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新智元報(bào)道

編輯：元子

【新智元導(dǎo)讀】完全圖解人工智能、NLP、機(jī)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(shí)點(diǎn)，并使用信息圖、腦圖等多種可視化方式呈現(xiàn)，設(shè)計(jì)精美，實(shí)用性強(qiáng)。

今天，新智元要為大家推薦一個(gè)超實(shí)用、顏值超高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+機(jī)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(biāo)墊、桌布，或者印成手冊(cè)等隨手?jǐn)y帶，隨時(shí)翻看。

這是一份非常詳實(shí)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(shí)

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖譜

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)

4. 著名Python庫(kù)Scikit-Learn

5. Scikit-Learn算法

6. 機(jī)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(jìn)行Data Wrangling

15. 使用dplyr和tidyr進(jìn)行Data Wrangling

16. SciPi

17. MatPlotLib

18. 使用ggplot進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

19. Big-O

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)

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(jì)算模型。 它就像一個(gè)人工神經(jīng)系統(tǒng)，用于接收，處理和傳輸計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的信息。

基本上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有3個(gè)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(gè)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(cè)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(duì)提取結(jié)構(gòu)的推理。

用Emoji解釋機(jī)器學(xué)習(xí)

Scikit-learn是由Python第三方提供的非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它包含了從數(shù)據(jù)預(yù)處理到訓(xùn)練模型的各個(gè)方面，回歸和聚類算法，包括支持向量機(jī)，是一種簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具。在實(shí)戰(zhàn)使用scikit-learn中可以極大的節(jié)省代碼時(shí)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(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，通過Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)，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(jī)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(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù)。支持高端大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)，前身Numeric，主要用于數(shù)組計(jì)算。它實(shí)現(xiàn)了在Python中使用向量和數(shù)學(xué)矩陣、以及許多用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的底層函數(shù)，并且速度得到了極大提升。

Bokeh是一個(gè)交互式可視化庫(kù)，面向現(xiàn)代Web瀏覽器。目標(biāo)是提供優(yōu)雅、簡(jiǎn)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(lái)擴(kuò)展此功能。Bokeh可以實(shí)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(gè)用 Python 編寫的高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運(yùn)行。Keras 的開發(fā)重點(diǎn)是支持快速的實(shí)驗(yàn)。能夠以最小的時(shí)延把你的想法轉(zhuǎn)換為實(shí)驗(yàn)結(jié)果，是做好研究的關(guān)鍵。

pandas是一個(gè)為Python編程語(yǔ)言編寫的軟件庫(kù)，用于數(shù)據(jù)操作和分析，基于NumPy，納入了大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)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(gè)詞最開始火起來(lái)是因?yàn)?017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?yàn)殡m然R中存在許多基本數(shù)據(jù)處理功能，但都有點(diǎn)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(yǔ)法

• 更好的語(yǔ)法可讀性

SciPy是一個(gè)開源的Python算法庫(kù)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(hào)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(jì)算。 與其功能相類似的軟件還有MATLAB、GNU Octave和Scilab。

Matplotlib是Python編程語(yǔ)言及其數(shù)值數(shù)學(xué)擴(kuò)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(hào)（英語(yǔ)：Big O notation），又稱為漸進(jìn)符號(hào)，是用于描述函數(shù)漸近行為的數(shù)學(xué)符號(hào)。 更確切地說，它是用另一個(gè)（通常更簡(jiǎn)單的）函數(shù)來(lái)描述一個(gè)函數(shù)數(shù)量級(jí)的漸近上界。 ... 階）的大O，最初是一個(gè)大寫希臘字母“Ο”（omicron），現(xiàn)今用的是大寫拉丁字母“O”。