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新智元報道

編輯：元子

【新智元導(dǎo)讀】完全圖解人工智能、NLP、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)！這份備忘單涵蓋了上述領(lǐng)域幾乎全部的知識點，并使用信息圖、腦圖等多種可視化方式呈現(xiàn)，設(shè)計精美，實用性強。

今天，新智元要為大家推薦一個超實用、顏值超高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+機器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)科學(xué)和Python的完全圖解，文末附有高清PDF版鏈接，支持下載、打印，推薦大家可以做成鼠標墊、桌布，或者印成手冊等隨手攜帶，隨時翻看。

這是一份非常詳實的備忘單，涉及具體內(nèi)容包括：

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖譜

3. 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識

4. 著名Python庫Scikit-Learn

5. Scikit-Learn算法

6. 機器學(xué)習(xí)算法選擇指南

7. TensorFlow

8. Python基礎(chǔ)

9. PySpark基礎(chǔ)

10. Numpy基礎(chǔ)

11. Bokeh

12. Keras

13. Pandas

14. 使用Pandas進行Data Wrangling

15. 使用dplyr和tidyr進行Data Wrangling

16. SciPi

17. MatPlotLib

18. 使用ggplot進行數(shù)據(jù)可視化

19. Big-O

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），俗稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計算模型。 它就像一個人工神經(jīng)系統(tǒng)，用于接收，處理和傳輸計算機科學(xué)方面的信息。

基本上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有3個不同的層：

• 輸入層（所有輸入都通過該層輸入模型）

• 隱藏層（可以有多個隱藏層用于處理從輸入層接收的輸入）

• 輸出層（處理后的數(shù)據(jù)在輸出層可用）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖譜

圖形數(shù)據(jù)可以與很多學(xué)習(xí)任務(wù)一起使用，在元素之間包含很多豐富的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。例如，物理系統(tǒng)建模、預(yù)測蛋白質(zhì)界面，以及疾病分類，都需要模型從圖形輸入中學(xué)習(xí)。圖形推理模型還可用于學(xué)習(xí)非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，如文本和圖像，以及對提取結(jié)構(gòu)的推理。

用Emoji解釋機器學(xué)習(xí)

Scikit-learn是由Python第三方提供的非常強大的機器學(xué)習(xí)庫，它包含了從數(shù)據(jù)預(yù)處理到訓(xùn)練模型的各個方面，回歸和聚類算法，包括支持向量機，是一種簡單有效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具。在實戰(zhàn)使用scikit-learn中可以極大的節(jié)省代碼時間和代碼量。它基于NumPy，SciPy和matplotlib之上，采用BSD許可證。

這張流程圖非常清晰直觀的給出了Scikit-Learn算法的使用指南。

溫馨提示，本圖配合《100天從Python萌新到王者》食用，效果更佳。

Apache Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎，通過Scala語言實現(xiàn)，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點，不同的是Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。PySpark是Spark 為 Python開發(fā)者提供的 API。

NumPy是Python語言的一個擴展程序庫。支持高端大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫，前身Numeric，主要用于數(shù)組計算。它實現(xiàn)了在Python中使用向量和數(shù)學(xué)矩陣、以及許多用C語言實現(xiàn)的底層函數(shù)，并且速度得到了極大提升。

Bokeh是一個交互式可視化庫，面向現(xiàn)代Web瀏覽器。目標是提供優(yōu)雅、簡潔的多功能圖形構(gòu)造，并通過非常大或流數(shù)據(jù)集的高性能交互來擴展此功能。Bokeh可以實現(xiàn)快速輕松地創(chuàng)建交互式圖表、儀表板和數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。

Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運行。Keras 的開發(fā)重點是支持快速的實驗。能夠以最小的時延把你的想法轉(zhuǎn)換為實驗結(jié)果，是做好研究的關(guān)鍵。

pandas是一個為Python編程語言編寫的軟件庫，用于數(shù)據(jù)操作和分析，基于NumPy，納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。Pandas提供了大量快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。

Data Wrangling通常被翻譯成數(shù)據(jù)整理，這個詞最開始火起來是因為2017年的電影《金剛·骷髏島》，演員馬克·埃文·杰克遜扮演的角色之一被介紹為“我們的Data Wrangler史蒂夫伍德沃德”。

為什么使用tidyr和dplyr呢？因為雖然R中存在許多基本數(shù)據(jù)處理功能，但都有點復(fù)雜并且缺乏一致的編碼，導(dǎo)致可讀性很差的嵌套功能以及臃腫的代碼。使用ddyr和tidyr可以獲得：

• 更高效的代碼

• 更容易記住的語法

• 更好的語法可讀性

SciPy是一個開源的Python算法庫和數(shù)學(xué)工具包。 SciPy包含的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計算。 與其功能相類似的軟件還有MATLAB、GNU Octave和Scilab。

Matplotlib是Python編程語言及其數(shù)值數(shù)學(xué)擴展包NumPy的可視化操作界面。 它為利用通用的圖形用戶界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向應(yīng)用程序嵌入式繪圖提供了應(yīng)用程序接口（API）。

大O符號（英語：Big O notation），又稱為漸進符號，是用于描述函數(shù)漸近行為的數(shù)學(xué)符號。 更確切地說，它是用另一個（通常更簡單的）函數(shù)來描述一個函數(shù)數(shù)量級的漸近上界。 ... 階）的大O，最初是一個大寫希臘字母“Ο”（omicron），現(xiàn)今用的是大寫拉丁字母“O”。