每個 ML 工程師都應該知道的機器學習備忘單

在過去的幾十年中，機器學習極大地改變了事物的工作方式和決策方式。 今天，幾乎每個行業都在以一種或另一種方式有效地利用不同的機器學習概念。 正因為如此，機器學習相關工作的數量急劇增加，越來越多的求職者和應屆生都在努力學習機器學習技能。

我們都知道機器學習是一個廣闊的領域，即使他/她經常接觸到類似的任務，也需要記住許多概念。 因此，如果學習者能夠獲得一些簡短的筆記，他們就可以毫不費力地修改和重溫基本概念和技巧。 它可以幫助他們準備面試，在進行新更改時進行參考，甚至可以快速發現新概念。 因此，在本文中，我們將列出有助於機器學習專業人士和學習者的頂級機器學習備忘單。

Dave Child 的 Python 備忘單

要開始任何數字開發，都需要一種編程語言。 Python 因其易用性、完全可訪問性和出色的社區支持而成為機器學習愛好者最喜歡的編程語言。 因此，只要您需要復習語言的功能，隨時掌握語法和基本技巧都會有所幫助。

Dave Child 的這張漂亮的表格包含字符串、列表等的所有基本功能。它還包含關於系統和局部變量、切片和數據格式化方法的大量信息。 因此，對於機器學習愛好者來說，這份 Python 速查表滿足了快速記憶和參考的目的。

可以在這裡找到 Dave Child 為機器學習愛好者準備的 Python 備忘單。

賈斯汀的 Numpy 備忘單

我們都知道機器學習是關於數字的。 事實上，在機器學習中，我們有一個大集合或大數組。 儘管有諸如列表和元組之類的內置選項來管理這些數據，但它們並不符合要求。 因此，大多數機器學習愛好者使用一個專門用於數值計算的庫，稱為 Numpy。

Numpy 是最受歡迎的庫之一，它可以處理大型數組並根據用戶需要對其進行操作。 在處理大量數據時，Numpy 為用戶節省了大量時間，並使他/她更容易直觀地理解數據的流動和結構。

Justin 的這份漂亮的備忘單涵蓋了 Numpy 中使用的所有主要句法技術。 它包括所有主要的數組操作、多維訪問等。還提供了普通和二項分佈的快速視圖。

可以在此處訪問Numpy機器學習備忘單。

Sanjeev 的 Pandas 備忘單

如果您正在進行密集的機器學習，那麼您很有可能會定期讀取和寫入不同類型的數據。 儘管 Python 有一些內置的庫來完成這項任務，但它並不符合讀取和分析大量複雜數據的期望。 為此，大多數機器學習專業人士和學習者都使用 Pandas。

Pandas 是一個庫，它使用戶可以非常輕鬆地讀取複雜的數據表單、選擇重要信息並相應地寫入數據。 因此，將備忘單放在手邊有助於快速參考語法和技術。

該備忘單提供了對基本功能的快速瀏覽，例如讀取數據、選擇排序等。除此之外，它還包括基本的數據查詢，例如連接、合併等。

Pandas機器學習備忘單可在此處訪問。

賈斯汀的 Matplotlib 備忘單

Matplotlib 可以快速繪製複雜的圖形和圖表。

資源

當您應該處理大量數據時，分析和可視化數據的類型和流有時會變得具有挑戰性。 在製定任何算法之前，必須了解數據的行為方式。 為此，我們使用視覺表示。 有幾種圖形和繪圖，如條形圖、箱線圖、折線圖等，可以為此目的繪製。

Matplotlib 是一個設計精美的庫，可以幫助用戶在一個地方繪製多種圖形。 它以其易用性和靈活性而流行。

此備忘單可讓您即時訪問繪製基本圖表和圖形。 它顯示了 matplotlib 的流行組件 Pyplot 的所有語法，用於繪製條形圖、折線圖、圖例、餅圖等。

Matplotlib機器學習備忘單可以在這裡找到。

Sati 的 Scikit 學習備忘單

現在我們有了處理數據所需的所有必要備忘單。 一旦我們獲得數據，我們傾向於將算法和機器學習模型應用於它，以便更好地理解結構化數據。 從頭開始編寫模型是一項非常繁瑣且重複的任務。 因此，專業人士開發了特定的庫來運行這些模型，並在我們獲得的數據集上訓練越來越多的新模型。

此類庫之一是 Scikit Learn。 這是用於訓練新模型並在真實數據上測試它們的最受歡迎的庫之一。 借助該庫，可以使用從邏輯回歸到復雜聚類的不同算法。 因此，必須將所有語法和基本概念放在手邊。

這份備忘單包括回歸、交叉驗證、聚類等的所有基本語法和理論，並帶有瑣碎的可視化。

可以在此處訪問 Scikit Learn的機器學習備忘單。

深度學習備忘單 1webzem

深度學習模型在大量數據上提供更好的準確性。

資源

儘管 Scikit 涵蓋了廣泛的機器學習算法，但當數據變得更加龐大，模式變得複雜時，這些算法在準確性方面趨於飽和點。 因此，我們需要由深度學習提供支持的更複雜、更強大的模型。 深度學習算法涉及的數學和理論非常複雜，需要經常修改。 因此，使用備忘單是非常可取的。

1webzem 的深度學習備忘單包含大部分底層算法、最流行的深度學習庫 Keras 的語法，以及一些經常使用的理論概念。

可在此處訪問深度學習的機器學習備忘單。

另請閱讀： Tensorflow 備忘單

前方的路

如果您是機器學習愛好者並希望在您的職業生涯中更進一步，您應該選擇 upGrad 的機器學習和人工智能 PG 文憑。 該計劃由 IIIT-B 的一位最佳講師指導。 它將涵蓋所有基本主題，如數據可視化、機器學習、深度學習等，然後是現實生活中的行業項目。