这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本速查表是《数据科学家学习路线图》，作者与硅谷多家顶级科技公司的高级数据科学家、数据科学经理们进行了交谈，并从这些对话中总结了经验，绘制了这张路线图。每个有兴趣进入数据科学领域的人，可以根据这张路线图有目标和重点地进行学习。

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！《2022年人工智能专家成长路线图》是一组图表，展示了成为数据科学、机器学习工程师或人工智能专家的成长路径，包含数据科学路线图、机器学习路线图、深度学习路线图、数据工程师路线图、大数据工程师路线图等 7 个主题，可视化效果非常酷炫！

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这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书对不确定条件下的决策算法作了广泛的介绍，内容涵盖了与决策有关的各种主题，介绍了基本的数学问题公式和解决这些问题的算法。 ◉ 目录： 第一部分：概率推理 - 表征 - 推理 - 参数学习 - 结构学习 - 简单决策 第二部分：顺序问题 - 精确解法 - 近似值函数 - 在线规划 - 政策搜索 - 政策梯度估计 - 政策梯度优化 - 角色批判方法 - 政策验证 第三部分：模型的不确定性 - 探索和利用 - 基于模型的方法 - 无模型的方法 - 模仿学习 第四部分：状态的不确定性 - 信念 - 准确的信念状态规划 - 离线信念状态规划 - 在线信念状态规划 - 控制器抽象 第五部分：多Agent系统 - 多Agent推理 - 序列问题 - 状态的不确定性 - 协作代理

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书作者 Ricardo M. Czekster。书籍讲解了马尔可夫链及基本求解方法，包含Markov Chains、DTMC、CTMC等章节。可以在 https://github.com/czekster/markov 页面找到本书的基础材料，例如C编程代码和解决方案、MATLAB脚本、本书提供的示例的棱柱模型（CTMC/DTMC）等。 ◉ 目录： 第1章：Markov Chains（马尔科夫链） 第2章：DTMC（Discrete Time Markov Chains） 第3章：CTMC（Continuous Time Markov Chains） 第4章：More projects and models（更多项目与模型）

此函数计算概率密度函数使用变量变换的非中心 Beta 分布根据非中心 F 的所需密度函数，包括已经在 Matlabs 统计工具箱中。 用法[ pz ] = ncbeta (x, a, b, lambda ) %要使用给出 IID 卡方 RV 比率的直方图进行测试，请计算： y(1:50)=-sqrt(10);y(51:100)=+sqrt(10); znum = ncx2rnd(ones(5e4,1), y'*y); z = znum./(znum + ncx2rnd(99*ones(5e4,1), 0)); [N,b] = hist(z,floor(sqrt(length(z)))); N=N./trapz(b,N); bar(b, N,'facecolor','k') 坚持，稍等plot(r, ncbeta (r, 1, 99, y'*y),'linewidth',4,'r

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习精选专题』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Object Detection / Segmentation（目标检测，目标分割） Generative Modeling: GANS and VAEs（生成模型） Data Imbalance（数据不平衡） Few-Shot Learning Explainable AI（可解释人工智能） Security / Adversarial Attacks Efficient Deep Learning（高效深度学习） 3D Deep Learning（3D深度学习） Full Stack Deep Learning（全栈深度学习） Machine Learning Implementation（机器学习实现）

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本速查表是《数据科学家知识要点图》。数据科学、机器学习、大数据分析……如果我们想成为一名数据科学家，应该如何开始呢？需要了解哪些工具和技术？ 这份速查表用“地铁图”的可视化方式，描绘了成为数据科学家的学习路径。每个领域表示为一条“地铁线”，内容主题按照序号标示为一个个车站。你可以选择一条线路，搭乘地铁并穿过所有车站（主题），最终到达目的地或者中途切换到下一条线路。

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这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机科学』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： PL Fundamentals（PL基础知识） Data Structures & Algorithms（数据结构和算法） Bit Manipulations（位操作） Time/Space Complexity（时间/空间复杂度）