机器学习/深度学习工程师速查表大全

最新推荐文章于 2024-04-04 09:48:19 发布
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分类专栏： 深度学习 tensorflow 文章标签： 机器学习 深度学习 速查表大全 常用库 numpy
为帮助初学者更好地理解和掌握机器学习及深度学习领域的核心概念和技术，Kailash Ahirwar 创建了一系列速查表，覆盖 Keras、Numpy、Pandas 等多个主流库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Github：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai

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对新手来说，学习机器学习和深度学习是比较困难的，各种深度学习库也是比较难理解，所以，我创建了这个机器学习和深度学习速查表，希望对多家有帮助：

1.Keras

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2.Numpy

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3.Pandas

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4.Scipy

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5.Matplotlib

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6.Scikit-learn

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7.Neural Networks Zoo

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8.ggplot2

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Github：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai

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文章来源：Github 作者：Kailash Ahirwar

机器学习速查表
08-14
Scikit-learn 算法速查表 常用算法的 Python 和 R 代码速查表 微软 Azure 机器学习算法速查卡
机器学习、深度学习速查表，算法工程师必备
06-01
这份"机器学习深度学习工程师速查表大全"将上述库的主要功能进行了整理，方便工程师们在编程时快速查找和应用。通过熟练掌握这些库的用法，能够提高开发效率，更好地应对机器学习和深度学习项目中的挑战。无论是在...
工程师必备，最好的14张机器学习&深度学习代码速查表（可下载）
数智物语
02-28 462
文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。 转自 | 天善智能 作者 | 呆鸟翻译 简书专栏 | https://www.jianshu.com/u/be48b04ecc3e DataCamp 推出的 Python 数据科学速查表，已经翻译成中文啦！ 完整版报告可在“数智...
微软推Azure机器学习工具：Algorithm Cheat Sheet
weixin_34375251的博客
05-15 169
英文原文：Microsoft Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet 来源于：微软推Azure机器学习工具：Algorithm Cheat Sheet 　　Azure Machine Learning Studio 有着大量的机器学习算法，现在你可以使用它来构建预测分析解决方案。这些算法可用于一般的机器学习：回归分析、分类、聚类和异常检测，且每...
机器&深度学习代码速查表
buchidanhuang的博客
05-12 385
声明： 转载自：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/61013882，侵权立删 神经网络： 线性代数 python基础 spark numpy pandas bokeh matplotlib ggplot sklearn keras tensorflow 数据结构 复杂度 排序算法 ...
深度学习工程师从业者必备的21张速查表（神经网络、线性代数、可视化等）
weixin_36896856的博客
01-13 193
作者丨马卡斯·扬@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/61013882 ，如有侵权请联系删除随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python...
机器学习与数据分析Python包速查表
机器学习速查表是为数据科学家和机器学习工程师提供的一种实用工具，它将常用的数据处理、模型构建、评估和优化等操作以表格形式汇总，方便快速查阅和应用。这类速查表往往包括了多个常用的Python库和函数，对于学习...
计算机视觉和深度学习精选专题·速查卡片集 / Selected Topics in CV & DL @ShowMeAI研究中心
12-29
本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师...
算法工程师机器学习与深度学习速查表汇总
上述内容为对“机器学习、深度学习速查表，算法工程师必备”的知识点解析。在实际工作中，算法工程师需要熟练掌握和运用这些库函数，以高效地解决各种复杂的机器学习和深度学习问题。通过速查表的辅助，工程师可以...
python科学数据速查表
12-18
总结来说，这个“Python科学数据速查表”涵盖了Python从基本语法到高级应用的多个方面，包括基础语法、数值计算、数据处理、可视化、统计学、机器学习和深度学习，以及开发环境的使用。无论你是初学者还是经验丰富的...
机器学习算法速查表
11-24
机器学习算法速查表，帮助从宏观上掌握机器学习的算法及其优缺点。
数据科学速查表
04-01
包括Python数据科学的常用包的使用方法，pandas，numpy，sklearn,keras,matplotlib,seaborn
