15.4K ·GitHub
Что это такое?
Подборка одностраничных шпаргалок по популярным инструментам машинного и глубокого обучения, таким как TensorFlow, Keras, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, PySpark, Dask и dplyr/tidyr для R, предназначенная для исследователей в области ML и DL.
Подборка одностраничных шпаргалок по популярным инструментам машинного и глубокого обучения, таким как TensorFlow, Keras, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, PySpark, Dask и dplyr/tidyr для R, предназначенная для исследователей в области ML и DL.Это один документ или набор отдельных шпаргалок?Это оглавление множества отдельных шпаргалок (ссылки на PDF-файлы и изображения) по разным библиотекам, а также один общий файл, в котором собрано всё вместе.
Это оглавление множества отдельных шпаргалок (ссылки на PDF-файлы и изображения) по разным библиотекам, а также один общий файл, в котором собрано всё вместе.Как мне пользоваться этими шпаргалками?Ничего устанавливать не нужно: откройте README и нажмите на ссылку нужной темы, например Tensorflow, Keras или Numpy, чтобы просмотреть одностраничную шпаргалку, или скачайте пакет 'All Cheat Sheets', чтобы получить все сразу.
Ничего устанавливать не нужно: откройте README и нажмите на ссылку нужной темы, например Tensorflow, Keras или Numpy, чтобы просмотреть одностраничную шпаргалку, или скачайте пакет 'All Cheat Sheets', чтобы получить все сразу.Эти шпаргалки актуальны?В README не указано расписание обновлений и информация о версиях, поэтому шпаргалки стоит воспринимать как статичный снимок, а не как материал, который активно пересматривается под новые версии библиотек.
В README не указано расписание обновлений и информация о версиях, поэтому шпаргалки стоит воспринимать как статичный снимок, а не как материал, который активно пересматривается под новые версии библиотек.Для чего нужна ссылка 'All Cheat Sheets'?Это один объединённый PDF-файл со всеми отдельными шпаргалками. Удобно, если хочется скачать их все сразу, а не открывать каждую ссылку по отдельности.
Это один объединённый PDF-файл со всеми отдельными шпаргалками. Удобно, если хочется скачать их все сразу, а не открывать каждую ссылку по отдельности.Откуда появились эти шпаргалки?Они сопровождают статью автора репозитория на Medium о базовых шпаргалках для исследователей машинного и глубокого обучения; ссылка на неё приведена в начале README.
Они сопровождают статью автора репозитория на Medium о базовых шпаргалках для исследователей машинного и глубокого обучения; ссылка на неё приведена в начале README.Какие шпаргалки посвящены именно нейронным сетям?Помимо шпаргалок по Tensorflow и Keras, есть отдельные материалы: 'Neural Networks Zoo', 'Neural Network Cells', 'Neural Network Graphs' и общая 'Deep Learning Cheat Sheet'.
Помимо шпаргалок по Tensorflow и Keras, есть отдельные материалы: 'Neural Networks Zoo', 'Neural Network Cells', 'Neural Network Graphs' и общая 'Deep Learning Cheat Sheet'.Есть ли что-то для пользователей R, а не только Python?Да, две шпаргалки посвящены пакетам dplyr и tidyr для R Studio, а в основном материале преобладает Python и Spark. Есть также шпаргалки по ggplot2.
Да, две шпаргалки посвящены пакетам dplyr и tidyr для R Studio, а в основном материале преобладает Python и Spark. Есть также шпаргалки по ggplot2.What are similar projects?data-science-ipython-notebooks, 100-Days-Of-ML-Code, Ai-Learn, machine-learning-zoomcamp, handson-ml2, mlcourse.ai, tutorials, 100-Days-Of-ML-Code
data-science-ipython-notebooks, 100-Days-Of-ML-Code, Ai-Learn, machine-learning-zoomcamp, handson-ml2, mlcourse.ai, tutorials, 100-Days-Of-ML-CodeWhich topics is it in?scipy, cheat-sheet, matplotlib, spark, keras, scikit-learn, pandas, numpy, cheatsheet, tensorflow, neural-network, data-science
scipy, cheat-sheet, matplotlib, spark, keras, scikit-learn, pandas, numpy, cheatsheet, tensorflow, neural-network, data-science