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以下是关于神经网络、机器学习、深度学习以及大数据学习的备忘单，其中部分内容和此前发布的《资源 | 值得收藏的 27 个机器学习的小抄》有所重复，大家可以两篇综合起来看。
提示：点击图片查看大图
神经网络
Neural Networks CheatSheet
神经网络图谱
Neural Networks Graphs CheatSheet
Neural Network CheatSheet
机器学习概览
Machine Learning CheatSheet
机器学习：Scikit-learn算法
Machine Learning CheatSheet
Scikit-learn
开源的，功能强大的基于Python的科学计算工具包，包含大量的分类、回归与聚类算法，支持向量机、随机森林以及Gradient Boosting等。
Scikit-Learn CheatSheet
微软 Azure 算法流程帮你基于数据性质选择合适的算法
MACHINE LEARNING ALGORITHM CHEATSHEET
Python for Data Science
Python Data Science CheatSheet
Big Data CheatSheet
TensorFlow
年 5 月，谷歌宣布了第二代 TPU ，并在Google Compute Engine中加入了对 TPU 的支持。第二代 TPU 有高达 180 万亿次浮点运算性能。当 64 块TPU 组合使用时，可提供高达 11.5 千万亿次浮点运算的性能。
TesorFlow CheatSheet
Keras
年，TensorFlow核心库加入了对 Keras 的支持。Keras作者Chollet表示Keras更适合作端口使用，而非端对端的机器学习框架，它提供了更高级更直观的抽象集合，可轻松配置神经网络，无需考虑后端科学计算库。
Keras CheatSheet
NumPy
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多。
Numpy CheatSheet
Pandas：Python中的结构化数据分析利器
Pandas CheatSheet
Data Wrangling
Data Wrangling Cheat Sheet
Pandas Data Wrangling Cheat Sheet
Data Wrangling with dplyr andtidyr
Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet
Data Wrangling with dplyr and tidyr Cheat Sheet
SciPy
基于 NumPy 数组对象构建，是 NumPy 堆栈的一部分，包含 Matplotlib，pandas 和 SymPy 等工具，以及一个科学计算库的扩展集。
Scipy CheatSheet
Matplotlib
Matplotlib是Python中常用的可视化工具之一，便于创建海量类型2D图表和一些基本的3D图表。
Matplotlib CheatSheet
数据可视化
Data Visualization Cheat Sheet
ggplot cheat sheet
PySpark
Pyspark CheatSheet
Big-O
Big-O Algorithm Cheat Sheet
Big-O Algorithm Complexity Chart
BIG-O Algorithm Data Structure Operations
Big-O Array Sorting Algorithms
备忘单来源：
Big-O Algorithm Cheat Sheet:
/
Bokeh Cheat Sheet: //blog_assets/Python_Bokeh_Cheat_Sheet.pdf
Data Science Cheat Sheet: /community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics
Data Wrangling Cheat Sheet:
/wp-content/uploads//02/data-wrangling-cheatsheet.pdf
Data Wrangling:
/wiki/Data_wrangling
Ggplot Cheat Sheet:
/wp-content/uploads//03/ggplot2-cheatsheet.pdf
Keras Cheat Sheet:
/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs
Keras:
/wiki/Keras
Machine Learning Cheat Sheet:
https://ai.icymi.email/new-machinelearning-cheat-sheet-by-emily-barry-abdsc/
Machine Learning Cheat Sheet: /en-in/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet
ML Cheat Sheet::
http://peekaboo-//01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html
Matplotlib Cheat Sheet:
/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uEKySpY
Matpotlib:
/wiki/Matplotlib
Neural Networks Cheat Sheet:
/neural-network-zoo/
Neural Networks Graph Cheat Sheet:
/blog/
Neural Networks:
/Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network
Numpy Cheat Sheet:
/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.AK5ZBgE
NumPy: /wiki/NumPy
Pandas Cheat Sheet:
/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxM
Pandas: /wiki/Pandas_(software)
Pandas Cheat Sheet:
/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.HPFoRIc
Pyspark Cheat Sheet:
/community/blog/pyspark-cheat-sheet-python#gs.L=J1zxQ
Scikit Cheat Sheet:
/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet
Scikit-learn:
/wiki/Scikit-learn
Scikit-learn Cheat Sheet:
http://peekaboo-//01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html
Scipy Cheat Sheet:
/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.JDSg3OI
SciPy: /wiki/SciPy
TesorFlow Cheat Sheet:
/tensorflow-cheat-sheet.html
Tensor Flow:
/wiki/TensorFlow
作者|Stefan Kojouharov
原文地址
https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463
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