资源｜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。
-- Robbie Allen
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本文授权转自Linux中国（ID:linux-cn）
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机器学习 05%
神经网络架构 07%
微软 Azure 算法流程图 10%
SAS 算法流程图 14%
算法总结 18%
算法优劣 26%
Python 30%
算法 31%
Python 基础 35%
Numpy 41%
Pandas 52%
Matplotlib 61%
Scikit Learn 68%
Tensorflow 77%
Pytorch 81%
数学84%
概率 86%
线性代数 90%
统计学 93%
微积分 97%
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
(via:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/)
神经网络公园
微软 Azure 算法流程图
(via:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet)
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
(via:http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/)
SAS：我应该使用哪个机器学习算法？
算法总结
(via:http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/)
机器学习算法指引
(via:http://thinkbigdata.in/best-known-machine-learning-algorithms-infographic/)
已知的机器学习算法哪个最好？
算法优劣
(via： https://blog.dataiku.com/machine-learning-explained-algorithms-are-your-friend)
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
(via:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/full-cheatsheet-machine-learning-algorithms/)
Python 基础
(via:http://datasciencefree.com/python.pdf)
数据科学Python入门备忘单
(via:https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics#gs.0x1rxEA)
NumPy Cheat Sheet - Python for Data Science
(via:https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/)
Numpy Cheat Sheet
(via: http://datasciencefree.com/numpy.pdf)
NumPy Cheat Sheet: Data Analysis in Python
(via:https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.Nw3V6CE)
Data-Science-Ipython-Notebooks(NumPy)
(via:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/
numpy/numpy.ipynb)
Data Analysis with Pandas
(via:http://datasciencefree.com/pandas.pdf)
Pandas Cheat Sheet for Data Science in Python
(via:https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.
S4P4T=U)
Data-Science-Ipython-Notebooks(Pandas)
(via:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/
pandas/pandas.ipynb)
Matplotlib Cheat Sheet: Plotting in Python
(via:https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet)
Data-Science-Ipython-Notebooks
(via: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/
matplotlib/matplotlib.ipynb)
Scikit Learn
(via: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet#gs.fZ2A1Jk)
Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn)
(via:http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html)
ml_cheat_sheet
(via: https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.
ipynb)
TensorFlow-Examples
(via: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/
master/notebooks/1_Introduction/basic_operations.ipynb)
Pytorch Cheatsheet
(via: https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet)
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
(via:http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf)
概率小抄 2.0
线性代数
(via: https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf)
四页内解释线性代数
统计学
(via: http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf)
统计学小抄
微积分
(via:http://tutorial.math.lamar.edu/getfile.aspx?file=B,41,N)
微积分小抄
原文地址：
https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6