超實用的機器學習＆數據分析代碼小抄，送你了！

導語：今天，優達娘要給大家送一疊「小抄」（cheatsheet），乾貨滿滿，非常實用，隨時都可以翻看查閱，對 AI 和數據分析的初學者來說，簡直是不可多得的學習資源~

文/ Kailash Ahirwar

編譯/ 優達娘

來源/ startupsventurecapital.com

對於技術小白來說，初學數據挖掘技術以及人工智慧演算法有著相當大的阻礙。而現如今，Python 語言是學習數據分析以及機器學習深度學習的敲門磚。我們通過總結 Kailash Ahirwar 在 GitHub 主頁搜集的小抄（cheatsheet），將最受數據科學家和 AI 演算法工程師歡迎的 Python 工具總結起來，方便大家在平時的學習過程中查閱。

友情提醒，為了達到最佳閱讀效果，請「點擊看大圖，手機橫屏」，這樣看最爽。

1. Numpy

Numpy 是一種科學計算工具箱。相對於 Python 自帶的數組功能，它可以高效的處理線性代數，傅里葉變換等問題。它的後端是用 C++ 與 Fortan 語言所編寫，所以擁有著很快的計算速度。一句話：該小抄對於 Python 數據分析和機器/深度學習來說，同樣非常有幫助。

2. Pandas

Pandas 是一種強大的開源數據分析工具。其集成了數據分析所需要的多種功能，並且其與Numpy 工具箱完美兼容。也就是說，這兩張小抄主要用於數據整理。

3. SciPy

SciPy 生態系統是 Python 中用於科學計算的開源軟體的集合。其中包括核心包如 Numpy，Matplotlib，Pandas等等。

4. Matplotlib

Matplotlib 是一款 Python 繪圖工具， 其生成的圖像可以生成多種格式兼容多種硬體平台的列印。Matplotlib 可用於 Python 腳本，IPython shell，jupyter notebook，以及 Web 應用程序伺服器等。

5. Scikit-learn

Scikit-learn 是一款簡單高效，用於數據分析，數據挖掘，機器學習的開源工具包。其集成多種典型的機器學習方法，提供簡單易懂的借口，供所有人使用。它基於 Numpy， SciPy 以及Matplotlib。

6. Tensorflow

TensorFlow 是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫。最初是由 Google 機器智能研究部門的 Google Brain 團隊中的研究人員和工程師開發的，用於進行機器學習和深度神經網路研究， 但它是一個非常基礎靈活的系統，因此也可以應用於眾多其他領域。

7.Keras

Keras 是一個用 Python 語言編寫的高級深度學習框架編程介面。其後端可以是 Tensorflow，Theano 以及 CNTK。一直以來，因其簡單易懂，快速上手的優勢為廣大程序猿（媛）所喜愛。一句話：該小抄對於 Python 數據分析和機器/深度學習來說，非常有幫助。

8. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一個開源的 Web 應用程序，允許使用者創建和共享代碼，方程，可視化圖形，以及敘述文本的文檔，並支持運行 40 多種編程語言。 其用途包括數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，數據可視化，機器學習建模等等。

9. PySpark

Apache Spark 通常被用於大數據的快速分析，機器學習以及圖像處理。與當今其他工具相比，它可以使分析應用程序的速度提高數倍。 PySpark 是 Spark 應用於 Python 的介面。

除了以上這些，本文作者還搜集了其他的小抄，涉及到機器學習、深度學習以及數據分析，並且不斷在更新中，小抄的意義就是集精華為一體，為了讓大家方便查閱，溫故而知新，如果你也有更好更實用的小抄，作者歡迎你去他的GitHub進行擴展，項目地址：kailashahirwar/cheatsheets-ai。

— 完 —

快點掃我~

請問蛤蛤看的是什麼書？

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