机器学习、Python和数学学习资料汇总

内容简介：机器学习、Python和数学学习资料汇总

机器学习保罗万象，在学习这门技术时，最好可以有一些速查手册之类的东西在手边，它们列出了需要了解的关键点。 Robbie Allen 整理了20多个与机器学习相关的速查资料，并分享出来，或许也可以帮助其他学习这门技术的人。

机器学习领域正发生着日新月异的变化，这些资料总有一天会过时，不过至少在目前看来，它们仍然十分有用。如果不想一个接一个地下载这些资料，可以从这里打包下载所有的资料。

机器学习

下面是机器学习算法的一些图表，非常有用。

• 神经网络架构： http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
• 微软Azure算法图表： https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet
• SAS算法图表： http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/
• 算法总结： http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/  
  http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/
• 算法的优劣对比： https://blog.dataiku.com/machine-learning-explained-algorithms-are-your-friend

Python

网络上有很多 Python 相关的学习课程，下面列出最好的部分资料。

• 算法： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/full-cheatsheet-machine-learning-algorithms/
• Python基础： http://datasciencefree.com/python.pdf  
  https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics#gs.0x1rxEA
• Numpy： https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/  
  http://datasciencefree.com/numpy.pdf  
  https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.Nw3V6CE  
  https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/numpy/numpy.ipynb
• Pandas： http://datasciencefree.com/pandas.pdf  
  https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.S4P4T=U  
  https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/pandas/pandas.ipynb
• Matplotlib： https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet  
  https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/matplotlib/matplotlib.ipynb
• Scikit Learn： https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet#gs.fZ2A1Jk  
  http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html  
  https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.ipynb
• TensorFlow： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb
• PyTorch： https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet

数学

如果要学习机器学习，需要了解统计学、线性代数和微积分。以下的资料可以帮助你很好地了解机器学习背后的数学。

• 概率学： http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf
• 线性代数： https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf
• 统计学： http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf
• 微积分： http://tutorial.math.lamar.edu/getfile.aspx?file=B,41,N

感谢陈思对本文的审校。

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