各类速查表汇总-PySpark Cheat Sheet -Spark in Python
04-10
各类速查表汇总-PySpark Cheat Sheet -Spark in Python
经验总结|深度学习性能速查表
AI公园
11-29 448
点击上方“AI公园”，关注公众号作者：Christopher Dossman编译：ronghuaiyang简单和复杂的技巧，帮助你提升深度学习的模型准确率我从新入行和有经...
机器学习相关速查表Cheat Sheet
07-26 435
写在前面 早上逛技术新闻时，看到的一个有意思的帖子，分享给大家：） 速查表内容包括（12项）： keras numpy pandas scipy matplotlib scikit-learn neural networks zoo ggplot2 pyspark R studio jupyter notebook dask keras 图片来源——https://www.datacamp....
【机器学习】27 个机器学习、数学、Python 速查表
fengdu78的博客
06-28 381
英文：Robbie Allen，编译：伯乐在线 - iPytLab机器学习涉及到的方面非常多。当我开始准备复习这些内容的时候，我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出...
使用机器学习快速上手：ML_CheatSheet 全面解析
gitblog_00037的博客
03-25 379
使用机器学习快速上手：ML_CheatSheet 全面解析 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在人工智能领域中，机器学习（Machine Learning）是不可或缺的一部分，而高效的学习工具更是提升开发者能力的关键。今天，我们要介绍的是一个非常实用的在线资源——，这是一个精心整理的机器学习速查表，旨在帮助开发者和学生快速理解和应用各种机器学习算法。 项目简介 ML...
探索机器学习捷径：《Machine Learning Cheatsheets》项目深度解析
gitblog_00068的博客
04-04 361
探索机器学习捷径：《Machine Learning Cheatsheets》项目深度解析 项目简介 在维护的是一份集合了众多机器学习算法和技术的速查手册。这个开源项目旨在为机器学习初学者和专业开发者提供简洁、直观的知识概览，帮助他们在日常工作中快速查阅关键信息。 技术分析 该项目以Markdown格式编写，方便阅读与编辑，同时也确保了跨平台的兼容性。每一份速查表都涵盖了特定机器学习算法或工具的关...
机器学习与深度学习速查表
最新发布
03-15
<think>好的，我现在需要处理用户关于机器学习和深度学习速查表的查询。首先，用户引用了三个资料，其中引用[1]提到了一个开源项目MachineLearningCheatsheets，里面包含多个领域的速查表，包括机器学习、Python、数学等。引用[2]和[3]则更多是关于学习资源和算法介绍，可能与速查表关联不大，但需要确认是否有相关内容。 用户明确想找机器学习和深度学习的速查表，所以我应该重点从引用[1]中提取相关信息。引用[1]中的项目涵盖了机器学习、神经网络架构、Python工具库以及数学基础，这些都是速查表的内容。需要将这些分类整理出来，并给出对应的资源链接或说明。此外，用户可能对深度学习有特别的需求，虽然引用[1]提到神经网络架构，但可能需要补充其他深度学习相关的速查表，比如TensorFlow或PyTorch的参考资料，但根据现有引用，可能没有直接提到，所以需要根据已有信息回答，避免编造。 接下来要确保回答结构清晰，分点列出不同类别的速查表，并添加相关的问题。需要检查是否有遗漏的部分，比如数学基础是否重要，是否需要单独列出。同时，用户提到“深度学习”，所以在机器学习速查表中应该包含神经网络架构的内容，如引用[1]中的Azure机器学习算法和神经网络架构部分。另外，可能还需要提到Scikit-Learn、spaCy等库的速查表，这些都是Python中常用的工具，符合用户需求。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求，比如如何应用速查表、学习路径或特定工具的速查表。需要确保问题与提供的资料相关，例如基于引用[1]的项目，可以问如何参与或访问这些资源，或者不同数学领域对机器学习的影响等。</think>关于机器学习与深度学习的速查表（Cheatsheet），以下是综合整理的核心资源及推荐内容： --- ### **1. 机器学习速查表** - **开源项目**：推荐关注开源项目 [MachineLearningCheatsheets](https://github.com/soulteary/MachineLearningCheatsheets)，覆盖以下内容： - 机器学习基础概念（如监督学习、无监督学习） - 常用算法（如线性回归、决策树、SVM、聚类算法） - 工具库速查：Scikit-Learn、Pandas、Numpy、Matplotlib等[^1] - 神经网络架构（如经典网络结构、激活函数、损失函数） - **算法选择指南**： - SAS机器学习算法速查表：提供算法选择流程图及适用场景说明 - Azure机器学习算法指南：针对不同任务（分类、回归等）的算法对比 --- ### **2. 深度学习速查表** - **核心内容**： - 神经网络层类型（CNN、RNN、Transformer）及参数配置 - 优化器（如Adam、SGD）与正则化方法（Dropout、L2） - 框架速查：TensorFlow/Keras、PyTorch常用API（引用[1]未直接提及，但项目可能包含相关内容） - **实战教程**： 可参考Andrej Karpathy的实战指南（引用[2]），通过JavaScript实现神经网络，理解代码与数学公式的对应关系。 --- ### **3. 数学基础速查** - **关键领域**： - **线性代数**：矩阵运算、特征值分解 - **概率论**：贝叶斯定理、分布函数 - **微积分**：梯度计算、链式法则 - **统计学**：假设检验、置信区间 --- ### **4. 工具链速查** - **Python生态**： - `Pandas`：数据清洗与操作语法 - `Numpy`：向量化计算与广播机制 - `Matplotlib/Seaborn`：可视化模板 - `Scikit-Learn`：机器学习流水线（Pipeline）配置[^1] ---
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