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最全技术图谱!一文掌握人工智能各大分支技术

在过去的几个月中,我不时

在搜集
有关人工智能的相关资料

。随着各种的问题被越来越频繁的提及,我决议
整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容愈加
生动易懂,本文将会针对各个大类展开细致
解析。

神经网络

机器学习

机器学习: Scikit-learn 算法

此部分

内容能够

辅佐

你处置

机器学习中最难的部分

,即找到正确的估量
器(Estimator)。下图可辅佐

快速查找文档与简介,更快了解

问题并找四处

办法

Scikit-Learn

Scikit-learn(更正式的叫法为 scikits.learn)是 Python 的一个用于机器学习的免费库。库中有大量的分类,回归与聚类算法,并支持向量机、随机森林、梯度提升、?K 均值与?DBSCAN。 旨在与 Python 数字库 NumPy 和科学库 SciPy 中止

交互。

机器学习:算法

此部分

旨在引见
怎样
依据

预测剖析

计划

选择合适

的机器学习算法。下图能够

依据

数据性质提出最佳算法。

用于数据科学的 Python

TensorFlow

谷歌于 2017 年 5 月宣布了第二代 TPU 并在谷歌计算引擎中参与

了对 TPU 的支持。第二代 TPU 具有
高达 180 万亿次浮点运算性能(180 teraflops)。当 64 个 TPU 组合在一同
时,能够

提供高达 11.5 千万亿次浮点运算性能(11.5 petaflops)。

Keras

2017 年,谷歌在 TensorFlow 的中心
库中参与

了对 Keras 的支持。有学者以为
,以为
相较于端到端的机器学习框架,Keras 更适合

作为接口来运用
。它提供了更高级别,更直观的笼统
汇合

,使得无论后端科学计算库怎样
,都能够

轻松配置神经网络。

Numpy

NumPy 是针对 Python 的 CPython 参考完成
,是一个非优化的字节码解释器。针对目前版本的Python编写数学算法的运转
速度相对较慢的问题,Numpy 运用
多维数组和函数与运算符来改写部分

代码来进步
运转
效率。

Pandas

称号
“Pandas” 源于“面板数据”(Panel Data)一词,是多维结构

化数据集的计量经济学术语。

数据预处置

数据预处置
一词曾经
开端
渗透

进盛行
文化中。在2017年电影“金刚:骷髅岛”中,演员马克·埃文·杰克逊(Marc Evan Jackson)饰演的角色为“我们的数据处置
者–史蒂夫·伍德沃德。

用 Dplyr 与 Tidyr 中止

数据预处置

SciPy

SciPy 是基于 NumPy 数组对象中止

构建,为 NumPy 堆栈的一部分

。包括 Matplotlib,pandas 和 SymPy 等工具,以及扩展的科学计算库集。该 NumPy 堆栈与其他应用程序(如MATLAB,GNU Octave 和 Scilab)具有相似

的运用
者。 NumPy 堆栈有时也被称为 SciPy 堆栈。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 编程言语
及其数学数学扩展 NumPy 的绘图库。它提供了面向对象的API,用于运用
Tkinter,wxPython,Qt 或 GTK +等通用 GUI 工具包将图形嵌入到应用程序中。还有一个基于状态机(如 OpenGL)的程序 “pylab” 接口。接口相似

MATLAB,但不鼓舞
运用

Pyplot 是一个 matplotlib 模块,他提供了一个相似

MATLAB 的界面。Pyplot 具有
跟MATLAB 一样易上手,兼容 Pyhton 并且免费的优点。

数据可视化

PySpark

原文:Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & BIg Data

审校:屠敏 来源:CSDN

作者 |?Stefan Kojouharov

编译 | 聂震坤

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