Эта статья компилирует для вас 15 лучших читовных листов в Интернете, которая поможет вам начать с обучения машин. Если вы короткие вовремя, вот 15 прямых ссылок PDF (открываются на новой вкладке):
- Контролируемое обучение (Afshine amidi)
- Неснесенное обучение (Afshine amidi)
- Глубокое обучение (Afshine amidi)
- Советы по обучению машин и трюки (Afshine amidi)
- Вероятности и статистика (Afshine amidi)
- Линейная алгебра и исчисление (Afshine amidi)
- Комплексный Стэнфордский главный чит-лист (Afshine amidi)
- Наука Data Cheat Sheet (Datacamp)
- Керас чит лист (Datacamp)
- Глубокое обучение с Cheat Keras Cheat (Rstudio)
- Визуальное руководство по нейронной сетевой инфраструктуре (Институт Асимова)
- Scikit-Tearn Python Cheat Sheet (Datacamp)
- Scikit-Learn Chep лист: выбирая правильный оценок (Scikit-learn.org)
- Tensorflow Cheat лист (Аллорос)
- Тестовый тест на машину Cheat Sheet (Обменная фотография)
Каждая канатная ссылка чит-листа непосредственно к файлу PDF. Так что не теряйте больше времени, и начните учиться быстрее с этими 15 мл чит-листов.
В следующем видео я быстро опишу вас все 15 чит-листы и их плюсы и минусы:
(Время чтения статьи: 12 минут ||| или посмотреть видео)
Чисные листы – это принцип 80/20, применяемый к кодированию: учиться 80% соответствующего материала в 20% времени.
Если вы любите обучение с чит-листами, присоединяйтесь к моей бесплатной академии чит-листов:
В этой статье собраны список всех лучших читовных листов для машинного обучения. Вы практикующие и хотите перейти к машине обучения и науки о данных? Вы молодые ученые данные только начинаете с вашей карьерой? Или вы студенты компьютерной науки пытаются найти четкий путь того, как освоить запугивающую область машинного обучения? Затем проверьте эти чит-листы, чтобы облегчить вашу жизнь.
Все ссылки открываются на новой вкладке! 😉.
Контролируемое обучение (Afshine Amidi)
Этот чит-лист является первой частью серии читовных листов, созданных для класса обучения машины Стэнфорда. Это дает вам короткий и лаконичный Введение в контролируемое обучение Отказ
Темы включают следующее:
- Контролируемые учебные обозначения,
- Линейная регрессия,
- Классификация,
- Логистическая регрессия,
- Обобщенные линейные модели,
- Поддержка векторных машин,
- Генеративное обучение,
- Гаусский дискриминантный анализ,
- Naive Bayes,
- Методы, основанные на дереве и ансамбля, а также
- Общее обучение теории.
Обуспечаримое обучение (афшенское амиди)
Этот чит-лист является второй частью вводной серии для класса обучения машины Stanford. Это обеспечивает краткое Введение в неповторимое обучение Отказ
Вы узнаете об этих темах:
- Ожидание-максимизация (EM),
- K-означает кластеризацию,
- Иерархическая кластеризация,
- Метрики оценки кластеризации,
- Главный компонентный анализ, а также
- Независимый анализ компонента.
Глубокое обучение (afshine amidi)
Это третья часть серии Cheat листа, предоставленная классом обучения машины Stanford. Чит-лист упакован плотной информацией о глубоком обучении. Этот чит-лист предлагает перспективное Kickstart в горячую тему глубокого обучения Отказ
Чит-лист адреса темы, такие как
- Введение в нейронные сети,
- Энтропия,
- Сверточные нейронные сети,
- Рекуррентные нейронные сети,
- Обучение подкреплениями, а также
- Контроль.
Конечно, это охватывает только подпространство широкого поля глубокого обучения, но оно даст вам краткое и эффективное начало в этой привлекательной области.
