机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的篇章,介绍很周密,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

 

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的篇章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的风行版本《神经网络与深度学习综述》本综述的表征是以时间排序,从1940年始发讲起,到60-80年份,80-90年代,一贯讲到2000年后及近日几年的进展。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用非常周详.

介绍:这是一份python机器学习库,假若你是一位python工程师而且想深远的上学机器学习.那么那篇小说或许能够协助到你.

介绍:这一篇介绍即使布置和管理属于您自己的机械学习项目标稿子,里面提供了管住模版、数据管理与履行方法.

介绍:若是你还不知情如何是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成中文,如若有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机械学习的重点语言,有众多的情人想学学R语言,可是接连忘记一些函数与重大字的含义。那么那篇小说或许可以扶助到你

介绍:我该如何挑选机器学习算法,那篇著作相比直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的优劣,此外啄磨了范本大小、Feature与Model权衡等问题。其它还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的采取、理论的介绍都很成功,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也合乎老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是源于百度,但是她本身现已在二〇一四年十二月份申请离职了。不过那篇小说很科学假诺你不精晓深度学习与襄助向量机/总括学习理论有如何联系?那么应该立即看看那篇文章.

介绍:那本书是由谷歌商家和MIT共同出品的微处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5半数以上:1)表明,归结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时代的统计机科学理论,近日境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学习R语言的同校选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
近期, 查理 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了20个问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会计算咋办?不清楚哪些抉择合适的总计模型咋做?那这篇小说你的突出读一读了肯塔基州立JoshuaB. Tenenbaum和加州圣巴巴拉分校Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自行选用回归模型序列,仍能活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同室可以驾驭一下

介绍:那是一本信息寻找有关的书籍,是由密苏里州立Manning与谷歌副总监Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的新闻搜索教材之一。最近作者扩张了该学科的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表达机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎商讨院的多寡集汇总:
包含语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,计算广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数目。

介绍:这是一本浦项科技计算学出名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年元月一度开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初学者推荐的上流学习资源,辅助初学者疾速入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。假诺您有点熟识,那么自己指出你先看一看普通话的牵线。

介绍:首要是沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包罗几本综述小说,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全部都得以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,首要介绍的是跨语言音信寻找方面的学问。理论很多

介绍:本文共有几个密密麻麻,作者是缘于IBM的工程师。它首要介绍了推介引擎相关算法,并支援读者很快的贯彻那几个算法。 研讨推荐引擎内部的心腹,第
2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,探讨推荐引擎内部的机密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学信息科学系助理教师大卫(David)Mimno写的《对机械学习初大家的某些指出》,
写的挺实在,强调举行与辩论结合,最后还引用了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是新加坡国立的詹姆斯(James) L.
McClelland。爱惜介绍了各类神级网络算法的分布式完结,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参照下

介绍:【“机器学习”是怎样?】JohnPlatt是微软切磋院独立地理学家,17年来他一向在机器学习世界耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定举行博客,向群众介绍机器学习的商讨进展。机器学习是何许,被运用在哪个地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于二月21-26日在江山议会着力隆重举行。这次大会由微软欧洲商量院和北大大学共同主办,是其一有着30多年历史并知名世界的机械学习世界的盛会第一次赶到中国,已成功掀起全球1200多位学者的提请出席。干货很多,值得深远学习下

介绍:那篇文章重如果以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的有血有肉应用,RankNet对NDCG之类不灵动,出席NDCG因素后改为了LambdaRank,同样的思索从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就完事了兰姆daMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,兰姆daMART,更加以LambdaMART最为优异,代表杂文为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
此外,Burges还有为数不少老牌的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将解说无监督特征学习和深度学习的最紧要观点。通过学习,你也将得以完结三个效益学习/深度学习算法,能收看它们为你工作,并就学怎么运用/适应那几个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(更加是如数家珍的监控学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),若是您不熟谙那一个想法,大家指出你去那里机械学习课程,并先落成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它那有关那套教程的源代码在github上边已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

*《Deep Learning for Natural Language Processing and Related
Applications》

介绍:那份文档来自微软商讨院,精髓很多。假如急需完全了解,须求肯定的机器学习基础。不过有些地方会令人耳目一新,一语中的。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算相比较详细的了

介绍:每天请一个大牛来讲座,主要涉嫌机械学习,大数量解析,并行统计以及人脑切磋。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个一流完整的机械学习开源库统计,即使你以为那一个碉堡了,那背后那一个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的心上人举行了翻译普通话介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、加州圣巴巴拉分校大学统计机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程所有视频已经可以在清华州立公然课网站上观看了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与考试也可以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着武大完成学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经网络的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 爱好者的福音。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,依照大数据、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类开展了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最主旨的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候猜忌人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其余算法中延长出来的。那里,大家从七个地方来给大家介绍,第三个方面是上学的措施,第一个地点是算法的类似性。

介绍:看题目你已经知道了是怎么内容,没错。里面有广大经文的机器学习杂文值得仔细与一再的翻阅。

介绍:视频由牛津大学(Caltech)出品。必要马耳他语底子。

介绍:总括了机械学习的经文书籍,包罗数学基础和算法理论的书籍,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去读书。不多我指出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到我们。但是看完上边装有资料。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且我一度帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系列,用来缓解预测方面的问题,比如
YouTube 的视频推荐。

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的统计

介绍:总结机视觉入门从前景目的检测1(总计)

介绍:总括机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大方的入门文章。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:下集在那里神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益近日是腾讯广告算法高管,王益博士结业后在google任切磋。那篇小说王益博士7年来从谷歌(Google)到腾讯对此分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级须要上学的讲义和控制的知识。那样,给机器学习者提供一个升高的路线图,以免走弯路。其余,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰裕。

介绍:机器学习各种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的商讨员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的法子和应用的电子书

介绍:二零一四年六月CMU举行的机器学习秋日课刚刚完毕有近50钟头的录像、十六个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名教授都是牛人:包蕴大牛汤姆(Tom) Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在今年的IEEE/IFIP可靠系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的宗旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来解决预测方面的题目,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌研商院的克赖斯特(Christ)ian
Szegedy在谷歌(谷歌)商量院的博客上简要地介绍了他们当年到位ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。要是不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问伯克利(Berkeley)机器学习大牛、美利坚合众国双双院士迈克尔(Michael) I.
Jordan:”即使您有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿日币建造一个NASA级其他自然语言处理商讨项目。”

介绍:常会合试之机器学习算法思想不难梳理,别的小编还有一些其余的机械学习与数据挖掘文章纵深学习作品,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数量挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上时常取得不错成绩的提姆(Tim)Dettmers介绍了她协调是怎么选取深度学习的GPUs,
以及民用怎么着构建深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神Michael Jordan

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

介绍:是Stanford 助教 安德鲁(Andrew) Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把这一个课程翻译成了闽南语。假如你希腊语不好,可以看看这些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像是大数量)。其实过多个人都还不知道什么样是深度学习。那篇文章先易后难。告诉您深度学究竟是如何!

介绍:那是新加坡国立高校做的一免费课程(很勉强),那些可以给您在深度学习的中途给您一个就学的笔触。里面涉及了部分基本的算法。而且告诉你怎么着去行使到实在条件中。中文版

介绍:那是吉隆坡(Paul)大学做的一个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际运用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这几个内容需求有早晚的根基。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见义务,每个职分又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间种类分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量教育学,心思计算学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是近日数码解析世界的一个热门内容。很六个人在平时的工作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总括一前一周边的机械学习算法,以供你在办事和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还计算了少数个连串。其余还作者还了一个作品导航.格外的谢谢小编统计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013学科。有mp3,
mp4,
pdf各样下载 他是纽约大学教书,近日也在Facebook工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个武大高校处理器高校开发的开源粤语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有粤语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等成效,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机械学习工具包,协理单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于爱沙尼亚语不好,但又很想深造机器学习的爱人。是一个大的有利。机器学习周刊近来任重先生而道远提供普通话版,照旧面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的首要数学开端课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不易于,如若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的兴味。我个人推举的一级《线性代数》课程是澳大布兰太尔国立吉尔伯特(Bert)Strang教师的教程。 课程主页

介绍:大数量数据处理资源、工具不完备列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。很赞的资源集中。

介绍:雅虎邀请了一名来自本古里安高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的连续串视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器学习算法的论战基础知识。

介绍:应对大数据时代,量子机器学习的率先个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志报纸发表了UCLA数学硕士克里斯 McKinlay
(图1)通过大数目手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了恋爱网站2万女用户的600万题材答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终终于得到了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年十月1日开讲,该课属于MIT学士级其余学科,对机器人和非线性动力系统感兴趣的恋人不妨能够挑战一下那门学科!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌(Google)用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音讯资源* 《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年始于在电脑科学的舆论中被引用次数最多的散文

介绍:把二〇一九年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)小说中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的采访3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会继续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),咋样更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当您从头写代码,一切将变得清楚。他刚公布了一本图书,不断在线更新

介绍:前谷歌(Google)广告系统工程师乔希 威尔(Will)s
讲述工业界和科学界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j 做电影评论的情愫分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了俺们咋样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上构建的用来机器学习的Python模块。

介绍:Jordan教师(迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹(Jordan))教师是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深刻的兴趣。由此,很多问问的题目中带有了机械学习世界的各项模型,Jordan助教对此一一做驾驭释和展望。

介绍:A*搜索是人造智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的特等路径,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实际上代价,h(n)是顶点n到目的顶点的推断代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的配备,登时起始对FNLP种种风味的试用,或者以REST
API的方式调用FNLP的语言分析作用

介绍:现任清华高校首席助教、总括机软件硕士生导师。总括机科学商量所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数额、生物音信再到量子统计等,Amund
Tveit等保险了一个DeepLearning.University小项目:收集从二零一四年启幕深度学习文献,相信可以当作深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend
 用到了deep
model社团特征; Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock
Prediction
用到了stock
network。

介绍:小编是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深切显出,还有完成代码,一步步进展。

介绍:许多价值观的机器学习任务都是在念书function,可是谷歌(Google)近期有开头读书算法的主旋律。谷歌其它的这篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:作者是魅族技术有限公司,诺亚(Noah)方舟实验室,首席数学家的李航大学生写的有关音讯搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的运用,其余还有六个。一个是甄别垃圾与虚假消息的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该科目是新浪公开课的收款课程,不贵,一流福利。首要适合于对运用R语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者计算了三代机器学习算法落成的演化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的恢弘,第三代如斯帕克(Parker)(Spark)和Storm落成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲统计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是Hartley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德(Richard)(Richard) E.伍德(Wood)s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的重重行使,以及他们在做推荐进程中收获的一部分经验。最终一条经验是相应监控log数据的质地,因为推荐的质地很信赖数据的质料!

