值得收藏的 27 个机器学习的小抄
机器学习有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。
机器学习 ML
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hello_linux [Chrome 51.0|Windows 7]
2017-08-14T22:44:45.000
机器学习有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。
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<ruby> 机器学习 <rp>  （ </rp> <rt>  Machine Learning </rt> <rp>  ） </rp></ruby>有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。


机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可能很快就会过时，但是至少在 2017 年 6 月 1 日时，它们还是很潮的。


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### 机器学习


这里有一些有用的流程图和机器学习算法表，我只包括了我所发现的最全面的几个。


#### 神经网络架构


来源： <http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/>


![](/data/attachment/album/201708/05/110955wh2v4ja5xvxjzzjj.png)


*神经网络公园*


#### 微软 Azure 算法流程图


来源： <https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet>


![](/data/attachment/album/201708/05/111005haemeumnuuchhcne.png)


*用于微软 Azure 机器学习工作室的机器学习算法*


#### SAS 算法流程图


来源： <http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/>


![](/data/attachment/album/201708/05/111008vxxe3eiz5xp8xhqe.png)


*SAS：我应该使用哪个机器学习算法？*


#### 算法总结


来源： <http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/>


![](/data/attachment/album/201708/05/111014evvx0fojcrpvv412.png)


*机器学习算法指引*


来源： [http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/](http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/?utm_source=datafloq&utm_medium=ref&utm_campaign=datafloq)


![](/data/attachment/album/201708/05/111020a82locjacyj5aqk2.jpg) 


*已知的机器学习算法哪个最好？*


#### 算法优劣


来源： <https://blog.dataiku.com/machine-learning-explained-algorithms-are-your-friend>


![](/data/attachment/album/201708/05/111030mdz5521ydrxqryxz.jpg)


### 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/>


![](/data/attachment/album/201708/05/111041bb1ccmi7gzsbmtp7.png)


#### **Python 基础**


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


![](/data/attachment/album/201708/05/111050xf6ji7bmxef0696z.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/112253a141artffkkk1a2d.png)


#### Numpy


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


![](/data/attachment/album/201708/05/112302bc790hdxy11rcpdr.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/112311tnfpuirfukgkx6ho.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/112329nf5fteevysgmam95.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/112336ylotetzlrlcgsrlz.png)


#### Pandas


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131133zzk34v3ddks98d45.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131138kwe5ffb05p3hmmog.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131145zvmmlhcgh6ljmgyh.png)


#### Matplotlib


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131154ygendu0v3gv1ewue.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131159a26b71s798btr67f.png)


#### Scikit Learn


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131207b3razsosvha9aczz.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131222d9o9w8hytc7imspw.png)


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131230x05s3uii4arzwbk9.png)


#### Tensorflow


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131236skpzk1gl5lsq366s.png)


#### Pytorch


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


![](/data/attachment/album/201708/05/131240txpab77z1mpaazt7.png)


### 数学


如果你希望了解机器学习，那你就需要彻底地理解统计学（特别是概率）、线性代数和一些微积分。我在本科时辅修了数学，但是我确实需要复习一下了。这些小抄提供了机器学习算法背后你所需要了解的大部分数学知识。


#### 概率


来源： <http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf>


![](/data/attachment/album/201708/05/131255ltnrazkimaqq88ts.png)


*概率小抄 2.0*


#### 线性代数


来源： <https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf>


![](/data/attachment/album/201708/05/131308zgm3gox3acaaygoz.png)


*四页内解释线性代数*


#### 统计学


来源： <http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf>


![](/data/attachment/album/201708/05/131315hdrku1zfif62szir.png)


*统计学小抄*


#### 微积分


来源： <http://tutorial.math.lamar.edu/getfile.aspx?file=B,41,N>


![](/data/attachment/album/201708/05/131329rxy2xgo4bg248y4y.png)


*微积分小抄*

