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本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表，是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。
1. 神经网络
2. 神经网络结构
3. 神经网络公式

4. 机器学习：概览
5. 机器学习：Scikit-learn算法
Scikit-learn是基于Python的功能强大的开源科学计算工具包，内含分类、回归、聚类、支持向量机、随机森林与Gradient Boosting等算法。
6. 机器学习：算法概览
7. Python数据科学
8. 大数据
9. TensorFlow
2017 年 5 月，谷歌宣布了第二代 TPU ，并在Google Compute Engine中加入了对 TPU 的支持。第二代 TPU 有高达 180 万亿次浮点运算性能。当 64 块TPU 组合使用时，可提供高达 11.5 千万亿次浮点运算的性能。
10. Keras
2017 年，TensorFlow核心库加入了对 Keras 的支持。Keras作者Chollet表示Keras更适合作端口使用，而非端对端的机器学习框架，它提供了更高级更直观的抽象集合，可轻松配置神经网络，无需考虑后端科学计算库。
11. NumPy
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多。
12. Pandas：Python结构化数据分析利器
13. Data Wrangling

14. Data Wrangling with dplyr and tidyr

15. SciPy
基于 NumPy 数组对象构建，是 NumPy 堆栈的一部分，包含 Matplotlib，pandas 和 SymPy 等工具，以及一个科学计算库的扩展集。
16. Matplotlib
Matplotlib是Python中常用的可视化工具之一，便于创建海量类型2D图表和一些基本的3D图表。
17. 数据可视化

18. PySpark


19. Big-O
速查表来源
  • Big-O Algorithm Cheat Sheet: 
http://bigocheatsheet.com/
  • Bokeh Cheat Sheet: 
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Bokeh_Cheat_Sheet.pdf
  • Data Science Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics
  • Data Wrangling Cheat Sheet: 
https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf
  • Data Wrangling: 
https://en.wikipedia.org/wiki/Data_wrangling
  • Ggplot Cheat Sheet: 
https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf
  • Keras Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs
  • Keras: 
https://en.wikipedia.org/wiki/Keras
  • Machine Learning Cheat Sheet: 
https://ai.icymi.email/new-machinelearning-cheat-sheet-by-emily-barry-abdsc/
  • Machine Learning Cheat Sheet: 
https://docs.microsoft.com/en-in/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet
  • ML Cheat Sheet: 
http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html
  • Matplotlib Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uEKySpY
  • Matpotlib: 
https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib
  • Neural Networks Cheat Sheet: 
http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
  • Neural Networks Graph Cheat Sheet: 
http://www.asimovinstitute.org/blog/
  • Neural Networks: 
https://www.quora.com/Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network
  • Numpy Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.AK5ZBgE
  • NumPy: 
https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy
  • Pandas Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxM
  • Pandas: 
https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)
  • Pandas Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.HPFoRIc
  • Pyspark Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/pyspark-cheat-sheet-python#gs.L=J1zxQ
  • Scikit Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet
  • Scikit-learn: 
https://en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn
  • Scikit-learn Cheat Sheet: 
http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html
  • Scipy Cheat Sheet: 
https://www.datacamp.com/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.JDSg3OI
  • SciPy: 
https://en.wikipedia.org/wiki/SciPy
  • TesorFlow Cheat Sheet: 
https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html
  • Tensor Flow: 
https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow
原文地址：https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463
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