【新智元导读】对初学者来说，机器学习和深度学习相当难懂，深度学习库也难以理解。本文作者汇总了从不同来源收集的机器学习相关备忘材料，按不同的库或工具包分类，做成“小抄”，希望对你有帮助。
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Keras
Keras 是一个强大而且容易使用的深度学习库，基于两种后端引擎Theano/Tensorflow，提供高层神经网络API，用于开发和评估深度学习模型。
NumPy
NumPy是Python科学计算的核心库，支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
Pandas
Pandas是基于NumPy的一个非常好用的库，不论是读取、处理数据，用它都非常简单。
SciPy
SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。SciPy在NumPy的基础上，面向科学家和工程师，提供了更为精准和广泛的函数。
Matplotlib
Matplotlib可能是Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
Scikit-learn
Scikit-learn是一个开源Python库，它建立在NumPy，SciPy和Matplotlib模块之上，能够为用户提供各种机器学习算法接口，可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。
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ggplot2
ggplot2是R语言的一个强大的数据可视化绘图包。
PySpark
PySpark是针对Spark的Python API。
原文：https://medium.com/@kailashahirwar/essential-cheat-sheets-for-machine-learning-and-deep-learning-researchers-efb6a8ebd2e5
