188彩票软件下载-超全AI速查表|神经网络、机器学习、深度学习

时间:2019-12-28 08:27:34

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188彩票软件下载,(图片付费下载自视觉中国)

作者 | stefan kojouharov

编译 | ronghuaiyang

【导读】过去的几个月中,我都在收集ai速查表。我时不时的分享给同学和朋友,他们经常问我要。所以我决定整理一下,发出来。为了让这件事情更加有趣,我对每个主题加了点描述。

这个应该是史上最全的了,希望你喜欢...

这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator,这个是工作中最困难的地方。流向图帮助你查找文档,estimator也能大致的帮助你更加好的理解你的问题,以及如何解决问题。

scikit-learn 是一个开源的机器学习python库。功能包括分类,回归,聚类,算法包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和密度聚类算法。而且和python的数值处理库如numpy和scipy能够互通。

这是一个来自microsoft azure的机器学习速查表,你可以为你的预测任务选取合适的机器学习的算法。首选,速查表会问你数据的形式,然后给你一个适合你的任务的最佳的算法建议。

在2017年的5月,google发布了第二代的tpu,第二代的tpu有高达180 teraflops的性能,64个tpu的集群可以提供11.5 petaflops的计算能力。

在2017年,google的tensorflow决定在其核心库中支持keras。keras是一套接口,而不是一个机器学习的框架。它提供一套高级的,更加直接的抽象功能,使得配置一个神经网络更加的容易,而不用管背后是哪个计算库。

numpy是一个没有优化过的解释器,目的是用python来实现cpython中的东西。使用这个版本的数学计算往往比较慢。numpy提供了多维数组的计算和操作,非常的有效,当需要重用代码时,大部分的内部的循环都是使用numpy。

这个名字是来自于 “panel data”,是一个经济学的词语,用来处理多维度的结

构化的数据。

"data wrangler"这个词开始于流行文化的渗透。在2017年的电影 kong: skull island,其中一个角色,被介绍为“steve woodward, our data wrangler”。

scipy是基于numpy的数组的对象构建的,是numpy的一部分,包括的工具如 matplotlib, pandas and sympy,还有一个科学计算的扩展库。numpy和其他的一些科学计算工具如 matlab, gnu octave, and scilab很像。numpy的技术栈也有时候叫做scipy 技术栈。

matplotlib是一个基于python的绘图库,是numpy的一个扩展。提供了面向对象的api。

pyplot是一个matplotlib的模块,提供了类似matlab的绘图接口,可以像matlab一样简单易用,而且免费。

数据科学速查表: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics

数据整理速查表: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

数据整理: https://en.wikipedia.org/wiki/data_wrangling

keras速查表: https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.drkenms

keras: https://en.wikipedia.org/wiki/keras

机器学习速查表: https://ai.icymi.email/new-machinelearning-cheat-sheet-by-emily-barry-abdsc/

机器学习速查表: https://docs.microsoft.com/en-in/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet

机器学习速查表: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

matplotlib速查表: https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uekyspy

matpotlib: https://en.wikipedia.org/wiki/matplotlib

神经网络速查表: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

神经网络图速查表: http://www.asimovinstitute.org/blog/

神经网络: https://www.quora.com/where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network

numpy速查表: https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.ak5zbge

numpy: https://en.wikipedia.org/wiki/numpy

pandas速查表: https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxm

pandas: https://en.wikipedia.org/wiki/pandas_(software)

pandas速查表: https://www.datacamp.com/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.hpforic

scikit速查表: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

scikit-learn: https://en.wikipedia.org/wiki/scikit-learn

scikit-learn速查表: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

scipy速查表: https://www.datacamp.com/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.jdsg3oi

scipy: https://en.wikipedia.org/wiki/scipy

tesorflow速查表: https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html

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

(*本文为 ai科技大本营转载文章,转载请联系原作者)

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