在过去的几十年里，机器学习极大地改变了事物的运作方式和决策方式。如今，几乎每个行业都在以某种方式有效利用不同的机器学习概念。正因为如此，与机器学习相关的职位数量急剧增加，越来越多的求职者和应届生都在努力学习机器学习技能。

我们都知道机器学习是一个广阔的领域，即使经常接触类似的任务，也有许多概念需要记住。因此，如果学习者能够获得一些简短的笔记，那么他们就可以毫不费力地修改和重温基本概念和技巧。它可以帮助他们准备面试，在做出新的改变时进行参考，甚至快速发现一个新概念。因此，在本文中，我们将列出最重要的 机器学习备忘单 这将有助于机器学习的专业人士和学习者。

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Python 速查表，作者：Dave Child

要开始任何数字开发，都需要一种编程语言。 Python 因其易用性、完全可访问性和出色的社区支持而成为机器学习爱好者最喜欢的编程语言。因此，每当您需要温习语言的功能时，将语法和基本技巧放在手边会有所帮助。

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Dave Child 编写的这张漂亮的表格包含字符串、列表等的所有基本功能。它还包含有关系统和局部变量、切片和数据格式化方法的大量信息。因此，对于机器学习爱好者来说，这份Python备忘单满足了快速记忆和参考的目的。 

可以在此处找到 Dave Child 为机器学习爱好者编写的 Python 备忘单。

Justin 的 Numpy 备忘单

我们都知道机器学习都是关于数字的。事实上，在机器学习中，我们有大量的数字集合或数组。尽管有列表和元组等内置选项来管理这些数据，但它们并不符合要求。因此，大多数机器学习爱好者都使用专门用于数值计算的库，称为 Numpy。

Numpy 是最流行的库之一，可以处理大型数组并根据用户需求对其进行操作。在处理大量数据时，Numpy 为用户节省了大量时间，并使他/她更容易直观地理解数据的流程和结构。

Justin 的这份漂亮的备忘单涵盖了 Numpy 中使用的所有主要语法技术。它包括所有主要数组操作、多维访问等。还提供普通分布和二项分布的快速视图。

纳比 机器学习备忘单 可以在此处访问。

Sanjeev 的 Pandas 备忘单

如果您正在进行强化机器学习，您很有可能会定期读取和写入不同类型的数据。尽管Python有一些内置的库来完成这项任务，但它并不能满足读取和分析大量复杂数据的期望。为此，大多数机器学习专业人士和学习者都使用 Pandas。

Pandas 是一个库，使用户可以轻松读取复杂的数据形式、选择重要信息并相应地写入数据。因此，随身携带一份备忘单有助于快速引用语法和技术。

该备忘单提供了对基本功能的快速了解，例如读取数据、选择排序等。除此之外，它还包括基本的数据查询，例如联接、合并等。 

熊猫 机器学习备忘单 可以在此处访问。

Justin 的 Matplotlib 备忘单

Matplotlib可以快速绘制复杂的图形和图表。 

当您需要处理大量数据时，分析和可视化数据的类型和流有时会变得具有挑战性。在制定任何算法之前，必须了解数据的行为方式。为此，我们使用视觉表示。为此目的可以绘制多种图形和图，例如条形图、箱形图、折线图等。

Matplotlib 是一个设计精美的库，可以帮助用户在一个地方绘制多种类型的图表。它因其易用性和灵活性而流行。 

该备忘单使您可以立即绘制基本图表和图形。它展示了 matplotlib 的流行组件 Pyplot 用于绘制条形图、折线图、图例、饼图等的所有语法。

Matplotlib 机器学习备忘单 可以在这里找到。

Scikit Learn 备忘单，作者：Sati

现在我们拥有处理数据所需的所有必要备忘单。一旦获得数据，我们倾向于对其应用算法和机器学习模型，以更好地理解结构化数据。从头开始编写模型是一项非常乏味且重复的任务。因此，专业人士开发了特定的库来运行这些模型，并在我们获得的数据集上训练越来越多的新模型。 

