Overview机器学习是计算机科学的一个子领域,使计算机不需要明确的编程步棸就能够自主学习。它致力于通过学习数据和预测数据来建立各种算法。 机器学习的应用范围非常广泛。它涵盖数学,计算机科学和神经科学的多个领域。这是一个试图在一个PDF文件中来总结整个机器学习领域。 DownloadPDF 的下载地址:
同一个文件,只是以白色为背景
我是使用MindNode在Mac上建立这些思维导图的 https:// 对应的Notebook这个思维导图或者说是速查表还有一个相对应的Jupyter Notebook,它会教你如何一步一步的进行数据科学
关于深度学习的思维导图这是另外一个主要关于深度学习的思维导图
1. 过程数据科学处理做不到一劳永逸,而是一个需要设计,实施和维护不断反复的过程。 PDF里面包含有关内容的快速概览。下面是一个快速截图。 2. 数据处理首先我们需要一些数据。我们找到、收集、清洗以及其它的五个步棸来处理这些数据。下面是一些数据处理要求的例子。 3. 数学运算数学是建立机器学习的基石。你可以通过这个PDF浏览最常见的组件。 ps:如果你看到缺少的东西可以给作者发送您的反馈,。 4. 概念一个可能并不十分全面关于激活函数,loss函数,计算框架以及方法的列表 5. 模型 经常使用模型的列表。 引用我准备在未来建立一个更全面的引用列表。现阶段我只是列出了我建立这个思维导图PDF时的部分来源。
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