介绍:初大方咋样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:咋样行使深度学习与大数量构建对话系统

介绍:Francis 巴赫合营的有关稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的利用,而且首先局地关于Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很不利。

介绍:RKHS是机器学习中驷不及舌的概念,其在large
margin分类器上的应用也是广为熟悉的。假若没有较好的数学基础,直接了然RKHS可能会不错。本文从中央运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,一共才12页。

介绍:许多同核对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面已经几乎领悟了,可是动起手来却不精晓哪些出手写代码。华盛顿安特卫普分校深度学习大学生安德烈(Andre)j
Karpathy写了一篇实战版本的深浅学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文会过一次最盛行的机械学习算法,大约了解如何方法可用,很有帮衬。

介绍:这几个里面有过多关于机器学习、信号处理、统计机视觉、浓密学习、神经网络等领域的大度源代码(或可举办代码)及相关随想。科研写杂谈的好资源

介绍:NYU 二零一四年的深浅学习课程资料,有录像

介绍:总括机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:多少挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个要命棒的体系

介绍:当前加州高校欧文(Owen)分校为机械学习社区有限支持着306个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是加州洛杉矶分校高校Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、录像语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的作品不多,但每个都很踏实,在每一个题目上都完结了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示,杂谈在这边

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数码挖掘比赛的名称。

介绍:杰弗里·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位大英帝国出生的乘除机学家和心情学家,以其在神经网络方面的孝敬闻明。辛顿是反向传播算法和比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极向上推进者.

介绍:微软探究院深度学习技术要意在CIKM2014
上有关《自然语言处理的深度学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<支持向量机的反复限价订单的动态建模>采取了 Apache
Spark(Spark)和Spark(Spark)MLLib从伦敦股票交易所的订单日志数据构建价格活动预测模型。(股票有风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伴儿一起探究有关于机器学习的几个理论性问题,并付诸一些有含义的结论。最后通过有些实例来讲明那一个理论问题的大体意义和实际行使价值。

介绍:小编还著有《那就是寻找引擎:要旨技术详解》一书,紧若是介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”琢磨会PPT

介绍:计算学习是关于电脑基于数据构建的概率总计模型并采纳模型对数码举办展望和分析的一门科学,总结学习也改为总结机器学习。课程来自香江金融大学

介绍:机器学习的目的是对总结机编程,以便利用样本数量或以往的阅历来解决给定的问题.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主旨报告的幻灯片,
Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分闽南语列表

介绍:别的小编还有一篇元算法、艾达Boost python完结小说

介绍:加州伯克利(Berkeley)高校大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿(牛顿(Newton))法讲到拟牛顿(牛顿(Newton))法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集明显深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(Google))地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在实质上竞赛之中比调参数和清数据。
若是已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS中文分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,中文标点,拼音,和汉字正则表达式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱磨炼模型识别功用。想法不错。练习后近年来能成功决不计算,只看棋盘就提交下一步,几乎10级棋力。但那篇小说太过乐观,说哪些人类的尾声一块堡垒立即快要跨掉了。话说得太早。不过,若是与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教师Eric普赖斯(Price)关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,根据本次试验的结果,假如二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的论文被拒。

介绍:KDNuggets分别计算了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。咱们从中可以看到四个主题——深度学习,数据数学家职业,教育和薪资,学习数据科学的工具比如R和Python以及群众投票的最受欢迎的数目正确和多少挖掘语言

介绍:Python落成线性回归,作者还有任何很棒的篇章援引可以看看

介绍:2014中华大数目技术大会33位要旨专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新随笔Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心境分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(如今是空的)。那意味Paragraph%E5%85%AC%E5%B8%83%E5%9C%A8github(%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%9A%84)%E3%80%82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统揭橥与用户互换大会上的发言,请越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演说包罗:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术探讨 李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数横祸

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么陶冶,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,纵然和MLP的bp算法本质上同样,但款式上或者有点区其余,很强烈在形成CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:假如要在一篇小说中匹配十万个主要词咋办?Aho-Corasick 算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但如果匹配十万个正则表达式呢 ?
那时候可以用到把八个正则优化成Trie树的不二法门,如东瀛人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,小编近来在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:2014
ImageNet亚军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:兰姆(Lamb)daNet拉姆daNet是由Haskell落成的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创设、磨练并选拔了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以运用多种办法组成这么些函数来操作实际世界数据。

介绍:如若您从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言掌握,或者生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么那门要旨课程你必须深远明白。

介绍:”人工智能研讨分许多派别。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高性能统计就可得到智能,他们的‘深蓝’打败了世道象棋亚军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的派别认为只要找来专家,把她们的思索用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14
 2)成分句法GRAMMAR
AS FOREIGN LANGUAGE

介绍:搜狐有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从中央的词向量/总结语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的意中人可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各个机械学习的各类编程语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

介绍:作者是电脑研二(写小说的时候,现在是二零一五年了应该快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是某些他的阅历之谈.对于入门的情人或者会有扶助

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的篇章,非凡好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多情节,在此处有一些的精良内容就是发源机器学习日报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的文章

介绍:小编与Bengio的兄弟Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:)1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在国语分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其它还有一篇AWS安顿教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG ,会聚了结构化预测世界众多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把地历史学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的法门写出来,是丰富好的手册,领域内的paper各样表明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么不行的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是轻车熟路,有些可能照旧第三遍听说,内容当先文本、数据、多媒体等,让他们伴你起来数据科学之旅吧,具体包含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌)物理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水学习综述及实际指出

介绍:
格外好的议论递归神经网络的作品,覆盖了RNN的定义、原理、操练及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文笔者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了诸多的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的统计基础》在线版,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数量,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的纵深学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及便宜的人工智能优先探究布署:一封公开信,如今早就有斯图尔特(Stuart)拉塞尔(Russell), 汤姆(Tom) Dietterich, 埃里克(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得(Peter) Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近日霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的绝密威胁。公开信的内容是AI数学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的以后向上大势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点需要,以及要求小心的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研讨较少。其实还有一部日剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一先河的本身学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成长之后想操纵世界的情况。说到那里推荐收看。

介绍:里面根据词条提供了无数资源,还有相关知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能探究院(FAIR)开源了一比比皆是软件库,以赞助开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
非死不可 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的开发条件 Torch
中的默许模块,可以在更短的小时内练习更大局面的神经网络模型。

介绍:本文即便是写于二零一二年,不过那篇文章完全是小编的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈林顿(Harrington)做的一个访谈。蕴涵了书中部分的疑点解答和一些私房学习指出

介绍:卓殊好的纵深学习概述,对二种流行的深度学习模型都举行了介绍和研讨

介绍:紧即使描述了动用R语言举行数据挖掘

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很清楚,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的任何的有关神经网络作品也很棒

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的舆论

介绍:一本学习人工智能的书籍,小编是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一部分介绍性作品和课件值得学习

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间您可以看看近来深度学习有啥样新势头。

介绍:此书在音信寻找领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表 ,收录了新闻寻找、网络音讯寻找、搜索引擎已毕等地点有关的图书、探究为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音讯几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和展望问题,相关的王法运用包涵预测编码、早期案例评估、案件完全处境的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家或许都比较陌生,不妨通晓下。

介绍:
文中涉嫌了最优,模型,最大熵等等理论,其余还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长时间记忆LSTM) 和南洋理工 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个教练好的动物模型,你能够拿狮子大象的照片来尝试看

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0上应用深度学习,文章来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的方法磨练深度框架的施行推荐率领,小编是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(录像告诉)

介绍: 一个讲机器学习的Youtube视频教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机械学习,并行总括要是你还想明白一些别样的可以看看他博客的别的小说

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选料

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件计算中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的原因一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍: Fields是个数学切磋为主,上面的这份ppt是根源菲尔德(Field)s进行的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典随想,标注了关键点

介绍:
华沙大学与谷歌合营的新随想,深度学习也可以用来下围棋,据说能完毕六段水平

介绍:
音讯,paper,课程,book,system,CES,Roboot,其它还推荐一个纵深学习入门与综独资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:Chief scientist of Noah’s Ark Lab of Huawei Technologies.He worked
at the Research Laboratories of NEC Corporation during 1990 and 2001 and
Microsoft Research Asia during 2001 and
2012.Paper

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的随想库已经选定了963篇经过分类的纵深学习随想了,很多经文杂谈都已经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三回机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和扩充,很实用.国内网盘

介绍:很多商家都用机器学习来缓解问题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和卓有成效呢?斯帕克(Parker)(Spark)MLlib 1.2里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经探究的JeremyFreeman脑神经科学家编写,最初是为着实时处理他们每半钟头1TB的研商数据,现在发表给我们用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java完结。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完成基本部分接纳了arbylon的LdaGibbs山姆(Sam)pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试突出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中发掘深度知识、面向科技大数额的挖沙。收集近4000万小编音讯、8000万舆论消息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;辅助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的主旨,切磋Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014至上随想里的剖析结果和新章程,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,尽管其中的有些课程已经归档过了,不过还有个其余新闻并未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】Robert(Robert) Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是河内大学开源的一个人脸图像识别库。包蕴正面和多视角人脸检测八个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能揣度人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比一般的propagation
model尤其深厚一些。通过全局的安居乐业分布去求解每个节点影响周详模型。借使合理(转移受到隔壁的熏陶周到影响)。可以用来反求每个节点的影响全面

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:
卓殊棒的强调特征接纳对分类尊崇要性的小说。情绪分类中,根据互信息对复杂高维特征降维再使用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更理想的功效,锻炼和归类时间也大大下降——更首要的是,不必花大批量光阴在求学和优化SVM上——特征也如出一辙no
free lunch

介绍:CMU的总括系和总计机系有名讲师拉里(Larry) Wasserman
在《机器崛起》,比较了计算和机器学习的距离

介绍:随着大数额时代的到来,机器学习变成解决问题的一种关键且主要的工具。不管是工业界照旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的可行性,可是学术界和工业界对机器学习的钻探各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的探讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来化解实际问题。那篇小说是美团的实际条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选用与超参优化、高斯模型与其它模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似全面)、token_set_ratio(词集合相似周全)等 github

介绍:Blocks是根据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创建和管制NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯(Alex) Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近来恰恰开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,近日刚刚更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同班可以关怀,卓殊适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一道特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不看重于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的获得和保洁;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:推特技术团队对前段时间开源的日子种类分外检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特其他定义和分析很值得参考,文中也波及——相当是强针对性的,某个世界支出的百般检测在其余领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质料问题的对答,数据质料对各样框框公司的属性和功用都重点,文中总计出(不幸免)22种典型数据质料问题表现的信号,以及良好的数目质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:粤语分词入门之资源.

介绍:15年苏黎世纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:很好的标准化随机场(CRF)介绍小说,作者的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络完结飞快准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着挑选GPU的提议

介绍: Stanford的Trevor Hastie助教在H2O.ai
Meet-Up上的告知,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数当先样本数)的线性模型,13年同主旨报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!小编的立异频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与安排.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍: 选择Torch用深度学习网络了然NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,小编用Shannon Entropy来描写NLP中各项任务的难度.