Советы по обучению машин и трюки (Afshine Amidi)
Четвертая часть серии Cheat листа, предоставленная как часть класса обучения машины Стэнфорда Небольшие советы и трюки в машинном обучении Отказ Хотя автор называет это таким образом («советы и трюки»), я считаю, что это просто преуменьшение. На самом деле этот чит-лист дает вам ценные идеи от высококвалифицированного практикующего в этой области.
Темы не только ограничены
- Метрики,
- Классификация,
- Регрессия,
- Выбор модели, а также
- Диагностика.
Необходимо прочитать для предстоящих данных ученых.
Вероятности и статистика (Afshine Amidi)
Пятая часть чит-листа серии класса обучения машины Стэнфорда дает вам быстрое начало (они называют это «ревью») в решающей области Теория вероятностей и статистика Отказ Неважно, в каком поле вы получите работу, статистика всегда поможет вам на вашем пути стать профессионалом машины. Этот переподготовка определенно стоит читать (и инвестиции ваших чернил принтера).
Вот темы, адресованные в этом чит-листе:
- Введение в вероятность и комбинаторика,
- Условная возможность,
- Случайные переменные,
- Совместные распределения, а также
- Оценка параметров.
Получите этот чит-лист сейчас!
Линейная алгебра и исчисление (afshine amidi)
Хотя шестая часть популярного чит-листа серии класса обучения машины Стэнфорда не звучит слишком сексуально, оно учит фундаментальный район, каждая работа в машине профессионал хорошо знает: Линейная алгебра Отказ
Вы боретесь по поводу этой критической темы? Ваше отсутствие понимания будет стоить вам недель, как только вы начнете реализовывать практические алгоритмы обучения машины. Проще говоря: вы должны овладеть линейной алгеброй, вокруг нет. Так что делайте это сейчас и сделайте это хорошо.
Какие точные темы включены в этот чит-лист?
- Стандартная матричная обозначение,
- Матричные операции,
- Матричные свойства и
- Матричный исчисление (градиентные операции).
Видите ли, это все о матрицах. Прежде чем даже рассмотреть погружение в практические библиотеки, используемые в машинном обучении (например, Numpy Python, проверьте мое огромное обслуживание Nampy), изучите этот чит-лист сначала.
Комплексный Стэнфордский главный чит (afshine amidi)
Этот чит-лист состоит из шести чит-листов класса обучения машины Стэнфорда. Это потрясающий ресурс, упакованный с информацией во многих важных подполей в машинном обучении. Я настоятельно рекомендую скачать этот ресурс и изучать его целый день. Это будет увеличивать ваши машинные навыки обучения в небольшом времени.
Широко распространенные темы этой 16-страничной чит-листа включают
- Контролируемое обучение,
- Ожидаемое обучение,
- Глубокое обучение,
- Советы и хитрости обучения машины,
- Вероятности и статистика, а также
- Линейная алгебра и исчисление.
Не теряйте больше времени, читая остальную часть этой статьи и загрузите этот чит-лист. Спасибо, afshine, за этот удивительный ресурс!
Шетеный лист науки Data (datacamp)
Читы Datacamp Cheat всегда стоит выглядеть. Тем не менее, я бы порекомендовал этот чит-лист только для абсолютных новичков в области науки о данных. Если вы сосредоточены на изучении Core Concepts Machine Scirections, и у вас уже есть опыт, пожалуйста, пропустите этот чит-лист. Но если вы просто начинаете с науки о науке и машине – и вы хотите использовать Python Как ваш язык программирования – это 1-страница Наука данных чит-лист для вас.
Основные темы этого чит-листа
- Установка Python,
- Переменные Python и типы данных,
- Струны и строковые операции,
- Списки и список методов, а также
- Базовая функциональность Numpy (Numpy – библиотека Python для базовой линейной алгебры и матричных операций).
Cheat Keras Cheat (Datacamp)
Эта 1-страничная чит-лист стоит вашего времени, если вы смотрите в специализированный инструмент для обучения машины KERAS. Я еще не использовал керас, но считается лучшим слоем абстракции для глубоких учебных и нейронных сетей.
