那是一篇介绍机器学习历史的作品,作者的此外的关于神经网络作品也很棒

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

【整理】ty4z2008201《Understanding Convolutions》

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很圆满,从感知机、神经网络、决策树、SVM、艾达(Ada)boost到任意森林、Deep
Learning.

 

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的篇章,介绍很圆满,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:这是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新式版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特征是以时间排序,从1940年起来讲起,到60-80年间,80-90年间,一贯讲到2000年后及如今几年的拓展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用相当周到.

介绍:这是一份python机器学习库,假设你是一位python工程师而且想深远的读书机器学习.那么这篇作品或许可以帮忙到你.

介绍:这一篇介绍假若规划和保管属于你协调的机器学习项目标著作,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:假若您还不领会什么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇随笔已经被翻译成闽南语,即便有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的第一语言,有很多的情侣想学学R语言,然则接连忘记一些函数与重大字的意思。那么这篇作品或许可以匡助到你

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,这篇作品相比直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的高低,此外商量了范本大小、Feature与Model权衡等题材。此外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,作者对于例子的抉择、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>这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, 也符合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许这本你更需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者是发源百度,不过他自个儿已经在2014年七月份报名离职了。然而这篇作品很不利如果您不晓得深度学习与扶助向量机/统计学习理论有什么样关联?那么相应即刻看看这篇小说.

介绍:这本书是由Google商家和MIT共同出品的统计机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克(Eric) Lehman et
al 2013
。分为5大部分:1)声明,归咎。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:音讯时代的电脑科学理论,近期境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:这是一本由雪城高校新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学习R语言的同室选读。

介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主唐纳德(Donald)(Donald) Knuth提问记录稿:
近年来, 查理(Charles) Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了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:不会总括如何做?不晓得什么样抉择恰当的总括模型咋办?这这篇作品你的漂亮读一读了伊利诺伊香槟分校约书亚B. Tenenbaum和威斯康星麦迪逊分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的稿子。可以自动采取回归模型序列,还可以自行写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同学可以精通一下

介绍:这是一本音信寻找相关的书本,是由福冈希伯来Manning与Google副老总Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的音信寻找教材之一。目前作者扩充了该科目的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张可以的图来诠释机器学习重大概念: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.很清楚

介绍:雅虎探讨院的数量集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总计广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的多少。

介绍:这是一本巴黎综合理工总计学有名教师Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在2014年十一月早就开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习材料汇聚是专为机器学习初专家推荐的上品学习资源,帮衬初学者飞快入门。而且这篇著作的牵线已经被翻译成中文版。若是你稍微熟习,那么自己提出您先看一看粤语的牵线。

介绍:紧即使顺着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几本综述作品,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全体都得以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,首要介绍的是跨语言音讯搜索方面的知识。理论很多

介绍:本文共有两个密密麻麻,作者是发源IBM的工程师。它至关首要介绍了引进引擎相关算法,并协理读者很快的实现那个算法。 探究推荐引擎内部的秘密,第
2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,追究推荐引擎内部的机要,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助教大卫Mimno写的《对机械学习初学者的一些指出》,
写的挺实在,强调进行与理论结合,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:这是一本有关分布式并行处理的数额《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是威斯康星麦迪逊分校的詹姆士 L.
McClelland。着重介绍了各类神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是哪些?】约翰(John)Platt是微软研商院独立化学家,17年来他一直在机械学习世界耕耘。近日机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定举办博客,向公众介绍机器学习的研究进展。机器学习是什么,被采用在哪个地方?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于五月21-26日在江山议会着力热闹举行。这一次大会由微软南美洲研究院和交大大学一道主办,是以此有着30多年历史并著名世界的机器学习世界的盛会第一次赶到中国,已成功引发全世界1200多位专家的提请出席。干货很多,值得长远学习下

介绍:这篇小说重假若以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的实际运用,RankNet对NDCG之类不敏感,出席NDCG因素后化作了兰姆daRank,同样的思想从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就到位了兰姆(Lamb)daMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,兰姆(Lamb)daMART,尤其以兰姆daMART最为优秀,代表杂谈为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
其余,Burges还有为数不少显赫的代表作,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重中之重观点。通过学习,你也将落实四个职能学习/深度学习算法,能来看它们为您办事,并就学咋样采用/适应那些想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是驾轻就熟的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),虽然您不熟悉这个想法,我们提议你去这里机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。另外这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:这份文档来自微软研讨院,精髓很多。假设急需完全清楚,需要自然的机械学习基础。但是有点地方会令人眼睛一亮,恍然大悟。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的随笔,讲的已经算比较详细的了