Scikit Learn 就是此类库之一。这是用于训练新模型并在真实数据上测试它们的最流行的库之一。借助该库，可以使用从逻辑回归到复杂聚类的不同算法。因此，必须掌握所有语法和基本概念。

该备忘单包括回归、交叉验证、聚类等的所有基本语法和理论，并带有简单的可视化效果。

这 机器学习备忘单 可以在此处访问 Scikit Learn。

深度学习备忘单 1webzem

深度学习模型可以在大量数据上提供更好的准确性。

尽管 Scikit 涵盖了广泛的机器学习算法，但当数据变得越来越庞大且模式变得复杂时，这些算法在准确性方面趋于饱和点。因此，我们需要由深度学习支持的更复杂、更强大的模型。深度学习算法涉及的数学和理论非常复杂，需要经常修改。因此，使用备忘单是非常明智的。

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1webzem 的深度学习备忘单包含了大部分底层算法、最流行的深度学习库 Keras 的语法以及一些经常使用的理论概念。

这 机器学习备忘单 可以在此处访问深度学习。

Microsoft 的 Azure ML 算法备忘单

Microsoft Azure 团队自行开发了此备忘单，以帮助您为预测分析模型选择正确的算法。重要的是要记住，您的选择取决于数据的性质以及您想要与之竞争的后续目标。 

Azure 机器学习算法备忘单让你清楚地了解数据的性质。它有助于浏览来自聚类、回归、分类、推荐系统、文本分析和异常检测系列的庞大算法库。

每种算法都可以帮助您解决不同的机器学习问题。请记住，备忘单是一个起点，您可能会遇到需要多种算法来解决的问题，或者只需要一种算法来解决其他问题。反复试验是了解哪种方法效果最好的好方法。

可以在此处找到 Azure 机器学习备忘单。

神经网络架构速查表，作者：Fjodor Van Veen

神经网络架构备忘单是最好的机器学习备忘单之一，可帮助您了解新旧神经网络架构师及其缩写。

由于每天都在开发新的架构，因此该列表并不全面，因为它是不久前发布的。但是，您会发现一些有用的神经网络来实现您的目标。您还可以参考博客中提供的解释来了解更多您可能不熟悉的内容。

神经网络架构备忘单可以在这里找到。

SAS 算法流程图 作者：Hui Li

SAS 算法流程图对于初学者和熟悉机器学习基础知识的人来说是一个很棒的机器学习备忘单。任何努力识别和使用机器学习算法的人都会发现这份全面的备忘单很有用。您可以轻松参考流程图来识别和解决您的问题。

由于初学者经常面临使用正确算法来实现其目的的问题，因此备忘单为他们提供了多种选项供他们选择，并应用最适合他们问题的选项。

阅读博客以深入了解如何使用备忘单。备忘单中提供的算法取自各种机器学习专家和开发人员提供的提示和反馈。随着可用方法的增长和库的增加，随后将添加更多算法。 

SAS 算法流程图可以在此处找到。

Data Camp 的 PySpark 备忘单

一份基本的 PySpark 备忘单，本文档将告诉您如何初始化 Spark 并加载数据、检索 RDD 信息、排序、过滤和采样数据。您还可以学习如何合并、迭代、重新分区和保存数据，以及如何停止 SparkContext。 

网站上还有各种其他 PySpark 备忘单，您可以使用它们来解决数据问题。当您浏览该文档时，您应该记住它以小数据集作为描述某些数据功能的示例。在现实生活中，您将使用 Spark 分析大数据。 

PySpark 备忘单可在此处找到。

前方的路

如果您是机器学习爱好者并希望在职业生涯中取得进一步发展，您应该选择 upGrad 机器学习和人工智能 PG 文凭。该项目由 IIIT-B 最好的讲师之一指导。它将涵盖所有基本主题，如数据可视化、机器学习、深度学习等，以及现实生活中的行业项目。