介绍: 音信寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中三个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的思辨:组合了BM11和BM15两个模型。4)小编是BM25的发起人和Okapi完结者罗Bert(Robert)son.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间连串的简便介绍,ARMA是探究时间序列的显要艺术,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍: 把来自target的attention signal出席source encoding
CNN的输入,获得了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开孔雀之国菜的可口秘诀——通过对大气菜系原料关系的打桩,发现孔雀之国菜美味的案由之一是中间的寓意相互争辩,很风趣的文书挖掘探讨

介绍:
HMM相关小说,其余推荐华语分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最知名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数校对了对甚高频和啥低频词的刻画 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,保加福冈语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)要旨,有为数不少RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信您也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近期热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的艺术,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原本的Cheat
Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的无所不包硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上您自己都是大方,即使细微的反差也能分辨。研商已表明人类和灵长类动物在脸部加工上差距于其他物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的不偏不倚组合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过磨练可以做出惊人和美妙的事物出来。其余小编博客的其他文章也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的实在利用场景NN接纳参考表,列举了有些出色问题提议选取的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go三个本子的代码

介绍:深度学习课程,github

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基(Carnegie)梅隆高校爱德华(爱德华(Edward))·霍威教师.

介绍:谷歌对非死不可 DeepFace的精锐反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上实现99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客文章,由约瑟夫(Joseph) 布拉德利和Manish
Amde撰写,文章首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式已毕,以及体现一些简约的例子并提出该从什么地方上手.中文版.

介绍:华盛顿(Washington)大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和落到实处代码.

介绍:基于神经网络的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,近来可处理中国和英帝国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
 思路落成.

介绍:本文依据神经网络的上进进度,详细讲解神经网络语言模型在依次阶段的花样,其中的模型包括NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,总括的专门好.

介绍:经典问题的新研讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)比赛优厚方案源码及文档,包罗总体的数量处理流程,是读书Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的研商期刊,每篇作品都富含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的不利和可重复的探究期刊。我一向想做点类似的行事,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,探讨加密数据连忙分类问题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,协理构建各样互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的情况下中央达标线性加快。12块Titan
20小时可以已毕谷歌net的训练。

介绍:那是一个机械学习资源库,就算相比较少.但蚊子再小也是肉.有杰出部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICAR15上的大旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年开班到当前积淀了过多的正规词语解释,假如你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的交锋数据,用PageRank统计世界杯(FIFA World Cup)参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,别的还引进一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的飞跃算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依据此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍:
接济node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运作,协助LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
琢磨深度学习机关编码器怎样有效应对维数患难,国内翻译

介绍: CMU的优化与自由形式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的水源,值得深入学习 国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识其他CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容涉嫌图像识别应用的各类方面

介绍:用斯Parker(Spark)的MLlib+GraphX做科普LDA宗旨抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

介绍: DeepMind杂文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热情的朋友翻译了中文版,大家也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘文章.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 格外强大的Python的数量解析工具包.

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的初叶测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, AaronCourville著等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for
machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in
C++.

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍: 使用Ruby已毕简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数据物理学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:已毕项目已经开源在github上边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的点子也能和word2vec获取几乎的效益。此外,无论小编怎么试,GloVe都比但是word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,理查德(Richard)(Richard) Socher主讲.

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:用于改良语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心理分类效果很好.兑现代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中级统计学(36-705),聚焦总计理论和格局在机械学习世界应用.

介绍:《加州圣巴巴拉分校大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是德克萨斯奥斯汀分校应用数学大学生课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的对象一定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物农学的SPARK大数额应用.并且伯克利(Berkeley)开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动领悟语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌学术不难搜一下,假若谷歌(谷歌)不可用,这一个网址有那一个世界几大顶会的舆论列表,切不可以文害辞,胡乱假若.

介绍:随想+代码:基于集成方法的推文(Tweet)心情分类,落到实处代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经音讯处理系统进展大会的英文简称.

介绍:加州伯克利分校的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其他报告
里面有部分很风趣的选拔 大家可以看看 .

介绍:R语言线性回归多方案速度相比较实际方案包罗lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的三篇随笔(机器学习那几个事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很雅观

介绍:莱斯高校(Rice University)的纵深学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成米酒评论的开源推特(TWTR.US)机器人,github地址.

介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,大卫 泰勒(Taylor)近日在Mc吉尔University探讨会上的报告,还提供了一无独有偶讲机器学习格局的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:Amazon在机器学习方面的部分利用,代码示例.

介绍:并行机器学习指南(基于scikit-learn和IPython).notebook

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个根据OpenGL完成的卷积神经网络,匡助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

介绍:Francis X. Diebold的《(经济|商业|金融等世界)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量艺术学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心绪分析工具相比,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:国内Pattern Recognition And Machine
Learning读书会资源集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和数目挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航上面的应用.

介绍:Neural Networks Demystified种类视频,斯蒂芬(Stephen)(Stephen)Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据磨练营:R&数据正确在线交互教程.

介绍:关于深度学习和RNN的啄磨 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon2015)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年秋日学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.国内镜像.

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib完成易用可扩张的机械学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)完毕只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,其它一个,其它还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议引用杂文列表,大多数舆论可选用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的要紧性.

介绍:A Community of awesome Distributed Machine Learning C++ projects.

介绍:免费电子书<强化学习介绍>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相关学科资料,Reinforcement
Learning
.

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

介绍:A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks.

介绍:有趣的机器学习:最明显入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源落成横向评测,参评框架包含Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓越.

介绍:卡耐基梅隆高校统计机高校语言技术系的资源大全,包罗大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,故事集集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推特(TWTR.US)情绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:华盛顿(华盛顿(Washington))大学的Machine Learning Paper Repository.

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的斯帕克(Parker)(Spark)(Spark) summit会议资料.

介绍:最新的斯Parker(Spark) summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

介绍:Ebook Advanced Analytics with Spark, Early Release Edition.

介绍:南开大学副教师,是图挖掘地点的专家。他牵头设计和兑现的Arnetminer是境内当先的图挖掘系统,该系统也是两个集会的协助商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半督查学习,multi-label学习和购并学习地点在国际上有一定的影响力.

介绍:音讯寻找,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军学士是眼前谷歌中国和日本英语搜索算法的最首要设计者。在谷歌(Google)其间,他领导了好多研发项目,包罗过多与闽南语相关的制品和自然语言处理的项目,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关小说集.

介绍:怎么着评论机器学习模型体系小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:推特新trends的中坚得以完毕框架.

介绍:Storm手册,国内有中文翻译版本,谢谢作者.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术随想写作方法和技术,西蒙 Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类录像How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经网络磨练中的Tricks之快速BP,博主的别的博客也挺了不起的.

介绍:小编是NLP方向的大学生,短短几年内商量成果颇丰,推荐新入门的朋友阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg按照谷歌Scholar建立了一个处理器领域的H-index牛人列表,大家耳熟能详的各种领域的大牛绝一大半都在榜上,包括1位Noble(Bell)奖得主,35位图灵奖得主,近百位美利坚协作国工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在此间推荐的原由是我们可以在google通过寻找牛人的名字来取得更加多的资源,那份资料很宝贵.

介绍:用巨型语料库学习概念的层系关系,如鸟是鹦鹉的上级,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上司。立异性在于模型构造,用因子图刻画概念之间依存关系,因引入兄弟关系,图有环,所以用有环扩散(loopy
propagation)迭代测算边际概率(marginal probability).

介绍:
那是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,尽管R语言
已经有近似的项目,但说到底可以追加一个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

介绍:This paper proposes Fast R-CNN, a clean and fast framework for
object detection.

介绍:图像指纹的再一次识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供总结机视觉、机器视觉应用的商家信息汇总.应用领域包含:自动帮衬驾驶和交通管理、眼球和头部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、种种工业自动化和考查、医药和生物、移动设备目标识别和AR、人群跟踪、录像、安全督查、生物监控、三维建模、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据总结开源库.

介绍:孔雀之国阿姆斯特丹理工吉尔Bert(Gilbert) Strang线性代数课程笔记,吉尔Bert(Gilbert) Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的多少向量化工具Canova,github,
协理CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文件向量化.

介绍:疾速入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了有的机械学习技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选用和模型拔取问题.

介绍:基于Spark的急速机器学习,录像地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗.

介绍:16位数据科学家语录精选.

介绍:深度学习在大数量解析世界的施用和挑衅.

介绍:免费的机械学习与数学书籍,除此之外还有其余的免费编程书籍,编程语言,设计,操作系统等.

介绍:一篇关于CNN模型对象识别Paper.

介绍:深度学习的计算分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能神速完结磨炼的科普(多层)深度网络HN.

介绍:深度学习解读小说.

介绍:Coursera上的引荐系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的任何机器学习小说也不错.

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:情感时刻更惜字——MIT的新式推特(Twitter)研讨结果.

介绍:麦德林高校人类语言技巧研究相关散文.

介绍:完毕神经图灵机(NTM),品类地址,别的推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿(Washington)大学的机器视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”发布第二版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, Jeff Ullman 新版扩充Jure
Leskovec作为合作小编,新增社交网络图数据挖掘、降维和大规模机器学习三章,电子版反之亦然免费.

介绍:一个深度学习资源页,资料很丰硕.

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:白话数据挖掘十大算法.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统,境内译版.

介绍:硕士学位随想:ELM研讨进展.

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:面向数据音信的文书挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类体系的维数灾荒.

介绍:深度学习vs.大数据——从数据到知识:版权的沉思,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

介绍:预测模型入门.

介绍:深切浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben 琼斯(Jones)的数量可视化指出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习方式言传身教/比较参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN,
Naive Bayes等方法.

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引RI词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的狐狸尾巴检测工具VDiscover.

介绍:深度学习连串minerva。拥有python编程接口。多GPU大概达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet陶冶到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet相相比,选择动态数据流引擎,提供越多灵活性。未来将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二零一五年国际计算机视觉与方式识别会议paper.

介绍:Netflix工程经理眼中的归类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注竞技排名+各家杂文,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术连锁散文.

介绍:基于Caffe的加速深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(磨练与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其它推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式R机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理连串.

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:安德鲁(Andrew)Ng关于深度学习/自学习/无监控特征学习的告诉,国内云.

介绍:杂谈:通过秘密知识迁移锻练RNN.

介绍:面向金融数据的情义分析工具.

介绍:(Python)宗旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌大脑数学家、caffe创立者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks落成RNN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的雅量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的几个问题.

介绍:神经网络学习材料推荐.

介绍:面向系列学习的RNN综述.

介绍:R文本处理手册.

介绍:“非看不可”的Python录像集锦.

介绍:谷歌(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数量的擅自算法(UC 伯克利(Berkeley) 2013).

介绍:Data坎普(Camp)中级R语言教程.