介绍:天天请一个大牛来讲座,紧要涉及机械学习,大数额解析,并行总结以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个最佳完整的机械学习开源库统计,假使你以为那个碉堡了,这背后那一个列表会更让你惊叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的对象进行了翻译粤语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、加州戴维斯(Davis)分校高校总结机系克Rhys(Chris)(Chris)Manning教学的《自然语言处理》课程所有视频已经得以在加州圣巴巴拉分校公开课网站上观看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与试验也可以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着交大毕业、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机器学习有关平台和开源的机器学习库,依据大数目、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类进行了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最基本的入门作品,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中拉开出来的。这里,我们从六个方面来给我们介绍,首个地点是读书的主意,第二个地点是算法的类似性。

介绍:看问题你曾经了然了是何许内容,没错。里面有成千上万经文的机器学习随想值得仔细与反复的读书。

介绍:录像由那格浦尔希伯来大学(Caltech)出品。需要意大利语底子。

介绍:统计了机械学习的经文书籍,包括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。不多我指出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到我们。可是看完下边装有资料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且我早已帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的问题,比如
YouTube 的录像推荐。

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

介绍:统计机视觉入门从前景目标检测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:这又是一篇机器学习初专家的入门文章。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在此地玄而又玄的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近日是腾讯广告算法经理,王益研究生毕业后在google任研商。这篇作品王益研究生7年来从Google到腾讯对于分布机器学习的视界。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要上学的讲义和左右的学问。那样,给机器学习者提供一个向上的不二法门图,以免走弯路。此外,整个网站都是关于机器学习的,资源很充裕。

介绍:机器学习各类方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的探究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的方法和使用的电子书

介绍:2014年四月CMU举办的机械学习春日课刚刚结束有近50时辰的视频、十三个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:包括大牛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可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:Google探究院的Christian
Szegedy在Google琢磨院的博客上简要地介绍了她们当年列席ImageNet取得好战表的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假设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Berkeley机器学习大牛、美利哥双双院士Michael I.
乔丹:”假诺您有10亿日元,你怎么花?乔丹(Jordan):
“我会用这10亿美元建造一个NASA级此外自然语言处理探究项目。”

介绍:常会面试之机器学习算法思想简单梳理,此外作者还有一部分任何的机械学习与数码挖掘作品深度学习著作,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘录像汇总

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采纳深度学习的GPUs,
以及个人咋样构建深度学习的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 教师 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科目翻译成了普通话。假使您日语糟糕,可以看看这多少个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数目)。其实过四人都还不知道怎样是深度学习。这篇小说由浅入深。告诉你深度学究竟是如何!

介绍:这是澳大新奥尔良国立高校做的一免费课程(很勉强),这多少个可以给您在深度学习的路上给您一个学习的思路。里面涉及了部分要旨的算法。而且告诉您怎样去采用到骨子里条件中。中文版

介绍:那是莫斯科大学做的一个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际应用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这些内容需要有必然的基础。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个任务又各自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,时间序列分析,空间信息分析,多重变量分析,计量经济学,心境总计学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是当前数码解析世界的一个看好内容。很五人在平时的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总结一下广泛的机械学习算法,以供您在做事和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一点个密密麻麻。其它还作者还了一个著作导航.相当的感恩戴德作者总括。

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)学习笔记整理序列之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(八)

介绍:传送理由:罗布(Rob) Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 2013科目。有mp3,
mp4,
pdf各种下载 他是伦敦大学教书,近年来也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个南开高校总括机大学开发的开源闽南语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效率,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,匡助单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于法语糟糕,但又很想深造机器学习的朋友。是一个大的福利。机器学习周刊如今根本提供中文版,仍旧面向广大国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的要害数学起首课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易,如若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学员失去学习的兴味。我个人推举的最佳《线性代数》课程是耶路撒冷希伯来GilbertStrang讲师的教程。 学科主页

介绍:大数量数据处理资源、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文山会海视频课程。本课程共分为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理论基础知识。

