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高清图解:神经网络、机器学习、数据科学一网打尽|附PDF

  【新智元导读】完全图解人工智能、NLP、机器学习、深度学习、大数据!这份备忘单涵盖了上述领域几乎全部的知识点,并使用信息图、脑图等多种可视化方式呈现,设计精美,实用性强。

  今天,新智元要为大家推荐一个超实用、颜值超高的神经网络+机器学习+数据科学和Python的完全图解,文末附有高清PDF版链接,支持下载、打印,推荐大家可以做成鼠标垫、桌布,或者印成手册等随手携带,随时翻看。

  这是一份非常详实的备忘单,涉及具体内容包括:

  神经网络基础知识

  神经网络图谱

  机器学习基础知识

  著名Python库Scikit-Learn

  Scikit-Learn算法

  机器学习算法选择指南

  TensorFlow

  Python基础

  PySpark基础

  Numpy基础

  Bokeh

  Keras

  Pandas

  使用Pandas进行Data Wrangling

  使用dplyr和tidyr进行Data Wrangling

  SciPi

  MatPlotLib

  使用ggplot进行数据可视化

  Big-O

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  神经网络Cheat Sheet

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  神经网络基础知识

  人工神经网络(ANN),俗称神经网络,是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型。 它就像一个人工神经系统,用于接收,处理和传输计算机科学方面的信息。

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  基本上,神经网络中有3个不同的层:

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  输入层(所有输入都通过该层输入模型)

  隐藏层(可以有多个隐藏层用于处理从输入层接收的输入)

  输出层(处理后的数据在输出层可用)

  神经网络图谱

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  图形数据可以与很多学习任务一起使用,在元素之间包含很多丰富的关联数据。例如,物理系统建模、预测蛋白质界面,以及疾病分类,都需要模型从图形输入中学习。图形推理模型还可用于学习非结构性数据,如文本和图像,以及对提取结构的推理。

  机器学习Cheat Sheet

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  用Emoji解释机器学习

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  Scikit-Learn基础

  Scikit-learn是由Python第三方提供的非常强大的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面,回归和聚类算法,包括支持向量机,是一种简单有效的数据挖掘和数据分析工具。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省代码时间和代码量。它基于NumPy,SciPy和matplotlib之上,采用BSD许可证。

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  Scikit-Learn算法

  这张流程图非常清晰直观的给出了Scikit-Learn算法的使用指南。

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  针对Azure Machine Learning Studios的Scikit-Learn算法

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  被Python武装起来的数据科学Cheat Sheet

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  TensorFlow

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  Python基础

  温馨提示,本图配合《100天从Python萌新到王者》食用,效果更佳。

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  PySpark RDD基础

  Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,通过Scala语言实现,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,不同的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。PySpark是Spark 为 Python开发者提供的 API。

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  NumPy基础

  NumPy是Python语言的一个扩展程序库。支持高端大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,前身Numeric,主要用于数组计算。它实现了在Python中使用向量和数学矩阵、以及许多用C语言实现的底层函数,并且速度得到了极大提升。

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  Bokeh

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