介绍:免费电子书:轻松精晓拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是基于Scipy为机械学习建筑的的一个Python模块,他的表征就是多样化的归类,回归和聚类的算法包含帮助向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也筹划出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是一个让机器学习琢磨不难化的基于Theano的库程序。

介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机械智能平台。HTM是肌肤的标准统计办法。HTM的中坚是根据时间的接踵而至 蜂拥而至学习算法和存储和撤回的时空情势。NuPIC适合于五花八门的题目,更加是检测很是和展望的流多少来源。

介绍:Nilearn
是一个力所能及疾速计算学习神经映像数据的Python模块。它应用Python语言中的scikit-learn
工具箱和局地展开展望建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来拓展多元的总结。

介绍:Pybrain是依照Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。
它的对象是提供灵活、简单采纳并且强大的机械学习算法和展开多种多样的预订义的环境中测试来相比你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数量挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它襄助向量空间模型、聚类、扶助向量机和感知机并且用KNN分类法举办归类。

介绍:Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10
(图片数据集), 谷歌’s One 比尔ion Words
(文字)这类数据集的接口。你利用他来经过很多种的章程来代表自己的多少。

介绍:鲍伯是一个免费的信号处理和机具学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的,它的安顿性目标是变得尤其迅速并且裁减用度时间,它是由拍卖图像工具,音频和视频拍卖、机器学习和形式识其余恢宏软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和总结的数据集的库程序。那一个模块对于玩具问题,流行的总括机视觉和自然语言的数据集提供规范的Python语言的应用。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它至关重若是在众多可获取的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中应用监控分类法。
它还推行特征选拔。
那一个分类器在很多方面相结合,可以形成分裂的比如说无监督学习、密切关系金传播和由MILK协助的K-means聚类等分门别类种类。

介绍:IEPY是一个小心于关系抽取的开源性音讯抽取工具。它最首要针对的是内需对大型数据集举行音信提取的用户和想要尝试新的算法的物理学家。

介绍:Quepy是透过改动自然语言问题由此在数据库查询语言中展开询问的一个Python框架。他可以几乎的被定义为在自然语言和数据库查询中差别类其他问题。所以,你不要编码就可以创设你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支撑。并且布置将它延伸到其它的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序,它应用的是经过PyCUDA来进展GPU和CUDA的增速。它是最要害的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些两样的移位函数的激活作用,例如引力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和为止法。

介绍:它是一个由有用的工具和一般数据科学职责的壮大组成的一个库程序。

介绍:那一个程序包容纳了汪洋能对你成功机器学习职务有扶持的实用程序模块。其中大批量的模块和scikit-learn一起坐班,其它的平日更有用。

介绍:Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中增速原型设计的缓解方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机械学习和统计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个大概的申明性语法探索功效因而可以飞快有效地实施算法和转移。

介绍:这一文山会海工具通过与scikit-learn包容的API,来创立和测试机器学习效果。这几个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机械学习程序选拔中很受用。当你拔取scikit-learn这些工具时,你会深感到备受了很大的增援。(纵然那只好在你有两样的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的措施为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个联合的分类器包装来提供种种各样的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个部落以平行的方法磨练分类器。同时它也提供了一个交互式的内容。

介绍:用亚马逊(Amazon)的机器学习建筑的概括软件收集。

介绍:那是一个在Python语言下基于scikit-learn的非常学习机器的贯彻。

介绍:电子书降维方法,其余还推荐Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的纵深学习数据集列表.

介绍:Go语言编写的自然语言处理工具.

介绍:词频模型对词向量的反击,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的三个方面.

介绍:加州戴维斯(戴维斯(Davis))分校高校深度学习与自然语言处理课程,部分学科笔记词向量引言

介绍:CVPR2015上谷歌(Google)的CV研究列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习活动发现篮球赛精粹片段.

介绍:对本土化特征学习的辨析

 

 

机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的风行版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从1940年开班讲起,到60-80年代,80-90年代,平素讲到2000年后及近年来几年的举办。涵盖了deep
learning里种种tricks,引用格外周全.

注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二始于更新

可望转发的爱侣,你可以不用联系我.不过必然要保存原文链接,因为这些类型还在延续也在不定期更新.希望看到文章的对象能够学到更加多.其它:某些材料在中原做客要求梯子.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:ICML2015
随想集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习计算1个;贝叶斯非参、高斯进度和读书理论3个;还有划算广告和社会选取.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE统计机视觉与方式识别(CVPR)大会在弥利坚希腊雅典举行。微软研讨员们在大会上突显了比过去更快更准的处理器视觉图像分类新模型,并介绍了何等利用Kinect等传感器完成在动态或低光环境的连忙大规模3D扫描技术.

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

介绍:机器学习工具包/库的综合/相比较.

介绍:数据可视化最佳实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度网络.

介绍:数据物理学家职位面试题.

介绍:准确评估模型预测误差.

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:来自脸书的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(谷歌(Google))神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用信息资源.

介绍:语义图像分割的实际演示,通过深度学习技能和几率图模型的语义图像分割.

介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积网络,模型代码.

介绍:深度学习——成长的烦恼.

介绍:基于三元树方法的文本流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及最新进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据科学(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产环境(产品级)机器学习的机遇与挑战.

介绍:神经网络入门.

介绍:来自萨拉热窝希伯来的社团化稀疏随想.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的舆论 .

介绍:20个最热门的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理总计库QUESO,github code.

介绍:Nature:LeCun/Bengio/Hinton的风靡篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的新星评论小说《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的算计分析服务框架Palladium.

介绍:约翰 Langford和Hal Daume III在ICML2015上关于Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完那100篇论文就能成大数目高手,境内翻译.

介绍:NLP课程《社交媒体与公事分析》精选阅读列表.

介绍:写给开发者的机器学习指南.

介绍:基于维基百科的热点新闻发现.

介绍:(Harvard)HIPS将公布可伸张/自动调参贝叶斯推理神经网络.

介绍:面向上下文感知查询提议的层系递归编解码器.

介绍:GPU上依照Mean-for-Mode估算的很快LDA操练.

介绍:从实验室到工厂——构建机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的6个经典数据集(及此外100个列表).

介绍:谷歌(Google)面向机器视觉的吃水学习.

介绍:构建预测类应用时怎么拔取机器学习API.

介绍:Python+心境分析API落成故事情节(曲线)分析.

介绍:(R)基于推特(TWTR.US)/心理分析的祝词电影推荐,其它推荐分拣算法的论证相比分析.

介绍:CMU(ACL 2012)(500+页)面向NLP基于图的半监察学习算法.

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(RLDM 2015)统计强化学习入门.

介绍:大卫 Silver的深浅加深学习教程.

介绍:深度神经网络的可解释性.

介绍:Spark飞快入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机械学习.

介绍:Stanford社交网络与新闻网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:DavidSilver(DeeMind)的加剧学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的全速深度学习.

介绍:来自微软的<R编程入门>.

介绍:(Go)心情分析API服务Sentiment Server.

介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.

介绍:Mining and Summarizing Customer
Reviews 
,Mining
High-Speed Data
Streams
,Optimizing
Search Engines using Clickthrough
Data
.

介绍:Nvidia深度学习课程.

介绍:二〇一五年深度学习暑期课程,推荐教师主页.

介绍:那是一篇有关百度小说《基于深度学习的图像识别进展:百度的几何举行》的摘要,提出两篇文章结合起来阅读.

介绍:视频标注中的机器学习技术.

介绍:硕士杂谈:(Ilya Sutskever)RNN陶冶.

介绍:深度神经网络的青色区域:可解释性问题,中文版.

介绍:Golang 完毕的机器学习库资源汇总.

介绍:深度学习的总结分析.

介绍:面向NLP的纵深学习技能与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower(Flower)比赛NLP代码集锦.

介绍:加州伯克利(Berkeley)分校的自然语言领悟课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:那是一本机器学习的电子书,作者Max
Welling
儒生在机械学习教学方面装有丰盛的经历,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国首尔大学 & 谷歌(谷歌)瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于总计和翻译机器学习和电脑视觉类资料的博客,包涵的始末:Hinton的CSC321课程的下结论;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的规律计算;Theano基础知识和磨练计算;CUDA原理和编程;OpenCV一些总计.

介绍:针对现实问题(应用场景)如何抉择机器学习算法(种类).

介绍:数据科学免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有怎么着?推荐MSRA的Frank(Frank)Soong老师关于语音合成的吃水学习格局的拍照和幻灯片与以及谷歌(Google)的LSTM-RNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据科学的主意

介绍:格局识别与机具学习书本推荐,本书是微软巴黎高等师范探讨院大神Bishop所写,算是但是广为认知的机械学习读本之一,内容覆盖周详,难度中上,适合学士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:那篇随想荣获EMNLP2015的一流数据/资源奖优良奖,标明的推特(推特(Twitter))数据集

介绍:小编在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件资源汇总

介绍:Buffalo高校助教Sargur Srihari的“机器学习和几率图模型”的视频课程

介绍:伯尔尼希伯来高校教书Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢大学助教Shai
Ben-戴维(David)的新书Understanding Machine Learning: From Theory to
Algorithms,此书写的可比偏理论,适合对机器学习理论有趣味的同学选读

介绍:机器学习学习清单

介绍:网易上边的一篇关于NLP界有怎么着神级人物?提问。首推Michael Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创办者&主管 Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习进程中的主要概念,应用程序和挑衅,意在让读者能够继承查找机器学习文化。

介绍:(IPN)基于Scikit-Learn的GBRT(Gradient Boost Regression
Tree)教程,slide

介绍: 无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件.

介绍: 在亚马逊(Amazon)数据和众包Mechanical
Turk上,完毕了来自彩票和处理的机制,以搜集用户对产品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)锻练集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,提高卖家利润和顾客满足度

介绍:来自伯克利(Berkeley)分校的广大机器学习.

介绍:来自52ml的机械学习材料大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二零一三年世界第一个数据科高校(位于哥伦比亚大学)老董,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文本摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier Amatriain在Summer School 2014 @
CMU上长达4钟头的告知,共248页,是对引进系统升高的三遍周详概括,其中还包蕴Netflix在个性化推荐方面的有的经历介绍.

介绍:(ECML PKDD 2015)大数据流挖掘教程,别的推荐ECML PKDD 2015
Tutorial列表
.

介绍:Spark上的Keras纵深学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习总括物法学.

介绍:(系统/算法/机器学习/深度学习/图模型/优化/…)在线视频课程列表.

介绍:(PyTexas 2015)Python焦点建模.

介绍:Hadoop集群上的大面积分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深度学习热门”东家”排名.

介绍:(c++)神经网络手把手已毕教程.

介绍:Hong Kong普通话大学汤晓鸥助教实验室发布的重型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 有名气的人,202K
脸部图像,每个图像40余标注属性.

介绍:面向机器视觉的无监督特征学习,Ross Goroshin’s
webpage
.

介绍:谷歌(谷歌)商讨院山姆y Bengio等人多年来写的RNN的Scheduled
山姆pling陶冶方法杂谈.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/统计/可视化/深度学习有关品种大列表.

介绍:CMU的音信论课程.

介绍:谷歌商讨院Samy
Bengio
等人多年来写的RNN的Scheduled
萨姆(Sam)pling陶冶方法随想.

介绍:基于Hadoop集群的常见分布式深度学习.