介绍:应对大数额时代,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志报道了UCLA数学硕士克莉丝(Chris) 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,下载了相恋网站2万女用户的600万问题答案,对他们举办了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底赢得了真爱。科技改变命运!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年一月1日开战,该课属于MIT硕士级另内科目,对机器人和非线性引力系统感兴趣的情人不妨可以挑衅一下这门科目!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用消息资源* 《NLP常用信息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年启幕在微机科学的舆论中被引述次数最多的舆论

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的采访3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会延续公开。

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,当你先导写代码,一切将变得明理解白。他刚宣布了一本书籍,不断在线更新

介绍:前Google广告系统工程师乔希 威尔(Will)s
讲述工业界和学界机器学习的异议,大实话

介绍:使用Neo4j 做电影评论的情义分析。

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:机器学习教会了大家如何?

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

介绍:乔丹(乔丹)讲师(Michael I.
乔丹)教师是机械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趣味。由此,很多咨询的题材中蕴含了机器学习园地的各项模型,乔丹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,用于高效地寻找图中两点的特级途径,
核心是 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到目的顶点的臆度代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以在几分种内到位NLP on Azure
Website的安排,登时起始对FNLP各类特色的试用,或者以REST
API的款型调用FNLP的言语分析效率

介绍:现任南开高校首席讲师、总结机软件研究生生导师。总括机科学研究所副所长.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、大数量、生物新闻再到量子统计等,Amund
Tveit等珍惜了一个DeepLearning.University小项目:收集从2014年始发深度学习文献,相信能够看作深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇关于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:作者是深度学习一线大牛Bengio组写的学科,算法深刻显出,还有实现代码,一步步展开。

介绍:许多观念的机器学习任务都是在求学function,可是Google脚下有始发攻读算法的趋势。谷歌其它的这篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:作者是黑莓技术有限公司,诺亚(Noah)方舟实验室,首席地理学家的李航学士写的有关音讯搜索与自然语言处理的稿子

介绍:利用机用器学习在谣言的分辨上的应用,另外还有六个。一个是甄别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术

介绍:该课程是和讯公开课的收费课程,不贵,顶级福利。重要适合于对运用R语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中笔者总计了三代机器学习算法实现的衍生和变化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的壮大,第三代如Spark(Spark)和Storm实现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,此外三本是哈特(Hart)ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德 E.Woods
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到现实算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的过多采纳,以及他们在做推荐过程中取得的有些经验。最后一条经验是应该监控log数据的质量,因为推荐的质地很倚重数据的质地!

介绍:初大方怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块举行人脸识别

介绍:咋样运用深度学习与大数据构建对话系统

介绍:Francis 巴赫合作的关于稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的施用,而且率先有的有关Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很科学。

介绍:RKHS是机器学习中关键的定义,其在large
margin分类器上的选取也是广为熟练的。假诺没有较好的数学基础,直接了然RKHS可能会不错。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同班对于机械学习及深度学习的疑惑在于,数学方面曾经大约知道了,然则动起手来却不知晓什么出手写代码。香港理工深度学习研究生安德烈j
Karpathy写了一篇实战版本的纵深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:本文会过五遍最风靡的机器学习算法,大致精晓什么措施可用,很有帮带。

介绍:这么些里面有好多有关机器学习、信号处理、总结机视觉、深刻学习、神经网络等世界的汪洋源代码(或可举办代码)及有关杂文。科研写随想的好资源

介绍:NYU 2014年的深浅学习课程资料,有录像

介绍:统计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:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个要命棒的品类

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区保障着306个数据集。询问数据集

介绍:安德烈j Karpathy 是威斯康星麦迪逊分校大学Li
Fei-Fei的研究生生,使用机器学习在图像、录像语义分析世界拿到了科研和工程上的突破,发的著作不多,但各个都很朴实,在每一个题目上都做到了state-of-art.

介绍:安德烈j
Karpathy的纵深加深学习演示,随想在此间

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数据挖掘竞技的称呼。

介绍:杰弗里·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位U.K.落地的乘除机学家和情感学家,以其在神经网络方面的进献出名。辛顿是反向传播算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极性推动者.

