小抄表整理(R/python/machine learning.
收集了一些关于统计、数学和编程方面的小抄表，里面是有用的小知识点合集：
- Rstudio
链接：https://rstudio.com/wp-content/uploads/2019/01/Cheatsheets_2019.pdf
这份小抄表涵盖了Rstudio的界面用法介绍、快捷键、Markdown的语法、shiny以及各种实用函数的用法，非常全面，强烈推荐R的重度用户查阅。
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- python基础
链接：http://datasciencefree.com/python.pdf
内容包括了python的数据类型和函数、一些常用的用法等。
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- Numpy基础
链接：https://datacamp-community-prod.s3.amazonaws.com/e9f83f72-a81b-42c7-af44-4e35b48b20b7
整理了numpy库的常用用法。
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- Scikit-Learn
链接：https://datacamp-community-prod.s3.amazonaws.com/5433fa18-9f43-44cc-b228-74672efcd116
简单介绍了Scikit-learn库中的正则化、标准化、交叉验证和一些监督/非监督模型的使用方法，不是特别全面，具体可以仍需要查阅Scikit-Learn官网。
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- Matplotlib绘图
链接：https://datacamp-community-prod.s3.amazonaws.com/28b8210c-60cc-4f13-b0b4-5b4f2ad4790b
介绍了python绘图库matplotlib的基本绘图方法。
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- 统计学
讲解了统计学中的很多概念、公式，介绍的很全面。
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链接2：https://web.mit.edu/~csvoss/Public/usabo/stats_handout.pdf
与上面的小抄表类似，没有上面的介绍的内容多，但是有例子展示。
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7. 概率
链接1：https://www.andrew.cmu.edu/user/lakoglu/courses/95801/docs/probability_cheatsheet.pdf
内容很丰富，交集并集、概率密度函数、累积分布函数，几种常见的分布，马尔科夫链等都有涉及。
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与上一个小抄表内容相似，不过加了一些图，更方便理解。
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