​​近来,愈来愈多的有趣应用让机器学习这个新兴的技术,进入了广大人民群众的眼帘,而且,越来越多的同学,也想学习机器学习的相关知识,但是却无从下手,本文罗列了一些机器学习的基础概念知识,方便大家入门哟。

数据挖掘流程

source:https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets

此网址还提供了其他众多涉及数学科学的cheat sheet,非常推荐。

算法的选择

source: https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/

source:https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/

source:https://hackernoon.com/choosing-the-right-machine-learning-algorithm-68126944ce1f

SIGAI算法地图

source: http://www.tensorinfinity.com/paper_18.html

sklearn使用

source:https://www.datacamp.com/community/data-science-cheatsheets

此网页也提供了numpy,pandas, matplotlib,PySpark,Keras等module的使用方法。

有监督学习

source: https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

无监督学习

source: https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

模型评估指标

source: http://www.damienfrancois.be/blog/files/modelperfcheatsheet.pdf

更多关于数据科学的cheat sheet,可以参考:

  • https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets
  • https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet
  • https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/top-28-cheat-sheets-for-machine-learning-data-science-probability-sql-big-data/
  • https://medium.com/machine-learning-in-practice/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6
  • https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY/t/categories-of-algorithms-non-exhaustive

作者:程虹升

本文转载自: 数据分析1480

封面图来源于网络,如有侵权,请联系删除​​​​

是白的 我是一个勤奋的爬虫~~
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