每个 ML 工程师都应该知道的机器学习备忘单

在过去的几十年中，机器学习极大地改变了事物的工作方式和决策方式。 今天，几乎每个行业都在以一种或另一种方式有效地利用不同的机器学习概念。 正因为如此，机器学习相关工作的数量急剧增加，越来越多的求职者和应届生都在努力学习机器学习技能。

我们都知道机器学习是一个广阔的领域，即使他/她经常接触到类似的任务，也需要记住许多概念。 因此，如果学习者能够获得一些简短的笔记，他们就可以毫不费力地修改和重温基本概念和技巧。 它可以帮助他们准备面试，在进行新更改时进行参考，甚至可以快速发现新概念。 因此，在本文中，我们将列出有助于机器学习专业人士和学习者的顶级机器学习备忘单。

Dave Child 的 Python 备忘单

要开始任何数字开发，都需要一种编程语言。 Python 因其易用性、完全可访问性和出色的社区支持而成为机器学习爱好者最喜欢的编程语言。 因此，只要您需要复习语言的功能，随时掌握语法和基本技巧都会有所帮助。

Dave Child 的这张漂亮的表格包含字符串、列表等的所有基本功能。它还包含关于系统和局部变量、切片和数据格式化方法的大量信息。 因此，对于机器学习爱好者来说，这份 Python 速查表满足了快速记忆和参考的目的。

可以在这里找到 Dave Child 为机器学习爱好者准备的 Python 备忘单。

贾斯汀的 Numpy 备忘单

我们都知道机器学习是关于数字的。 事实上，在机器学习中，我们有一个大集合或大数组。 尽管有诸如列表和元组之类的内置选项来管理这些数据，但它们并不符合要求。 因此，大多数机器学习爱好者使用一个专门用于数值计算的库，称为 Numpy。

Numpy 是最受欢迎的库之一，它可以处理大型数组并根据用户需要对其进行操作。 在处理大量数据时，Numpy 为用户节省了大量时间，并使他/她更容易直观地理解数据的流动和结构。

Justin 的这份漂亮的备忘单涵盖了 Numpy 中使用的所有主要句法技术。 它包括所有主要的数组操作、多维访问等。还提供了普通和二项分布的快速视图。

可以在此处访问Numpy机器学习备忘单。

Sanjeev 的 Pandas 备忘单

如果您正在进行密集的机器学习，那么您很有可能会定期读取和写入不同类型的数据。 尽管 Python 有一些内置的库来完成这项任务，但它并不符合读取和分析大量复杂数据的期望。 为此，大多数机器学习专业人士和学习者都使用 Pandas。

Pandas 是一个库，它使用户可以非常轻松地读取复杂的数据表单、选择重要信息并相应地写入数据。 因此，将备忘单放在手边有助于快速参考语法和技术。

该备忘单提供了对基本功能的快速浏览，例如读取数据、选择排序等。除此之外，它还包括基本的数据查询，例如连接、合并等。

Pandas机器学习备忘单可在此处访问。

贾斯汀的 Matplotlib 备忘单

Matplotlib 可以快速绘制复杂的图形和图表。

资源

当您应该处理大量数据时，分析和可视化数据的类型和流有时会变得具有挑战性。 在制定任何算法之前，必须了解数据的行为方式。 为此，我们使用视觉表示。 有几种图形和绘图，如条形图、箱线图、折线图等，可以为此目的绘制。

Matplotlib 是一个设计精美的库，可以帮助用户在一个地方绘制多种图形。 它以其易用性和灵活性而流行。

此备忘单可让您即时访问绘制基本图表和图形。 它显示了 matplotlib 的流行组件 Pyplot 的所有语法，用于绘制条形图、折线图、图例、饼图等。

Matplotlib机器学习备忘单可以在这里找到。

Sati 的 Scikit 学习备忘单

现在我们有了处理数据所需的所有必要备忘单。 一旦我们获得数据，我们倾向于将算法和机器学习模型应用于它，以便更好地理解结构化数据。 从头开始编写模型是一项非常繁琐且重复的任务。 因此，专业人士开发了特定的库来运行这些模型，并在我们获得的数据集上训练越来越多的新模型。

此类库之一是 Scikit Learn。 这是用于训练新模型并在真实数据上测试它们的最受欢迎的库之一。 借助该库，可以使用从逻辑回归到复杂聚类的不同算法。 因此，必须将所有语法和基本概念放在手边。

这份备忘单包括回归、交叉验证、聚类等的所有基本语法和理论，并带有琐碎的可视化。

可以在此处访问 Scikit Learn的机器学习备忘单。

深度学习备忘单 1webzem

深度学习模型在大量数据上提供更好的准确性。

资源

尽管 Scikit 涵盖了广泛的机器学习算法，但当数据变得更加庞大，模式变得复杂时，这些算法在准确性方面趋于饱和点。 因此，我们需要由深度学习提供支持的更复杂、更强大的模型。 深度学习算法涉及的数学和理论非常复杂，需要经常修改。 因此，使用备忘单是非常可取的。

1webzem 的深度学习备忘单包含大部分底层算法、最流行的深度学习库 Keras 的语法，以及一些经常使用的理论概念。

可在此处访问深度学习的机器学习备忘单。

另请阅读： Tensorflow 备忘单

前方的路

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