Википедия Определяет KERAS следующим образом. «KERAS – это библиотека нейронной сети с открытым исходным кодом, написанная в Python. Он способен работать поверх Tensorflow, Microsoft Cognitive Toolkit или Theano. Предназначен для включения быстрых экспериментов с глубокими нейронными сетями, оно сосредоточено на том, чтобы быть удобным, модульным, и расширяемый “ Отказ
С такой широкой применимостью я так убежден, я проверю KERAS после завершения этого поста в блоге. Ты тоже?
Керас чит-лист обращается к следующим пунктам (от кодовой точки зрения).
- Базовое использование,
- Данные и структуры данных,
- Предварительная обработка,
- Многослойный перцепртр,
- Сверточные нейронные сети,
- Рекуррентные нейронные сети и
- Модель тренировки, вывод и тонкоустройство.
Глубокое обучение с Cheat Keras (Rstudio)
Проще говоря: я люблю этот чит-лист. Это о глубоком обучении с библиотекой нейронной сети с открытым исходным кодом KERAS. Это визуальное, до точки, всеобъемлющего и понятного. Я настоятельно рекомендую проверить этот чит-лист!
- 2-страничный чит-лист дает вам быстрый обзор конвейера KERAS для глубокого обучения.
- Он показывает, как работать с моделями (например, определение, обучение, прогноз, фитинг и оценка).
- Кроме того, он дает вам визуальный обзор того, как получить доступ к разнообразным слоям в нейронной сети.
- Наконец, он обеспечивает короткий, но проницательный пример стандартной демонстрации демонстрации почерка.
Визуальное руководство по нейронной сетевой инфраструктуре (Институт Асимова)
Это 1-страничное визуальное руководство дает вам быстрый обзор всех наиболее распространенных Инфраструктура нейронных сетей что вы найдете в дикой природе. Лист витрины 27 разных архитектур. Как машинное обучение Newbie, вы не получите много из этого листа. Однако, если вы практикуете в области нейронных сетей, вам это понравится.
Чит-лист показывает 27 архитектурных сетевых архитектур, в том числе
- Перцепртрин,
- FeedForward, Radial Base Network, Deep Feedforward,
- Рекуррентная нейронная сеть, длинная/краткосрочная память (LSTM), закрытое рецидивирующее устройство,
- AutoEncoder, вариационный автозавод, введите autoEncoder, редкий автозавод,
- Марковская цепь, сеть Хопфилдии,
- Bultzmann Machine, ограниченный машиной Больцмана, Глубокая сеть верования и
- Наконец, глубокая сверточная сеть, деконволюционная сеть, глубокая сверточная обратная графическая графическая сеть, генеративная состязательная сеть, жидкий государственный станок, экстремальная учебная машина, электронная сеть ECHO, глубокая остаточная сеть, сеть Kohonen, Support Vector Machine, а также нейронная машина.
Pheww, какой список!
Scikit-Tearn Python Cheat (datacamp)
Еще одна 1-страница PDF чит, который дает вам главный пункт в Библиотека Python для машинного обучения Scikit – Учите Отказ Эта библиотека является лучшим однопроцессором, библиотеками общего назначения для машинного обучения в Python. Python – самый популярный язык программирования в области машинного обучения, поэтому этот чит-лист дает вам большую ценность. Получите этот чит-лист, если вы используете Python для машинного обучения.
Темы включают
- Основные функциональные возможности, такие как погрузка и предварительная обработка данных тренировки,
- Создание модели,
- Модель фитинга,
- Прогноз и вывод, а также
- Метрики оценки, такие как метрики классификации, регрессионные метрики, метрики кластеризации, перекрестная проверка и настройка модели.
Будьте предупреждают, что эти концепции не объясняются подробно. Он только показывает, как их использовать в библиотеке Skack-Learn.
Scikit-Sulect Cheat Sheet: выбирая правильный оценок (Scikit-learn.org)
Этот чит-лист такой ценен – я даже не могу описать это словами. Спасибо, Scikit-Guest Creators, для публикации этого удивительного произведения искусства!
Это поможет вам понять, какой алгоритм использовать для какой проблемы. Вы просто следуете за вопросами в чит-листе. В результате вы достигнете рекомендуемого алгоритма для вашей проблемы под рукой. Вот почему я люблю чит-листы – они могут доставить сложную информацию в течение небольшого времени.