介绍:来自早稻田大学及NVIDIA的劳作,很实在很实用。采取裁剪网络连接及重操练方法,可大幅度削减CNN模型参数。针对亚历克斯(Alex)Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度境况下,模型参数可极大减弱9-13倍.

介绍:无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件,github.

介绍:当今世界最NB的25位大数据数学家,通过她们的名字然后放在google中寻找一定能找到很多很棒的资源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的纵深学习(Theano/Lasagne)种类教程.

介绍:主讲人是陶哲轩,资料Probability:
Theory and
Examples
,笔记.

介绍:数据科学(学习)资源列表.

介绍:应对非均衡数据集分类问题的八大策略.

介绍:重点推介的20个数据科学相关课程.

介绍:递归神经网络.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总计建模/计算神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的生意图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经网络与深度学习。近期提供了前四章的文稿,第一章经过手写数字识其他事例介绍NN,第二章讲反向传播算法,第三章讲反向传来算法的优化,第四章讲NN为何能拟合任意函数。大量python代码例子和相互动画,生动有趣.中文版

介绍:数据科学大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习资源列表.

介绍:很多arXiv下面有名杂文可以在那几个网站找到github的品种链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:斯Parker(Spark)机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:保罗Alan人工智能实验室表示,谷歌(Google)Scholar是十年前的产物,他们现在想要做越来越的增高。于是推出了崭新的,专门针对地理学家设计的学术搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半督察学习,Chapelle.篇篇都是经典,作者包罗Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.别的推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:斯Parker(Spark)(Spark)机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:为入门者准备的纵深学习与神经网络免费资源.

介绍:谷歌 开源最新机器学习系统
TensorFlow,其它提供TensorFlow白皮书white paper of tensorflow
2015
.hacker
news
,谷歌(Google)大牛解读TensorFlow

介绍:三星开源的快速深度学习应用程序开发分布式平台.

介绍:分布式机器学习工具包.

介绍:语义大数据——大数据/事件处理的语义方法.

介绍:LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)学习教程.

介绍:Princeton Vision Group的深浅学习库开源.

介绍:基于AWS的机动分布式科学统计库Ufora,Why I Open Sourced Five Years
of
Work
.

介绍:(PyCon SE 2015)深度学习与深度数据科学.

介绍:推荐青岛高校机械学习与数码挖掘研商所所长——周志华助教的谷歌(Google)学术主页.

介绍:免费书:面向数据科学的高级线性模型.

介绍:基于知识迁移的神经网络高效陶冶Net2Net.

介绍:徐亦达机器学习课程 Variational Inference.

介绍:深度神经网络结构学习.

介绍:来自西维吉妮亚尼斯分校大学的Multimodal Deep Learning papers.

介绍:深度学习简析,TensorFlow,Torch,Theano,Mxnet.

介绍:那么些专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该课程是由Reid
Hoffman等互联网boss级人物设置的,每节课请一位巨头集团的连锁经理来做访谈,讲述该公司是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb创办人Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言领悟(100+页),论文.

介绍:推荐系统手册.

介绍:理解LSTM网络翻译.

介绍:机器学习在quora中的应用.

介绍:思维学习——RL+RNN算法音信论.

介绍:数据科学家完成学业后延续攻读的5种方式.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下农学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:2015寒暑CCF卓越大学生学位杂谈奖论文列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

介绍:(PyData2015)基于Theano/Lasagne的CNN/RNN教程,github.

介绍:北大大学邱锡鹏教工编制的神经网络与深度学习课本,ppt.

介绍:微软北美洲研商院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其余技术原理分析

介绍:Michael·I.Jordan的主页.根据主页能够找到很多资源。迈克尔(Michael)·I.Jordan是大名鼎鼎的微处理器科学和计算学学者,紧要探究机器学习和人为智能。他的首要贡献包罗提出了机械学习与统计学之间的关系,并推动机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的显要。

介绍:杰弗里·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位U.K.出生的揣测机学家和感情学家,以其在神经网络方面的孝敬出名。辛顿是反向传来算法和比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极推进者.通过她的主页可以挖掘到很多Paper以及优异学生的paper,其它推荐他的学习者Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,如若您不知情能够翻阅对话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习使用演进

介绍:MIT出版的深浅学习电子书,公开电子书

介绍:深度卷积神经网络(CNN)提取特征的数学理论

介绍:推荐微软北美洲探讨院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第三版(草稿)

介绍:Stanford新课”统计词汇语义学”

介绍:新加坡南开张志华先生的统计机器学习与机具学习导论录像链接:密码:
r9ak
.概率基础

介绍:computational linguistics and deep
learning视频,推荐Deep
Learning: An Introduction from the NLP
Perspective

介绍:(布莱克(Black)Hat2015)深度学习使用之流量鉴别(协议鉴别/卓殊检测),[slide])(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification.pdf),%5Bmaterial%5D(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf)

介绍:一个引进系统的Java库

介绍:多中央图的谱分解及其在网络入侵检测中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学总结统计学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供巨量的机械学习算法和统计检验,并可以处理中小范围的数据集

介绍:递归神经网络awesome种类,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿(Washington)大学的讲授,主要探究方向是机械学习与数据挖掘.在二零一五年的ACM
webinar会议,曾刊登了关于盘点机器学习世界的五大山头宗旨解说.他的个人主页拥有不少休戚相关探讨的paper以及她的助教课程.

介绍:机器学习录像集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:那篇文章内的引进系统资源很丰裕,小编很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的随笔.

介绍:(天理学)贝叶斯方法/MCMC教程——总括实战

介绍:免费书:总括稀疏学习,小编Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是加州圣巴巴拉分校大学的讲解,Trevor
Hastie更是在总括学学习上建树多多

介绍:R分布式统计的进步,其它推荐(R)天气变化可视化,(R)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的主旨探讨会——心思分析与深度加深学习

介绍:深度学习卷积概念详解.

介绍:Python推荐系统开发库汇总.

介绍:超棒的神经网络课程,深远浅出介绍深度学习,由Hugo Larochelle(Yoshua
Bengio的博士生,杰弗里(Geoffrey) Hinton此前的大学生后)主讲,强烈推荐.

介绍:伊利诺伊香槟分校新科目,面向视觉识其他卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015集会总计第一有些,第二局地.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:印度孟买理工高校有名视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,小玉rberg。那篇期刊小说融合了前头两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨别图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。小说、数据和代码.

介绍:总计机视觉的一个较大的多寡集索引,
包括387个标签,共收录了314个数据集合,点击标签云就可以找到自己须求的库了.

介绍:汤姆bone 对 ICCV SLAM workshop 的下结论: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且切磋了 feature-based
和 feature-free method 的长度。在国民deep learning做visual
perception的时候,再来读读CV中的 geometry.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发布.

介绍:ICCV 2015的ImageNet竞技以及MS COCO竞技联合切磋会的幻灯片和视频.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]依据TensorFlow的吃水学习/机器学习课程.

介绍:R-bloggers网站2015″必读”的100篇文章,R语言学习的福音.

介绍:推荐书籍:<机器学习:概率视角>,样章Undirected graphical
models Markov random
fields
.

介绍:那是一本在线的深度学习书本,合著者有Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和
Aaron Courville.要是你是一位新入门的学童能够先看那本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.普通话译本

介绍:UFLDL推荐的深浅学习阅读列表.

介绍:伦敦州立大学布法罗分校二零一五年青春机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的深度学习Python库之一,亦援救GPU,入门相比难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:博士随想:神经网络统计语言模型.

介绍:文件数据的机器学习活动分拣方法(下).

介绍:用RNN预测像素,可以把被挡住的图样补充完整.

介绍:微软探讨院把其深度学习工具包CNTK,想进一步精晓和读书CNTK的同桌可以看前天发布的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
Carl曼滤波器教材,用尽量少的数学和演绎,传授直觉和阅历,全体Python示例,内容覆盖Carl曼滤波器、扩张卡尔(Carl)曼滤波,无迹卡尔(Carl)曼滤波等,包罗操练和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的总括测算,R示例代码,很科学GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的科目,其情节包罗了深造人工智能所选拔的纵深学习架构的学习资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:那是一份机器学习和纵深学习课程,小说和资源的清单。那张清单依照各类大旨进行创作,包蕴了过多与深度学习有关的品类、计算机视觉、加强学习以及各样架构.

介绍:那是由多恩(Donne)马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数量、Hadoop、scikit-learn和正确Python堆栈以及广大其余地方的情节。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的特定构架和概念等.

介绍:开源的深浅学习服务,DeepDetect是C++完毕的按照外部机器学习/深度学习库(近日是Caffe)的API。给出了图片训练(ILSVRC)和文书训练(基于字的真情实意分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是海外的一个科技频道,涵盖了多少挖掘,分析以及数额科学类的文章.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经典杂文:数据挖掘与计算学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon公布.

介绍:犹他州大学Matt Might助教推荐的硕士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不明了的不利——概率论导论(MITx).

介绍:R语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态纪念网络完成.

介绍:英文主页

介绍:50个大数据解析最佳学习资源(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的完美硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文

介绍:kaiming开源文章

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:咋样在社会媒体上做言语检测?没有数据如何做?推特官方发布了一个要命宝贵的数据集:12万标明过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机具学习重大会议ICLR 2016起用小说

介绍:机器学习——深度非技术指南

介绍:数据叙事入门指南——创意生成/数据收集/内容设计相关资源引进

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2016版)35个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔(Michael) I.
Jordan两位大家第一次联合发文,CAFFE和SPARK完美组合,分布式深度学习混搭方式!github

介绍:深度学习(分类)文献集

介绍:深度学习阅读列表

介绍:探索R包的好网站Awesome 42

介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim
Kraska
的一个讨论项目,MLbase是一个分布式机器学习管理体系

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:Spark视频集锦

介绍:R语言深度学习第三节:从零起先

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner散文引用数据集(v7:2,244,021 papers and 4,354,534 citation
relationships)

介绍:10本最佳机器学习免费书

介绍:ICCV15视频集

介绍::(Yahoo)基于Hadoop/Spark(Spark)的分布式Caffe落成CaffeOn斯帕克(Parker)(Spark)(Spark)

介绍:Learning to Rank简介

介绍:全世界深度学习专家列表,涵盖切磋者主页

介绍:Spark(Spark)生态超级项目集中

介绍:ACM IUI’16论文集Conference Navigator –
Proceedings

介绍:深刻机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的深度学习课程,课程youtube地址,谷歌(Google)DeepMind的探讨地理学家,其余首页:computervisiontalks的内容也很丰盛,如若您是做机械视觉方面的钻研,推荐也看看其余内容.肯定收获也不小.还有,那位youtube主页顶过的视频也很有份量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习园地的Hacker
news.紧跟深度学习的资讯、研商进展和有关的创业项目。从事机械学习,深度学习园地的意中人提出每一天看一看

介绍:Maxout网络剖析

介绍:NIPS领域的集会paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的应用,借使您从事生物工程领域,可以先读书一篇小说详细介绍

介绍:深度学习在海洋生物音信学领域的行使

介绍:一些关于机器学习必要精通知识,对于刚刚入门机器学习的同室应该读一读

介绍:印度孟买理工大学机器学习用户组主页,网罗了加州戴维斯分校大学部分机器学习领域专家与情报

介绍:Randy
Olson’s
的一些数额解析与机具学习项目库,是读书实践的好材料

介绍:Golang机器学习库,不难,易扩张

介绍:用斯威夫特(Swift)开发苹果采纳的倒是很多,而用来做机械学习的就相比较少了.SwiftAi在那地方做了许多聚集.可以看看

介绍:怎么着向一位5岁的毛孩先生子解释辅助向量机(SVM)

介绍: reddit的机械学习栏目

介绍:
统计机视觉领域的部分牛人博客,超有实力的商讨机关等的网站链接.做总结机视觉方向的爱人提出多关注其中的资源

介绍:香岛粤语高校深度学习商讨主页,其余研商小组对二〇一三年deep learning
的最新进展和血脉相通杂文
做了整理,其中useful
links的始末很获益

介绍:
这是一篇关于寻找引擎的博士杂文,对当今广泛采取的查找引擎google,bing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技巧参考价值

介绍: 深度学习书本推荐(毕竟那类书相比少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习方面的研讨小说.