介绍:微软研讨院深度学习技术主意在CIKM2014
上关于《自然语言处理的吃水学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<匡助向量机的频繁限价订单的动态建模>选拔了 Apache
Spark和SparkMLLib从伦敦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一起研讨有关于机器学习的多少个理论性问题,并交付一些有意义的下结论。最后通过一些实例来证实那多少个理论问题的物理意义和骨子里行使价值。

介绍:作者还著有《这就是寻觅引擎:核心技术详解》一书,首假如介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读著作推荐

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”探讨会PPT

介绍:总计学习是有关电脑基于数据构建的几率总括模型并运用模型对数码举办前瞻和剖析的一门科学,统计学习也成为总括机器学习。课程来自新加坡农业大学

介绍:机器学习的靶子是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的经验来化解给定的问题.

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

介绍:部分华语列表

介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoost python实现作品

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

介绍:还有续集明明深度学习模式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍: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,并在实际竞技之中比调参数和清数据。
即使已装过gensim不要忘升级

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

介绍:这著作说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱操练模型识别功用。想法不错。训练后近期能成功永不总计,只看棋盘就交给下一步,大约10级棋力。但这篇著作太过乐观,说什么样人类的尾声一块堡垒霎时快要跨掉了。话说得太早。可是,假使与其它软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin讲师EricPrice(Price)关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,依照这一次实验的结果,假使二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多以及享受最多的稿子。我们从中可以看来四个核心——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以及公众投票的最受欢迎的数目正确和数码挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有任何很棒的稿子推荐可以看看

介绍:2014中华大数额技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:这是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在心绪分析效能不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(最近是空的)。这意味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分词系统发表与用户交换大会上的解说,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的发言包括: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 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在应用bp算法时该怎么磨练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,尽管和MLP的bp算法本质上同一,但模式上或者有些区另外,很通晓在形成CNN反向传播前询问bp算法是必须的。其它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:假设要在一篇小说中匹配十万个重大词肿么办?Aho-Corasick 算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内形成匹配。
但假如匹配十万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把五个正则优化成Trie树的办法,如日本人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者如今在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:兰姆(Lamb)daNet兰姆daNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创制、锻炼并拔取了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户能够使用多种办法组成那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:假若您从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了解,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么这门要旨课程你必须长远摸底。

介绍:”人工智能钻探分许多派别。其中之一以IBM为表示,认为一旦有高性能总结就可拿到智能,他们的‘深蓝’打败了社会风气象棋冠军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的门户认为一旦找来专家,把她们的想想用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的源于

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

介绍:果壳网有道的三位工程师写的word2vec的解析文档,从中央的词向量/总括语言模型->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感兴趣的恋人能够看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机器学习的各样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(写作品的时候,现在是2015年了应该快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是某些他的经历之谈.对于入门的仇人或者会有襄助

介绍:这是一篇有关机器学习算法分类的篇章,十分好

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在此地有一部分的优秀内容就是缘于机器学习日报.

介绍:这是一篇有关图像分类在深度学习中的作品

介绍:作者与Bengio的小兄弟Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复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,这是一篇NLP在粤语言分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,另外还有一篇AWS部署教程

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把物教育家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的艺术写出来,是那多少个好的手册,领域内的paper各样注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,有些可能仍然第一次听说,内容抢先文本、数据、多媒体等,让他们伴你发轫数据科学之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水学习综述及实际提出

介绍:
分外好的钻探递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的概念、原理、磨练及优化等各种方面内容,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:里面融合了成百上千的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各关键内容都伴有实在例子及数据,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:鲁棒及福利的人工智能优先探讨计划:一封公开信,近来一度有斯图亚特(Stuart)(Stuart)Russell, Tom Dietterich, Eric(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得(Peter) Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是目前霍金和Elon
Musk指示人们注意AI的暧昧要挟。公开信的始末是AI科学家们站在便民社会的角度,展望人工智能的前途提升大势,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要专注的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研商较少。其实还有一部泰剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从一起头的自身学习,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械通过学习成才之后想操纵世界的状态。说到这里推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了很多资源,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:非死不可人工智能研商院(FAIR)开源了一雨后春笋软件库,以扶助开发者建立更大、更快的深度学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的支付环境 Torch
中的默认模块,可以在更短的岁月内磨练更大局面的神经网络模型。

介绍:本文即便是写于二〇一二年,不过这篇作品完全是笔者的经验之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈灵顿(Harrington)做的一个访谈。包含了书中一些的疑点解答和某些民用学习提议