Чит-лист разделяет оценки на четыре класса:
- Классификация,
- Кластеризация,
- Регрессия и
- Уменьшение размеров.
Хотя эти классы не изучены глубины, вы уже знаете, в каком направлении посмотреть дальше. Конечно, если вы уже опытный практикующий, предоставленная информация может быть слишком упрощена – но не так верно для каждого чит-листа?
Создайте свое мнение сейчас! (Сделай это.)
Tensorflow Cheat Lield (Altoros)
Хотя этот чит-лист не является самым сложным, он все еще ценен, являясь одним из немногих читовных листов Tensorflow.
Вы знаете Tensorflow, не так ли? Tensorflow – один из самых популярных проектов GitHub, и он создан Google. Его API машинного обучения адаптированы к глубокому обучению в гетерогенной вычислительной среде (включая GPU). В настоящее время, если вы нажимаете в поле глубокого обучения, вы не можете избежать Tensorflow.
Получите первое впечатление с этим читным листом, а затем нырять в систему Tensorflow Google Отказ Кстати, вы также можете использовать KERAS в верхней части Tensorflow в качестве более высокого уровня абстракции. Проверьте чит-лист KERAS, описанный ранее.
Чит-лист дает вам подсказки
- Правильный метод установки,
- Функции помощника,
- Название некоторых важных функций в Tensorflow и
- Оценщики.
Быть Фрэнком, я бы не рекомендовал учить Tensorflow с этим читным листом. Почему? Потому что он не сосредоточен на образовании. Тем не менее, я чувствовал себя обязан включить ссылку, потому что нет лучших альтернатив для Tensorflow. Если вы знаете лучший ресурс, пожалуйста, дайте мне знать.
Тестовой тест на машину Cheat (обменная фотография)
Вы знаете обменную фотографию? Это похоже на Википедию для читовных листов. Все могут представить чит-листы (сгенерированное пользователем контент).
После прохождения большинства машин обучения чит-листы в обморографии, я обнаружил, что это будет наиболее полезным для большинства наших читателей. Это хорошо структурированный обзор некоторых важных алгоритмов машинного обучения.
- Он показывает, что в машинном обучении есть три распространенные проблемы: регрессия, кластеризация и классификация.
- Это дает вам общие шаги для обучения модели.
- Наконец, он смотрит на коллекцию конкретных алгоритмов, которые вы должны знать, когда вы начинаете в поле Машина обучения. Это логистические регрессии, дерево решений, случайные лесные, K-средства, наивные байесы, ближайшие соседи, и поддерживают векторные машины.
Я знаю, что это только первое погружение в океан. Но если вы новичок или промежуточный машинный практикующий практикующий, это может быть просто то, что вы искали.
Машина Microsoft Machine Algorithm Cheat (Azure)
Этот превосходный чит-лист предоставляет вам быстрый обзор наиболее важных алгоритмов и о том, как они взаимосвязаны. Это отличный способ получить обзор области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Вам понравилось ли эту коллекцию лучших машин, обучающих читовных листов в Интернете? Я рекомендую скачать все листы, распечатать их и работать через каждый из них. Это даст вам первый обзор поля машинного обучения. Позже вы можете решить, в каком районе погрузитесь в дальнейшем.
Бонус : Многие системы обучения горячей машины (например, Tensorflow) требуют отличных навыков программирования Python. Вы знаете все функции, советы и хитрости Python? Если нет, я рекомендую проверить Этот бесплатный Python Cheat по электронной почте курс по электронной почте Отказ
Курс электронной почты не только предоставит вам 5 чис-листов Python (80% обучения в 20% времени, помните?) Но также с постоянным потоком лекций Python Programming. Это на 100% бесплатно, вы можете отписаться в любое время, и я не буду спамировать вас. Это чистое значение (и иногда отправим вам информацию о моих книгах и курсах). Так что проверьте это!
