一波cheatsheet來襲——關於人工智慧、神經網絡、機器學習、深度學習和大數據,你要知道的都在這兒啦!

2021-03-02 大數據應用

參考資料:

Big-O Algorithm Cheat Sheet: http://bigocheatsheet.com/

Bokeh Cheat Sheet: https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Bokeh_Cheat_Sheet.pdf

Data Science Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics

Data Wrangling Cheat Sheet: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

Data Wrangling: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_wrangling

Ggplot Cheat Sheet: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf

Keras Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs

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

Machine Learning Cheat Sheet: https://ai.icymi.email/new-machinelearning-cheat-sheet-by-emily-barry-abdsc/

Machine Learning Cheat Sheet: https://docs.microsoft.com/en-in/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet

ML Cheat Sheet:: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

Matplotlib Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uEKySpY

Matpotlib: https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib

Neural Networks Cheat Sheet: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

Neural Networks Graph Cheat Sheet: http://www.asimovinstitute.org/blog/

Neural Networks: https://www.quora.com/Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network

Numpy Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.AK5ZBgE

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

Pandas Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxM

Pandas: https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)

Pandas Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.HPFoRIc

Pyspark Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/pyspark-cheat-sheet-python#gs.L=J1zxQ

Scikit Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

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

Scikit-learn Cheat Sheet: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

Scipy Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.JDSg3OI

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

TesorFlow Cheat Sheet: https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html