介绍:分外好的纵深学习概述,对二种流行的深度学习模型都进展了介绍和研讨

介绍:紧假若描述了拔取R语言举办多少挖掘

介绍:帮你精晓卷积神经网络,讲解很清晰,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的另外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崛起的杂文

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

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些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:一个用来急忙的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此处你可以看来近期深度学习有怎样新势头。

介绍:此书在信息搜索领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表 ,收录了音信搜索、网络音讯搜索、搜索引擎实现等方面相关的图书、研商为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:信息几何学及其在机器学习中的应用

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,相关的法规运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全状况的估量,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家可能都相比较陌生,不妨精晓下。

介绍:
文中关系了最优,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 + 长长时间回想LSTM) 和清华 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个磨练好的动物模型,你可以拿狮子大象的肖像来试试看看

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0上运用深度学习,作品来源paypal

介绍:用基于梯度下降的措施锻炼深度框架的推行推荐引导,作者是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用总结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录像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,作者的钻研方向是机器学习,并行总计假如您还想打听一些其它的可以看看她博客的任何小说

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精选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总括中的应用

介绍: Awesome系列中的公开数据集

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,快的原因一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍: Fields是个数学研讨为主,上边的这份ppt是来源于菲尔德(Field)(Field)s举行的位移中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典故事集,标注了关键点

介绍:
法兰克福高校与Google合作的新杂谈,深度学习也得以用来下围棋,据说能达标六段水平

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,罗布(Rob)oot,其它还援引一个深度学习入门与综合营料

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的杂谈库已经选定了963篇经过分类的深浅学习论文了,很多经文杂谈都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三次机器学习聚会上的告诉,关于word2vec及其优化、应用和扩充,很实用.境内网盘

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实惠呢?Spark(Spark)MLlib 1.2里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经钻探的杰里米(Jeremy)弗里曼(Freeman)(Freeman)脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的钻研数据,现在通告给我们用了。

介绍:
这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实现。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA实现主题部分采取了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是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科技大数额的开挖。收集近4000万作者信息、8000万杂谈信息、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、会议排行。

介绍: Quora上的要旨,钻探Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014顶尖杂文里的辨析结果和新办法,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,固然其间的略微课程已经归档过了,不过还有个另外消息并未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特(Robert)(Bert)(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(杰斐逊(Jefferson))1813年的信

介绍:libfacedetection是卡塔尔多哈高校开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测五个算法.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),能估算人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳小说把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比相似的propagation
model更加浓密一些。通过全局的安宁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系数影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周全

介绍:机器学习入门书籍,切实介绍

介绍:
相当棒的强调特征选拔对分类器首要性的小说。心绪分类中,依据互音信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更尽善尽美的功用,磨练和分类时间也大大降低——更要紧的是,不必花大量时辰在就学和优化SVM上——特征也一如既往no
free lunch

介绍:CMU的总结系和统计机系著名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总结和机具学习的歧异

介绍:随着大数额时代的赶到,机器学习变成化解问题的一种重大且紧要的工具。不管是工业界仍然学术界,机器学习都是一个炙手可热的势头,不过学术界和工业界对机器学习的研讨各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的钻研,工业界侧重于如何用机器学习来缓解实际问题。这篇著作是美团的其实条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型采用与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似全面)、partial_ratio(局部相似周到)、token_sort_ratio(词排序相似周密)、token_set_ratio(词集合相似系数)等 github

介绍:Blocks是依据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地成立和管理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注,相当适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一路特征,可更好地发布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的取得和清洗;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的光阴体系万分检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对万分的定义和分析很值得参考,文中也关系——卓殊是强针对性的,某个圈子支出的老大检测在其余世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质料问题的答应,数据质地对各个层面集团的性能和频率都至关紧要,文中总括出(不压制)22种典型数据质料问题显现的信号,以及突出的多寡质地解决方案(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年特拉维夫纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:很好的准绳随机场(CRF)介绍作品,作者的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现长足准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着抉择GPU的指出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超越样本数)的线性模型,13年同要旨报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!作者的换代频率也很频繁

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 接纳Torch用深度学习网络领会NLP,来自非死不可 人工智能的作品.

