与机器学习, Python, 数学相关的速查表整理
本文翻译自Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets，首发于伯乐在线, 未经许可禁止转载。
机器学习涉及到的方面非常多。当我开始准备复习这些内容的时候，我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出了所有我需要知道的知识重点。最终我编译了超过20份机器学习相关的速查表，其中一些是我经常用到的而且我相信其他人也会从中受益。本文整理了了27个我在网络上找到的我认为比较好的速查表。如果我有遗漏欢迎补充。
如今机器学习领域的发展相当迅速，我可以想象出来这些资源将会很快过时，但是至少在当前，在2017年6月1日，他们都是相当流行的。
如果你们像我一样想要一次性批量下载所有资源，我已经将27个速查表整理打包好了，请尽情享用吧！
如果你喜欢本文，记得给我在下面点个赞哦。
机器学习
这里我从一些和机器学习算法相关的流程图和表格中选择了我认为最全面的几个并在下面罗列出来。
Neural Network Architectures
链接: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
The Neural Network Zoo
Microsoft Azure Algorithm Flowchart
链接: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet
Machine learning algorithm cheat sheet for Microsoft Azure Machine Learning Studio
SAS Algorithm Flowchart
链接: http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/
SAS: Which machine learning algorithm should I use?
Algorithm Summary
链接: http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/
A Tour of Machine Learning Algorithms
Which are the best known machine learning algorithms?
Algorithm Pro/Con
链接: https://blog.dataiku.com/machine-learning-explained-algorithms-are-your-friend
Python
网上在线的Python资源可以说是相当的多。在这一部分，我挑选了我遇到的几个最好的速查表呈献给大家。
ML算法
链接: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/full-cheatsheet-machine-learning-algorithms/
Python基础
链接: http://datasciencefree.com/python.pdf
链接: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics#gs.0x1rxEA
Numpy
链接: https://www.dataquest.io/blog/numpy-cheat-sheet/
链接: http://datasciencefree.com/numpy.pdf
链接: https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.Nw3V6CE
链接: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/numpy/numpy.ipynb
Pandas
链接: http://datasciencefree.com/pandas.pdf
链接: https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.S4P4T=U
链接: https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/pandas/pandas.ipynb
Matplotlib
链接: https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet
Scikit Learn
链接: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet#gs.fZ2A1Jk
链接: http://peekaboo-vision.blogspot.de/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html
链接: https://github.com/rcompton/ml_cheat_sheet/blob/master/supervised_learning.ipynb
Tensorflow
Pytorch
链接: https://github.com/bfortuner/pytorch-cheatsheet
数学
如果你想真正的理解机器学习，你需要有扎实的统计学(尤其是概率论), 线性代数以及微积分基础。我在上大学的时候辅修了数学专业，但是我肯定还是需要对这些数学知识进行复习。如果你想理解常用机器学习算法背后的数学原理，那么下面的这些速查表将会是你需要的。
概率论
链接: http://www.wzchen.com/s/probability_cheatsheet.pdf
线性代数
链接: https://minireference.com/static/tutorials/linear_algebra_in_4_pages.pdf
统计学
链接: http://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf
微积分
链接: http://tutorial.math.lamar.edu/getfile.aspx?file=B,41,N