Лучший чит-лист Python
Python находится в ядре машинного обучения сегодня. У него есть лучшая поддержка библиотеки для обучения машин среди всех языков программирования. Итак, чтобы стать лучшим инженером ML, вам может потребоваться изучить Python. Что лучше, чем скачать чит лист PDF?
Это лучший отдельный чит-лист. Он использует каждый дюйм страницы для доставки стоимости и охватывает все, что вам нужно знать, чтобы отправиться от новичка до промежуточного. Покрытые темы включают в себя типы контейнеров, преобразования, модули, математики, условные условия и форматирование к названию. Настоятельно рекомендуется 2-страничный лист!
Лучший Numpy Cheat лист
Вот быстрое скачивание для вас: я создал этот мошеннический лист, чтобы объяснить некоторые важные Numpy Concepts для моих студентов кодирования.
Numpy Это широко используемый Python Necial Computing Patue. Он упрощает линейную алгебру, матричные вычисления и ускоряет анализ данных. Знание Numpy является обязательным условием для других пакетов Python, таких как Pandas или Scikit – учиться.
Лучший чит-лист Scikit-Sulect
Этот чит-лист Scikit-Learn Cheat от Datacamp запускает ваш проект науки о науке, введя вас в основные концепции алгоритмов машинного обучения успешно. Этот чит-лист для тех, кто уже начал изучать пакеты Python, и для тех, кто хотел бы быстро посмотреть, чтобы получить первую идею об основах для полных начинающих!
Лучший Scipy Cheat лист
Чит-лист из Datacamp.com и Thock полна информации для вас, чтобы потреблять. Вы научитесь взаимодействовать с Numpy и знать, какие функции и методы для использования для линейной алгебры и, конечно, в раздел справки. Это один, я бы повесил за монитор за стеной!
Лучшие Pandas Cheat лист
Этот из парней Pandas, поэтому имеет смысл, что это всеобъемлющий и инклюзивный чит-лист. Он охватывает подавляющее большинство того, что большинство пользователей Pandas когда-либо нужно сделать с DataFrame. Вы уже немного использовали Pandas на некоторое время? И ты смотришь в свою игру? Это ваш чит-лист! Однако, если вы новее на Пандас, и этот чит-лист немного подавляет, не волнуйтесь! Вам определенно не нужно все понимать в этом чит-листе, чтобы начать.
Куда пойти отсюда?
Достаточно теории, давайте познакомимся!
Чтобы стать успешным в кодировке, вам нужно выйти туда и решать реальные проблемы для реальных людей. Вот как вы можете легко стать шестифункциональным тренером. И вот как вы польские навыки, которые вам действительно нужны на практике. В конце концов, что такое использование теории обучения, что никто никогда не нуждается?
Практические проекты – это то, как вы обостряете вашу пилу в кодировке!
Вы хотите стать мастером кода, сосредоточившись на практических кодовых проектах, которые фактически зарабатывают вам деньги и решают проблемы для людей?
Затем станьте питоном независимым разработчиком! Это лучший способ приближения к задаче улучшения ваших навыков Python – даже если вы являетесь полным новичком.
Присоединяйтесь к моему бесплатным вебинаре «Как создать свой навык высокого дохода Python» и посмотреть, как я вырос на моем кодированном бизнесе в Интернете и как вы можете, слишком от комфорта вашего собственного дома.
Присоединяйтесь к свободному вебинару сейчас!
Статьи по Теме:
- [Collection] 11 Python Cheat Steets Каждый кодер Python должен иметь
- [Python OOP Cheat Sheet] Простой обзор объектно-ориентированного программирования
- [Collection] 15 Умение мытья машины Учеба чисных листов для привязки к вашей туалетной стене
- Ваш 8+ бесплатный чит-лист Python [курс]
- Python Beginner Cheat: 19 Ключевые слова Каждый кодер должен знать
- Python Функции и трюки чит
- Питонский чит-лист: 14 Вопросы собеседования
- Красивые чис-листы Pandas
- 10 лучших проблемных читов
- Методы списка Python Cheat [мгновенное PDF скачать]
- [Чит-лист] 6 алгоритмов обучения машины
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.