介绍:
来自谷歌(谷歌(Google))大脑的一再分布式梯度下跌.同时引进大面积分布式深度网络

介绍: 社交总计商讨相关题材综述.

介绍: 社交总计应用领域概览,里面有些经典杂文推荐

介绍: 协同过滤在推举系统应用.

介绍: 协同过滤在情节引进的探究.

介绍: 协同过滤经典杂谈.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: Amazon对于联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 统计机图形,几何等小说,教程,代码.做总计机图形的推荐收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚大学课程,稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的妙龄商讨者奖(Young
Researcher
Award)授予完毕大学生学位后七年内拿到优秀进献的;由CV社区提名,在CVPR会议上颁发。二〇一五年得主是哥大助理教师JohnWright,09年《健壮人脸识其余稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系盛名助教亚历克斯(Alex) Smola在Quora对于《程序员怎样学习Machine
Learning》的指出:Alex推荐了许多关于线性代数、优化、系统、和总结领域的经文教材和资料.

介绍:
书籍推荐,深度学习基础.源码

介绍:
软件工程领域现在也对机械学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的定义,分享了不少代码集合,并且认为ML可以用在预测代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等任务上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习进行目的识其他资源列表:包罗RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、法斯特R-CNN、DeepBox、MR-CNN、法斯特er
R-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

介绍: Yann LeCun 2016深度学习课程的幻灯片(Deep Learning Course by Yann
LeCun at Collège de France
2016)百度云密码:
cwsm 原地址

介绍:
麻省理工星机交互组五篇CHI16小说。1.众包激励机制的一言一动管农学研究:批量结算比单职责的已毕率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇焦点分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其余位移臆度。5.鼓励出错以加快众包速度。

介绍: 自学数据科学

介绍:
本课是CS224D一节介绍TensorFlow课程,ppt,DeepDreaming
with
TensorFlow

介绍:
Leaf是一款机器学习的开源框架,专为黑客打造,而非为物理学家而作。它用Rust开发,传统的机器学习,现今的纵深学习通吃。Leaf

介绍: GTC
2016
视频,MXnet的手把手深度学习tutorial,相关参考资料MXNet
Tutorial for NVidia GTC
2016.

介绍: OpenAI Gym:开发、相比强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICLR 2016 杂谈的代码集合

介绍: 此书是加州圣巴巴拉分校大学概率图模型大牛达芙妮(Daphne)Koller所写,主要涉及的是贝叶斯网络和Marco夫逻辑网络的learning和inference问题,同时又对PGM有长远的争鸣解释,是读书概率图模型必必要看的图书。难度中上,适合有一部分ML基础的钻研生.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: Spark(Spark)分布式深度学习库BigDL

介绍:
那是一份有关机器学习和数目挖掘在网络安全地点利用的资源帖,包蕴了一部分紧要的站点,故事集,书籍,新加坡国立课程以及部分卓有效用的教程.

介绍: 清华州立大学(MIT)开设课程.S094:自主驾驶汽车的深度学习

介绍: ICML 2016录像集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度上学

介绍: 自然语言处理(NLP)入门指南

介绍:通过神经网络跳过数值方法求解薛定谔方程。

介绍:微软南美洲探讨院的刘铁岩等人方今在AAAI
2017上做的有关优化以及周边机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对价值观的优化算法,更加是一些争持特性以及分布式算法的呼应理论特性都有一个相比详细的下结论。相当适合想连忙了然这一个领域的大方和工程师。此外,这些Tutorial还介绍了DMTK的片段情景,作为一个分布式统计平台的利弊,还捎带相比了Spark(Spark)和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了深度学习框架的规划思想和得以完毕,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的性质和异同。

介绍:雅虎开源基于spark与TensorFlow的分布式数据深度学习框架,博文介绍

介绍:用离散嵌入解构模糊数据

介绍:视频发表:自然现象可相信机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌公布大规模音频数据集

介绍:磨练神经网络的5种算法

介绍:笔记:伊利诺伊香槟分校CS224n深度上学NLP课程(2017)

介绍:London深度学习探讨会资料

介绍:杂文导读:深度神经网络通晓、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有许多经文推荐可以阅读

介绍:面向机器学习的Marco夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习杂谈与资源大列表(杂文、预操练模型、课程、图书、软件、应用、相关列表等)

介绍:自然语言处理NLP数据集列表

介绍:软件工程师的机器学习

介绍:量化金融(Quants)资源列表

介绍:《统计机仍旧不可能做什么样——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌(谷歌)发随想详解TPU

介绍:二零一七年ICWSM会议杂文合集,业内对它的褒贬是:”算是最一流也是最早的关于社会总计的集会”。里面的随笔大多数是切磋社交网络的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容照旧挺前沿的。如若您是做社会计算的要么可以看看。毕竟是行业内金榜题名的会议。对了,只借使您精通名字的盛名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅(英文名:)粤语机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(中文字幕)

介绍:加州圣巴巴拉分校2017季CS231n深度视觉识别课程录像

 

 

转自 https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

介绍:那是一份python机器学习库,假设您是一位python工程师而且想深远的学习机器学习.那么那篇小说或许可以辅助到你.

介绍:这一篇介绍如若规划和治本属于您自己的机器学习项目标小说,里面提供了管理模版、数据管理与执行方法.

介绍:若是您还不知道怎么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成中文,假如有趣味能够移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的重点语言,有为数不少的情侣想学学R语言,不过接连忘记一些函数与重大字的含义。那么那篇小说或许可以协理到你

介绍:我该如何抉择机器学习算法,那篇小说相比较直观的相比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的高低,其它啄磨了样本大小、Feature与Model权衡等题材。其它还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,小编对于例子的抉择、理论的介绍都很成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也适合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者是发源百度,然而他我现已在二〇一四年十二月份报名离职了。可是这篇作品很正确如若你不驾驭深度学习与匡助向量机/总括学习理论有啥样关联?那么应该霎时看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌公司和MIT共同出品的总计机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克(Eric)(Eric) Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)注脚,归结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:消息时代的微机科学理论,如今境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学R语言的同学选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
近来, 查理(Charles) Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了20个问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会统计咋做?不掌握什么样抉择适用的计算模型肿么办?那这篇文章你的卓绝读一读了加州圣巴巴拉分校约书亚(Joshua)(Joshua)B. Tenenbaum和巴黎高等师范Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自动选用回归模型连串,还是能自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同桌可以通晓一下

介绍:那是一本音讯寻找有关的书本,是由早稻田Manning与谷歌(Google)副老板Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval平素是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。近日作者扩大了该课程的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表明机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎研究院的数据集汇总:
包涵语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的多少。

介绍:这是一本巴黎高等师范计算学有名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二〇一四年元月一度开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初我们推荐的优质学习资源,协理初学者急速入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。借使您有些熟识,那么自己指出您先看一看闽南语的介绍。

介绍:主要是沿着Bengio的PAMI
review的小说找出来的。包含几本综述文章,将近100篇小说,各位山头们的Presentation。全体都得以在google上找到。

介绍:这是一本图书,主要介绍的是跨语言音信搜索方面的知识。理论很多

介绍:本文共有七个种类,小编是出自IBM的工程师。它主要介绍了推介引擎相关算法,并支援读者很快的兑现那一个算法。
深究推荐引擎内部的秘密,第 2 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商量推荐引擎内部的神秘,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校音讯科学系助理讲师大卫Mimno写的《对机器学习初专家的少数指出》,
写的挺实在,强调举行与理论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本关于分布式并行处理的多寡《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是复旦的James(James) L.
McClelland。重视介绍了各个神级网络算法的分布式落成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是哪些?】JohnPlatt是微软钻探院独立地理学家,17年来他一向在机器学习园地耕耘。近日机器学习变得烜赫一时,Platt和同事们遂决定设立博客,向民众介绍机器学习的探讨进展。机器学习是咋样,被使用在什么地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二零一四年国际机器学习大会(ICML)已经于六月21-26日在江山议会焦点热闹进行。本次大会由微软欧洲探讨院和南开高校一道主办,是以此拥有30多年历史并盛名世界的机器学习世界的盛会第一次来到中国,已成功吸引满世界1200多位学者的报名出席。干货很多,值得深远学习下

介绍:那篇作品重若是以Learning to
Rank为例说明公司界机器学习的有血有肉应用,RankNet对NDCG之类不灵活,参预NDCG因素后改成了兰姆daRank,同样的思想从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就做到了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,越发以LambdaMART最为杰出,代表随想为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有众多环球知名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将解说无监控特征学习和深度学习的主要性意见。通过学习,你也将贯彻七个职能学习/深度学习算法,能看到它们为您办事,并就学怎么着拔取/适应那么些想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(越发是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假诺您不熟稔那几个想法,大家提议你去那里机械学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外那有关这套教程的源代码在github上边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

*《Deep Learning for Natural Language Processing and Related
Applications》

介绍:那份文档来自微软啄磨院,精髓很多。借使急需完全知道,要求自然的机械学习基础。可是有些地方会令人气象一新,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的已经算相比详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,主要涉及机械学习,大数目解析,并行统计以及人脑探究。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个一级完整的机械学习开源库总计,如果你以为那个碉堡了,那背后那几个列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的情侣实行了翻译华语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、洛桑联邦医科学院统计机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程所有视频已经可以在加州圣巴巴拉分校公开课网站上观望了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也足以下载。

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着北大结束学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经网络的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的佛法。

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机械学习库,依照大数目、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类进行了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最宗旨的入门文章,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候猜疑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其余算法中延长出来的。那里,大家从几个地点来给大家介绍,第一个方面是读书的不二法门,第七个地点是算法的类似性。

