單的)函數(shù)來描述一個函數(shù)數(shù)量級的漸近上界。 ... 階)的大O,最初是一個大寫希臘字母“Ο”(omicron),現(xiàn)今用的是大寫拉丁字母“O”。

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