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.Keras　　Keras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.Numpy　　Numpy库是

2、Python中科学性计算的核心库，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（datawrangling）。　　　　　　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.SciPy　　SciPy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（ConvenienceFunct

3、ions）；该表中还包括线性代数的部分。该速查表可用于Python数据科学和机器学习。　　　　5.Matplotlib　　Matplotlib是一个Python2D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-learn　　Scikit-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.NeuralNetworksZoo（神经网络大全）　　该速查表几乎涵盖了所有类型的神经网络。

4、　　　　8.ggplot2　　ggplot2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。