介绍:看问题你曾经知晓了是什么内容,没错。里面有无数经文的机器学习杂文值得仔细与反复的翻阅。

介绍:录像由早稻田高校(Caltech)出品。须求韩文底子。

介绍:总计了机器学习的经文书籍,包蕴数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去阅读。不多我提出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到学者。但是看完上边装有资料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且我曾经帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习连串,用来化解预测方面的题目,比如
YouTube 的录像推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的计算

介绍:统计机视觉入门此前景目的检测1(总括)

介绍:总结机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大方的入门文章。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:下集在那边神乎其神的伽玛函数(下)

介绍:作者王益方今是腾讯广告算法首席执行官,王益硕士完成学业后在google任商讨。那篇小说王益大学生7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对于分布机器学习的胆识。值得细读

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级需求学习的课本和操纵的文化。那样,给机器学习者提供一个升华的途径图,以免走弯路。此外,整个网站都是有关机器学习的,资源很丰盛。

介绍:机器学习种种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的研商员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的措施和选择的电子书

介绍:二〇一四年10月CMU进行的机械学习冬天课刚刚截至有近50钟头的录像、十七个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名助教都是牛人:包含大牛汤姆(Tom) Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可依赖系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的大旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的题目,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌)研商院的克赖斯特(Christ)ian
Szegedy在谷歌(Google)研商院的博客上简要地介绍了她们当年到庭ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。借使不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问贝克莱(Berkeley)(Berkeley)机器学习大牛、美利坚联邦合众国双双院士迈克尔(Michael) I.
Jordan:”即使您有10亿台币,你怎么花?Jordan:
“我会用这10亿先令建造一个NASA级其他自然语言处理研究项目。”

介绍:常见面试之机器学习算法思想容易梳理,其它小编还有部分任何的机械学习与数据挖掘作品纵深学习文章,不仅是理论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时时取得正确成绩的TimDettmers介绍了他自己是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体怎么构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神Michael 乔丹

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog\_46d0a3930101gs5h.html

介绍:是Stanford 讲师 Andrew(Andrew) Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热心的把这几个课程翻译成了中文。假若你英语不佳,可以看看那几个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像是大数额)。其实过五人都还不明了什么样是深浅学习。那篇文章由表及里。告诉你深度学究竟是咋样!

介绍:那是清华大学做的一免费课程(很勉强),那么些可以给您在深度学习的中途给你一个学学的思绪。里面涉及了部分为主的算法。而且告诉你什么去行使到实际条件中。中文版

介绍:那是华沙大学做的一个纵深学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个实际上应用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那个内容要求有肯定的基础。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职务,每个职务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间系列分析,空间消息分析,多重变量分析,计量医学,情绪总括学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是现阶段数码解析世界的一个看好内容。很五个人在平时的办事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您计算一下广阔的机器学习算法,以供你在办事和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还统计了一些个密密麻麻。其它还小编还了一个小说导航.卓殊的谢谢小编计算。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013课程。有mp3,
mp4,
pdf各个下载
他是伦敦高校讲授,近年来也在Facebook工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个武大高校统计机大学开发的开源闽南语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含粤语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等作用,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,接济单机, Hadoop cluster,和 Spark(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于朝鲜语糟糕,但又很想深造机器学习的意中人。是一个大的惠及。机器学习周刊如今主要提供中文版,仍旧面向广大国内爱好者,内容涉嫌机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重大数学开首课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂更加不便于,假如一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的兴味。我个人推举的特级《线性代数》课程是早稻田吉尔伯特(Bert)(Gilbert)Strang助教的教程。
学科主页

介绍:大数目数据处理资源、工具不齐全列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。很赞的资源集中。

介绍:雅虎邀请了一名源于本古里安高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的恒河沙数录像课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的辩护基础知识。

介绍:应对大数目时代,量子机器学习的第三个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学学士克里斯 McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万问题答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最后终于获得了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年五月1日开拍,该课属于MIT学士级其他课程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的对象不妨可以挑衅一下那门课程!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音讯资源*
《NLP常用音讯资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开端在统计机科学的论文中被引述次数最多的舆论

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随想中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。可以实时的募集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉你,最佳技巧是,当你从头写代码,一切将变得一五一十。他刚公布了一本书籍,不断在线更新

介绍:前谷歌广告系统工程师Josh 威尔s
讲述工业界和学界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j
做影评的真情实意分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们咋样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上构建的用来机器学习的Python模块。

介绍:乔丹(Jordan)教师(迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹)讲师是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深入的兴趣。由此,很多问问的问题中隐含了机械学习园地的各样模型,Jordan讲师对此一一做了表明和展望。

介绍:A*招来是人工智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的极品途径,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的骨子里代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估摸代价。合集

介绍:本项目选择了Microsoft Azure,能够在几分种内形成NLP on Azure
Website的计划,马上开始对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的款型调用FNLP的语言分析成效

介绍:现任武大大学首席讲师、统计机软件硕士生导师。总结机科学商量所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数目、生物新闻再到量子统计等,Amund
Tveit等爱惜了一个DeepLearning.University小品种:收集从二〇一四年终始深度学习文献,相信可以当做深度学习的源点,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

用到了deep model协会特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock
Prediction
用到了stock
network。

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深刻显出,还有已毕代码,一步步开展。

介绍:许多观念的机械学习职分都是在就学function,不过谷歌(Google)近来有初阶攻读算法的势头。谷歌(Google)其余的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是中兴技术有限公司,诺厄(Noah)方舟实验室,首席数学家的李航大学生写的关于新闻寻找与自然语言处理的小说

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的利用,其余还有七个。一个是可辨垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术

介绍:该科目是新浪公开课的收费课程,不贵,一级福利。主要适合于对利用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者统计了三代机器学习算法已毕的衍变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完毕基于Hadoop的扩张,第三代如Spark(Spark)和Storm落成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲计算机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其它三本是Hartley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.伍德(Wood)s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的重重采纳,以及他们在做推荐过程中赢得的一部分经验。最后一条经验是应该监控log数据的质料,因为推荐的质量很信赖数据的质量!

介绍:初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块举办人脸识别

介绍:咋样利用深度学习与大数据构建对话系统

介绍:Francis 巴赫协作的有关稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的使用,而且首先有的有关Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很科学。

介绍:RKHS是机器学习中要害的概念,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟练的。若是没有较好的数学基础,直接精晓RKHS可能会正确。本文从中央运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同学对于机械学习及深度学习的怀疑在于,数学方面业已大概领会了,可是动起手来却不精晓怎么着入手写代码。香港理工深度学习大学生Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的吃水学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文会过两回最盛行的机器学习算法,大约驾驭什么措施可用,很有援救。

介绍:这么些里面有过多有关机器学习、信号处理、统计机视觉、深切学习、神经网络等世界的大方源代码(或可进行代码)及相关杂文。科研写杂谈的好资源

介绍:NYU 二零一四年的深浅学习课程资料,有录像

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:多少挖掘十大经典算法之一

介绍:github下面100个非常棒的品种

介绍:当前加州高校欧文(Owen)分校为机械学习社区保安着306个数据集。查询数据集

介绍:Andre(Andre)j Karpathy 是加州圣巴巴拉分校大学Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但每个都很实在,在每一个题材上都完毕了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,论文在此间

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数码挖掘比赛的名称。

介绍:杰弗里(杰弗里)·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位英帝国出生的计量机学家和心境学家,以其在神经网络方面的进献有名。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的能动推动者.

介绍:微软商讨院深度学习技术中央在CIKM2014
上有关《自然语言处理的深度学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<援助向量机的频仍限价订单的动态建模>接纳了 Apache
Spark和SparkMLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙联手探索有关于机器学习的几个理论性问题,并交给一些有含义的结论。最终经过一些实例来声明那一个理论问题的大体意义和实际行使价值。

介绍:小编还著有《那就是摸索引擎:宗旨技术详解》一书,首若是介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”研究会PPT

介绍:总括学习是有关电脑基于数据构建的几率统计模型并采用模型对数据开展前瞻和分析的一门科学,总计学习也变成总括机器学习。课程来自东京交通高校

介绍:机器学习的目标是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的阅历来缓解给定的问题.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的大旨报告的幻灯片,
亚历克斯(Alex) Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分国语列表

介绍:另外小编还有一篇元算法、艾达Boost python落成小说

介绍:加州伯克利(Berkeley)大学大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿(牛顿)法讲到拟牛顿(Newton)法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集一目精通深度学习方法概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌)地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在骨子里比赛之中比调参数和清数据。
假诺已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS闽南语分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,普通话标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那作品说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱练习模型识别作用。想法不错。操练后近年来能不辱义务永不总计,只看棋盘就交给下一步,大致10级棋力。但那篇小说太过乐观,说如何人类的结尾一块堡垒立时快要跨掉了。话说得太早。但是,借使与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教师Eric(Eric)普赖斯关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,按照本次试验的结果,假使今年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总括了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的稿子。大家从中可以看来八个主旨——深度学习,数据数学家职业,教育和薪酬,学习数据科学的工具比如R和Python以及群众投票的最受欢迎的数目科学和数目挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,小编还有其余很棒的文章推荐可以看看

介绍:2014华夏大数量技术大会33位大旨专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心情分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)揭橥在github(方今是空的)。这象征Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户沟通大会上的演说,请愈多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术研商
李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数患难

介绍:介绍CNN参数在运用bp算法时该怎么操练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上同一,但款式上或者稍微区其余,很肯定在成功CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余作者也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:如若要在一篇小说中匹配十万个首要词咋做?Aho-Corasick
算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但即使合营十万个正则表达式呢 ?
那时候可以用到把三个正则优化成Trie树的章程,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的深浅学习框架,作者近年来在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:2014
ImageNet季军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:LambdaNet拉姆daNet是由Haskell已毕的一个开源的人为神经网络库,它抽象了网络创制、练习并选取了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以行使多种方式组成这一个函数来操作实际世界数据。

介绍:假若你从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精晓,或者生物音信学,智能机器人,金融展望,那么那门要旨课程你不可以不深刻摸底。

介绍:”人工智能探讨分许多派别。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高性能总结就可取得智能,他们的‘深蓝’克服了世道象棋亚军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的派系认为只要找来专家,把她们的研讨用逻辑一条条写下,放到总括机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:和讯有道的三位工程师写的word2vec的辨析文档,从宗旨的词向量/计算语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各个tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的朋友可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各个机械学习的各个编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有为数不少诸如:[DMOZ

介绍:小编是统计机研二(写小说的时候,现在是二〇一五年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是某些她的经历之谈.对于入门的仇人或者会有协理

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的小说,格外好

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在那里有部分的可观内容就是来自机器学习晚报.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍:小编与Bengio的哥们山姆(Sam)y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:)1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 作者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在闽南语言分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其余还有一篇AWS计划教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇聚了结构化预测世界过多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的章程写出来,是可怜好的手册,领域内的paper各个阐明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么那么些的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是驾轻就熟,有些可能依旧率先次听说,内容领先文本、数据、多媒体等,让他们伴你起先数据科学之旅吧,具体包蕴:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌)地理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际提议