Tensor Flow: https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

相關焦點

  • AI Cheat Sheet 人工智慧、神經網絡、機器學習、深度學習和大數據領域覆蓋最全的一份速查表
    我不時與朋友和同事分享這些內容,最近我被問到很多,所以我決定組織和分享整個系列。為了使事情更有趣並給出上下文,我為每個主要主題添加了描述和/或摘錄。這是最完整的列表,Big-O就在最後,享受吧.機器學習:Scikit-learn算法這個部分展示了Scikit-learn中每個算法的適用範圍及優缺點,可以幫你快速找到解決問題的方法。
  • 機器學習速查表(cheatsheet)資源匯總分享
    我已經建立了開源項目MachineLearningCheatsheets,我將持續更新機器學習相關的各種cheatsheet,歡迎star。 MachineLearningCheatsheets: https://github.com/caiyongji/MachineLearningCheatsheets 目錄 機器學習 神經網絡架構 Azure機器學習算法
  • 人工智慧、機器學習和深度學習的區別?
    當然,無限拓展的存儲能力和驟然爆發的數據洪流(大數據)的組合拳,也使得圖像數據、文本數據、交易數據、映射數據全面海量爆發。讓我們慢慢梳理一下計算機科學家們是如何將人工智慧從最早的一點點苗頭,發展到能夠支撐那些每天被數億用戶使用的應用的。
  • 十張機器學習和深度學習工程師必備速查表!
    >對於初學者,機器學習和深度學習課程會很困難,此外各類深度學習庫也十分難理解。我在Github上創建了一個本地庫(https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai),裡面包含了從不同渠道收集的速查表,可以直接下載。儘管拿去用吧,同時歡迎補充完善!Karas是Theano和TensorFlow平臺上一款強大易用的深度學習庫。它為發展和訓練深度學習模型提供高階神經網絡API接口。
  • 人工智慧,機器學習和深度學習之間的差異是什麼?
    ,你經常會聽到人工智慧,機器學習,甚至是深度學習。他們都是一樣的意思嗎?然而更多時候,人們總是混淆的使用它們。人工智慧,機器學習和深度學習都是屬於一個領域的一個子集。但是人工智慧是機器學習的首要範疇。機器學習是深度學習的首要範疇。深度學習是機器學習的一個子集,機器學習是人工智慧的一個子集這個領域的興起應該歸功於深度學習。
  • 人工智慧、機器學習和深度學習的區別和聯繫
    機器學習:一種實現人工智慧的方法機器學習最基本的做法,是使用算法來解析數據、從中學習,然後對真實世界中的事件做出決策和預測。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程序不同,機器學習是用大量的數據來「訓練」,通過各種算法從數據中學習如何完成任務。舉個簡單的例子,當我們瀏覽網上商城時,經常會出現商品推薦的信息。
  • 一篇文章讀懂:人工智慧、機器學習和深度學習的區別
    傳統的機器學習算法在指紋識別、基於Haar的人臉檢測、基於HoG特徵的物體檢測等領域的應用基本達到了商業化的要求或者特定場景的商業化水平,但每前進一步都異常艱難,直到深度學習算法的出現。 深度學習:一種實現機器學習的技術 深度學習本來並不是一種獨立的學習方法,其本身也會用到有監督和無監督的學習方法來訓練深度神經網絡。
  • 人工智慧、機器學習和深度學習的區別是什麼?
    你也許最近經常聽到「人工智慧」和另外幾個詞彙同時出現,特別是「機器學習」和「深度學習」。它們經常被互換使用,儘管它們存在關聯,但其實並非同一事物。  這樣說可能會讓人感到困惑。我們通過一個經典的例子來解釋人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別:比較蘋果和橙子。---  人工智慧   ---  從廣義上講,人工智慧描述一種機器與周圍世界交互的各種方式。通過先進的、像人類一樣的智能——軟體和硬體結合的結果——一臺人工智慧機器或設備就可以模仿人類的行為或像人一樣執行任務。
  • 一文講清人工智慧、機器學習和深度學習的區別
    不同於那些需要手動敲代碼、輸入指令來完成特定功能的程序,機器學習會通過海量大數據和算法來不斷「訓練」自己,並從中學習如何完成任務。機器學習直接來源於早期的人工智慧領域。這樣不管有霧沒霧,晴天雨天,它都可以得到正確的結果。這個時候,我們才能說神經網絡成功自學到識別一個停止標誌了。就像 Facebook 裡,使用神經網絡成功識別出你媽媽的臉;或者吳恩達(Andrew Ng)教授2012年在谷歌實現了神經網絡學習識別到小貓的圖片。
  • 人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別和聯繫
    當然,無限拓展的存儲能力和驟然爆發的數據洪流(大數據)的組合拳,也使得圖像數據、文本數據、交易數據、映射數據全面海量爆發。讓我們慢慢梳理一下計算機科學家們是如何將人工智慧從最早的一點點苗頭,發展到能夠支撐那些每天被數億用戶使用的應用的。
  • 機器學習、數據科學、人工智慧、深度學習和統計學之間的區別!
    你可以參考 http://suo.im/11bR7o 這篇文章了解高端和低端的數據科學的差異。在一家創業公司,數據科學家通常要做很多類型的工作,其扮演的工作角色可能包括:執行、數據挖掘師、數據工程師或架構師、研究員、統計學家、建模師(做預測建模等等)和開發人員。
  • 人工智慧及機器學習與深度學習揭秘
    深度學習、機器學習、人工智慧,這些代表著未來技術的流行語。在本文中,我們將通過一些真實案例討論機器學習和高階的深度學習。在21世紀技術官社區未來的文章中,我們會持續探討垂直行業人工智慧的應用。當然,本文的目的並不是讓你成為數據科學家,而是讓你更好的理解用機器學習都做什麼。
  • 機器喵大作戰 | 解剖人工智慧、機器學習和深度學習
    深度學習採用了「深度神經網絡」,這個「深度」其實是指神經網絡的層數。如果從0到1回放整個過程,我們會發現,要完成一次機器學習/深度學習實戰,非常複雜。六步跑下來,一頓操作猛如虎。企業需要有數據、有算力、懂算法、懂場景,要有數據科學家、行業業務專家、系統工程師、開發工程師、運維工程師……難怪AI落地這麼難,因為這個過程確實很艱辛。
  • 《Deep Learning with Python》第一章 1.1 人工智慧、機器學習和深度學習
    機器學習、深度學習和人工智慧也經常出現在無數非技術刊物上。人們構想將來智能聊天機器人、自動駕駛汽車和虛擬助理的工作生活的畫面——在昏暗的燈光下,人類的工作很少,而大部分經濟活動都有機器人或者AI智能實體。對於當前或者未來機器學習的從業者來講,需要從吹捧過度的新聞中意識到改變世界的新產品。你們的將來將承擔重要的任務:讀完本書後,你將會成為開發AI智能實體的開發者。
  • 人工智慧、深度學習、神經網絡、大數據備忘錄
    -cheatsheet.pdfKeras Cheat Sheet: https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMsKeras: https://en.wikipedia.org/wiki/KerasMachine Learning Cheat
  • 人工智慧、機器學習、深度學習的區別在哪?
    人工智慧、機器學習和深度學習這些詞成為媒體熱詞,用來描述DeepMind是如何獲得成功的。儘管三者都是AlphaGo擊敗李世乭的因素,但它們不是同一概念。區別三者最簡單的方法:想像同心圓,人工智慧(AI)是半徑最大的同心圓,向內是機器學習(Machine Learning),最內是深入學習(Deep Learning)。
  • 【科普】人工智慧、機器學習和深度學習有何不同?
    幾乎全球的媒體都在用瘋狂的篇幅來報導這場矚目的人機世紀大戰,而其中「人工智慧、機器學習、深度學習」這三個詞頻頻出現。上面三個詞都是AlphaGo獲勝的緣由。但對很多只是看過幾次報導的人來說,對這三個概念之間的關係,經常傻傻分不清楚!人工智慧、機器學習、深度學習之間,到底有什麼聯繫和區別?
  • 一篇文章分辨人工智慧、機器學習與深度學習
    機器智能的話題常會落入其獨特的術語和專業概念無底洞。這些術語將構成未來安全基礎設施中的重要部分,其間區別真的重要嗎?總的說來,機器 「智能」 就是一套系統,攝入數據,產出結果,並且隨著數據攝入量的增加而不斷變得更好、更快。整個機器 「智能」 大類下有三個標籤常被貼到系統上:機器學習、深度學習和人工智慧。每一種都有其獨有的數據處理方式和結果呈現方式。
  • 神經網絡和深度學習簡史(全)
    但是,這種災難性的形容的確可以用來描述深度學習在過去幾年中的異軍突起——顯著改善人們對解決人工智慧最難問題方法的駕馭能力,吸引工業巨人(比如谷歌等)的大量投資,研究論文的指數式增長(以及機器學習的研究生生源上升)。在聽了數節機器學習課堂,甚至在本科研究中使用它以後,我不禁好奇:這個新的「深度學習」會不會是一個幻想,抑或上世紀80年代已經研發出來的「人工智慧神經網絡」擴大版?
  • 科普|一文看懂人工智慧、機器學習和深度學習的區別
    有了深度學習,機器學習才有了許多實際的應用,它還拓展了AI的整體範圍。 深度學習將任務分拆,使得各種類型的機器輔助變成可能。       AI(人工智慧)是未來,是科幻小說,是我們日常生活的一部分。所有論斷都是正確的,只是要看你所談到的AI到底是什麼。