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值得收藏的 27 个机器学习的小抄

2017-08-05 11:09    评论: 1 收藏: 4    

Python

自然而然,也有许多在线资源是针对 Python 的,这一节中,我仅包括了我所见过的最好的那些小抄。

算法

来源: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/full-cheatsheet-machine-learning-algorithms/

Python 基础

来源: http://datasciencefree.com/python.pdf

来源: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics#gs.0x1rxEA

Numpy

来源: https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/

来源: http://datasciencefree.com/numpy.pdf

来源: https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.Nw3V6CE

来源: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/numpy/numpy.ipynb

Pandas

来源: http://datasciencefree.com/pandas.pdf

来源: https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.S4P4T=U

来源: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/pandas/pandas.ipynb

Matplotlib

来源: https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet

来源: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/matplotlib/matplotlib.ipynb

Scikit Learn

来源: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet#gs.fZ2A1Jk

来源: http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

来源: https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.ipynb

Tensorflow

来源: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb

Pytorch

来源: https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet

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hello_linux [Chrome 51.0|Windows 7] 2017-08-14 22:44 回复
多谢分享

LCTT 译者

共计翻译: 2 篇 | 共计贡献: 1118
贡献时间:2014-07-26 -> 2017-08-16
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