九张机器学习和深度学习代码速查表分享_初学者必备.doc
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1、九张机器学习和深度学习代码速查表分享_初学者必备本文作者在 Github 上建立了一个代码速查表,对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。对于初学者来讲,入门机器学习和深度学习非常困难;同时深度学习库也难以理解。通过收集多方资源,我在 Github 上创建了一个速查表库,希望能对你有所帮助。1.KerasKeras 是一个非常强大且容易上手的深度学习库;当 Keras 接入 Theano 和 TensorFlow 时,后两者可提供高水平的神经网络 API 以开发和评估深度学习模型。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。2. NumpyNumpy 库是 Python 中科学性计算的
2、核心库,它提供高性能、多维度的数组对象,以及对这些数组进行运算的工具。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。3. Pandas这张 Pandas 速查表主要用于数据整理(data wrangling)。Pandas 库构建在 NumPy 上,并为 Python 编程语言提供易于上手的数据结构和数据分析工具。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。4. SciPySciPy 库是科学性计算的核心包之一,科学性计算可提供数学算法和构建在 Python 的 NumPy 扩展上的便捷函数 (Convenience Functions) ;该表中还包括线性代数的部分。该速查表可用于
3、 Python 数据科学和机器学习。5. MatplotlibMatplotlib 是一个 Python 2D 绘图库,它在平台上以多种硬拷贝格式和交互环境生成发表品质的图。该速查表用于 Python 数据科学。6. Scikit-learnScikit-learn 是一个开源 Python 库,通过统一接口实现一系列的机器学习、预处理、交叉验证和视觉化算法。该速查表可用于 Python 数据科学和机器学习。7. Neural Networks Zoo(神经网络大全)该速查表几乎涵盖了所有类型的神经网络。8. ggplot2ggplot2 基于图形语法,其思想是你可以利用相同的几个组件构建所有的图形:一个数据集、一个几何集(表征数据点的视觉化标记)和一个协作系统。该速查表用于数据可视化。
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