介绍:
万分好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、磨炼及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了重重的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的深度学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及福利的人为智能优先研讨安排:一封公开信,近来早已有斯图尔特(Stuart)罗素(Russell), 汤姆 Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, 汤姆(Tom)Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是新近霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的机要威逼。公开信的内容是AI数学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前景上扬大势,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点必要,以及需求专注的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研讨较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一早先的本身学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成才之后想控制世界的状态。说到那里推荐收看。

介绍:里面按照词条提供了众多资源,还有有关文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:脸书人工智能商讨院(FAIR)开源了一不计其数软件库,以协助开发者建立更大、更快的深浅学习模型。开放的软件库在
脸书 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的支付环境 Torch
中的默许模块,可以在更短的光阴内训练更大范围的神经网络模型。

介绍:本文即使是写于二〇一二年,不过那篇文章完全是小编的经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者PeterHarrington(Harrington)做的一个访谈。包蕴了书中部分的疑难解答和某些私有学习提出

介绍:卓殊好的吃水学习概述,对二种流行的深浅学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:紧即使描述了动用R语言进行多少挖掘

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很清楚,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其它的有关神经网络文章也很棒

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的随想

介绍:一本学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有的介绍性作品和课件值得学习

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的统计,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那边您可以看看近年来深度学习有何新势头。

介绍:此书在音信寻找领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音信寻找、网络新闻寻找、搜索引擎落成等位置有关的书籍、研讨主题、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法规相关分析和预测问题,相关的法度拔取包含预测编码、早期案例评估、案件完全情形的展望,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家莫不都相比陌生,不妨驾驭下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,其它还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,关于模型还援引一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它已毕了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期纪念LSTM) 和麻省理工 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的肖像来试试看看

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上应用深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下落的章程磨练深度框架的实施推荐指点,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用统计和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍: 一个讲机器学习的Youtube视频教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,作者的研究方向是机械学习,并行统计要是您还想询问一些别样的能够看看她博客的别的文章

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的抉择

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书统计中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍: 一个学问搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的缘故一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学研讨为主,下边的那份ppt是根源菲尔德(Field)s进行的运动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂文,标注了关键点

介绍:
莫斯科(保罗(Paul))高校与谷歌同盟的新故事集,深度学习也得以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还推荐一个深度学习入门与综独资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:Chief scientist of Noah’s Ark Lab of Huawei Technologies.He worked
at the Research Laboratories of NEC Corporation during 1990 and 2001 and
Microsoft Research Asia during 2001 and
2012.Paper

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的杂文库已经选定了963篇经过分类的深度学习杂谈了,很多经典杂文都曾经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三回机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和伸张,很实用.国内网盘

介绍:很多铺面都用机器学习来解决问题,进步用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和卓有成效呢?斯Parker(Spark)MLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商量的Jeremy弗里曼(Freeman)(Freeman)脑神经地理学家编写,最初是为着实时处理他们每半钟头1TB的钻研数据,现在公布给我们用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java落成。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA完成焦点部分行使了arbylon的LdaGibbs山姆(Sam)pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试出色,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中发掘深度知识、面向科技大数据的打通。收集近4000万作者音信、8000万散文新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;接济专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的主旨,钻探Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014顶级级杂谈里的分析结果和新形式,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其间的略微课程已经归档过了,可是还有个其他音信尚未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】Robert Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰弗逊(杰斐逊(Jefferson))1813年的信

介绍:libfacedetection是费城大学开源的一个人脸图像识别库。包括正面和多视角人脸检测四个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第二),能臆想人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比一般的propagation
model越发浓密一些。通过全局的风平浪静分布去求解每个节点影响全面模型。假如合理(转移受到隔壁的影响周到影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周密

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
至极棒的强调特征选取对分类器重要性的小说。心绪分类中,依据互音讯对复杂高维特征降维再利用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更可以的听从,陶冶和分类时间也大大下落——更关键的是,不必花大批量时刻在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的统计系和统计机系盛名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了统计和机具学习的反差

介绍:随着大数据时代的赶到,机器学习变成解决问题的一种关键且主要的工具。不管是工业界仍旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的趋势,但是学术界和工业界对机械学习的研究各有珍重,学术界侧重于对机器学习理论的商讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来化解实际问题。那篇文章是美团的莫过于条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型拔取与超参优化、高斯模型与其他模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(简单相似全面)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似周密)等
github

介绍:Blocks是根据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地创设和治本NN模块.

介绍:机器学习大神Alex(Alex) Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近年来正好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,如今恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同窗可以眷注,至极适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一路特征,可更好地发挥图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和洗涤;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:推特(Twitter)技术团队对前段时间开源的光阴连串非凡检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对十分的定义和剖析很值得参考,文中也关系——格外是强针对性的,某个圈子支出的可怜检测在其他世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质地问题的对答,数据质地对各类层面公司的属性和频率都至关主要,文中统计出(不压制)22种典型数据质地问题表现的信号,以及优良的数目质量解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:15年广州纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的口径随机场(CRF)介绍小说,小编的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络完毕疾速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么样抉择GPU的提议

介绍: Stanford的Trevor Hastie讲师在H2O.ai
Meet-Up上的告知,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数当先样本数)的线性模型,13年同主题报告
讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!作者的翻新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与安插.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍: 采取Torch用深度学习网络领会NLP,来自非死不可 人工智能的小说.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,小编用Shannon Entropy来形容NLP中各项义务的难度.

介绍: 信息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中七个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的讨论:组合了BM11和BM15八个模型。4)小编是BM25的发起人和Okapi已毕者Robertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间连串的简要介绍,ARMA是探究时间种类的显要艺术,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍: 把来自target的attention signal参加source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开孔雀之国菜的爽口秘诀——通过对大量菜谱原料关系的掘进,发现孔雀之国菜美味的由来之一是里面的味道相互顶牛,很有趣的公文挖掘研讨

介绍: HMM相关文章

介绍:
1)词频与其降序排序的关联,最闻明的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数订正了对甚高频和啥低频词的勾勒 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,保加马拉加语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)宗旨,有为数不少RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信你也会受益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近年来热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的不二法门,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在本来的Cheat
Sheet基础上添加了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的圆满硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在脸部识别上您我都是我们,即便细微的差异也能辨别。探究已申明人类和灵长类动物在面部加工上不相同于其余物种,人类选择梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总括机模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的完美结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下落和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过操练可以做出惊人和顶级的事物出来。别的小编博客的任何小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际上运用场景NN选拔参考表,列举了部分名列三甲问题指出利用的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go三个版本的代码

介绍:深度学习课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基(Carnegie)梅隆大学爱德华(Edward)·霍威教师.

介绍:谷歌对非死不可 DeepFace的强硬反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph 布拉德利和Manish
Amde撰写,小说首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式完结,以及浮现一些简短的事例并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿(Washington))大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和贯彻代码.

介绍:基于神经网络的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,近年来可处理中国和英帝国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路落成.

介绍:本文按照神经网络的提高进程,详细讲解神经网络语言模型在各种阶段的样式,其中的模子包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,统计的越发好.

介绍:经典问题的新商量:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控统计机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,包涵完全的多寡处理流程,是读书Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的探究期刊,每篇文章都包括一个算法及相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的科学和可再次的钻研期刊。我直接想做点类似的干活,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,探究加密数码急速分类问题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,协助构建各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的场所下中央达标线性加速。12块Titan
20小时可以形成谷歌net的教练。

介绍:那是一个机器学习资源库,固然相比少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯(Davis)在NICAR15上的主旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年底步到当下积淀了见惯司空的正统词语解释,如果你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的交锋数据,用PageRank计算世界杯(FIFA World Cup)参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,其余还推荐一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的飞速算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即按照此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍: 协理node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运作,匡助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
探究深度学习机关编码器怎样有效应对维数悲惨,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的木本,值得深切学习
国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识其余CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容涉及图像识别应用的种种方面

介绍:用Spark(Spark)的MLlib+GraphX做科普LDA主题抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

介绍: DeepMind随笔集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近年来托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音讯手册》,
国内有热心的心上人翻译了中文版,大家也可以在线阅读

介绍: 零售领域的数目挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 格外有力的Python的数据解析工具包.

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的启幕测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for
machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in
C++.

介绍: 开源闽南语言处理包.

介绍: 使用Ruby已毕简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多多少物理学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:完毕项目早就开源在github上面Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的不二法门也能和word2vec收获大概的功效。其余,无论小编怎么试,GloVe都比不过word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,理查德(Richard)(Richard) Socher主讲.

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于改良语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心思分类效果很好.兑现代码.

介绍:卡耐基梅隆赖安 Tibshirani和拉里(Larry)Wasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中级总结学(36-705),聚焦统计理论和章程在机械学习世界应用.

介绍:《阿肯色奥斯汀分校高校蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是香港理工应用数学大学生课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的爱侣一定要探望,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:生物经济学的SPARK大数量应用.并且伯克利(Berkeley)开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的情节可以关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术照旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌学术不难搜一下,即便谷歌不可用,这几个网址有这几个世界几大顶会的随笔列表,切不可望文生义,胡乱若是.

介绍:杂文+代码:基于集成方法的推特(Twitter)心思分类,兑现代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经音信处理系统进展大会的英文简称.

介绍:南洋理工的深浅学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其余报告
里面有一对很有意思的使用 大家可以看看 .

介绍:R语言线性回归多方案速度相比实际方案包含lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中涉及的三篇散文(机器学习那么些事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机器学习课也很完美

介绍:莱斯高校(Rice University)的纵深学习的概率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成清酒评论的开源推特机器人,github地址.

介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,大卫 泰勒(Taylor)方今在McGillUniversity商量会上的告知,还提供了一密密麻麻讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(Amazon)在机械学习地点的有些使用,代码示例.

介绍:并行机器学习指南(基于scikit-learn和IPython).notebook

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:一个基于OpenGL已毕的卷积神经网络,协理Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

介绍:Francis X. Diebold的《(经济|商业|金融等世界)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量医学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心情分析工具正如,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:国内Pattern Recognition And Machine
Learning读书会资源集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和数据挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航下面的应用.

介绍:Neural Networks Demystified体系视频,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据操练营:R&数据正确在线交互教程.

介绍:关于深度学习和RNN的座谈 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon2015)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年春天学期CMU的机器学习课程,由Alex(Alex)Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib完毕易用可伸张的机器学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)已毕只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,其它一个,别的还引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议录取随想列表,一大半舆论可应用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的紧要性.

介绍:A Community of awesome Distributed Machine Learning C++ projects.

介绍:免费电子书<强化学习介绍>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相关学科资料,Reinforcement
Learning
.

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

介绍:A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks.

介绍:有趣的机械学习:最强烈入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源落成横向评测,参评框架蕴涵Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓绝.

介绍:卡耐基梅隆大学总结机大学语言技术系的资源大全,包涵大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,杂文集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推文(Tweet)心情分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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