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

介绍: 信息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型衍生和变化而来
2)捕捉了向量空间模型中两个影响索引项权重的因子: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研商:组合了BM11和BM15五个模型。4)作者是BM25的发起人和Okapi实现者罗Bert(Robert)son.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间体系的简约介绍,ARMA是啄磨时间体系的首要性艺术,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

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

介绍:
揭开印度菜的好吃秘诀——通过对大气菜谱原料关系的开掘,发现印度菜美味的由来之一是内部的含意互相争辩,很有趣的文件挖掘研讨

介绍:
HMM相关著作,其它推荐普通话分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的涉嫌,最知名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频和什么低频词的描摹 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,阿拉伯语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有好多RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信你也会获益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN最近热议话题,主题涉及机械学习、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,在原有的Cheat
Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的宏观硬件指南,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】在面部识别上你本身都是专家,固然细微的距离也能识别。研商已表达人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识此外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的无微不至结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过练习可以做出惊人和超级的东西出来。此外作者博客的另外随笔也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实使用场景NN选取参考表,列举了部分金榜题名问题提出利用的神经网络

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go三个版本的代码

介绍:深度学习课程,github

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)·霍威助教.

介绍:Google对非死不可 DeepFace的精锐反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达到99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客作品,由约瑟夫 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,作品首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式实现,以及体现一些简单易行的例证并提议该从哪个地方上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro Domingos团队的DNN,提供小说和促成代码.

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,目前可处理中英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
 思路实现.

介绍:本文遵照神经网络的升华过程,详细讲解神经网络语言模型在一一阶段的样式,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等关键变形,统计的特别好.

介绍:经典问题的新钻探:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总括机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,包括完全的数目处理流程,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琢磨期刊,每篇著作都含有一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的正确性和可另行的商量期刊。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,探讨加密数量飞速分类问题.

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
,辅助构建各个互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的情事下大旨达到线性加速。12块Titan
20小时可以完成Googlenet的教练。

介绍:这是一个机器学习资源库,即使相比少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.此外还有一个由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:这是一本自然语言处理的词典,从1998年启幕到近日积累了诸多的专业词语解释,假诺您是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的比赛数据,用PageRank总括世界杯参赛球队排行榜.

介绍:R语言教程,其它还推荐一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的很快算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
研商深度学习机关编码器如何有效应对维数灾难,国内翻译

介绍: CMU的优化与自由模式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的根本,值得深入学习 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,内容涉嫌图像识别应用的各样方面

介绍:用Spark(Spark)的MLlib+GraphX做科普LDA主旨抽取.

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随想集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它目前托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热心的爱人翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的多寡挖掘著作.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深刻浅出.

介绍: 十分有力的Python的数额解析工具包.

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的发端测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, 亚伦Courville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: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数据数学家名家推荐,还有资料.

介绍:实现项目已经开源在github下边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的法门也能和word2vec获取差不多的功能。其它,无论作者怎么试,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 Socher主讲.

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心境分类效率很好.实现代码.

介绍:卡耐基梅隆赖安 Tibshirani和拉里Wasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中等总括学(36-705),聚焦总结理论和形式在机械学习园地应用.

介绍:《武大大学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恋人肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPARK大数额应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的内容可以关注一下官方主页.

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(自动归咎翻译规律、自动通晓语境、自动识别语义等等)往日,请通过Google学术简单搜一下,假设Google不可用,这些网址有其一小圈子几大顶会的杂文列表,切不可断章取义,胡乱固然.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的Twitter心情分类,贯彻代码.

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:加州伯克利分校的深浅学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其余报告
里面有部分很有意思的施用 我们可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇杂谈(机器学习这个事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机械学习课也很了不起

介绍:莱斯高校(Rice University)的深度学习的概率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成鸡尾酒评论的开源Twitter机器人,github地址.

介绍:录像+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(David) 泰勒(Taylor)近日在Mc吉尔(Gill)University商量会上的告知,还提供了一多级讲机器学习情势的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的录像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:Amazon在机械学习位置的一部分运用,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实现的卷积神经网络,辅助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|金融等领域)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量历史学》.

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分析和数码挖掘的概率数据结构.

介绍:机器学习在导航下边的应用.

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}数据练习营:R&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和RNN的议论 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,提供教科书及教学录像,很不错.境内镜像.

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib实现易用可扩张的机器学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,此外一个,其它还援引《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任用杂谈列表,大部分舆论可使用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的显要性.

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:最显眼入门指南,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开源实现横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现优秀.

介绍:卡耐基梅隆高校总括机大学语言技术系的资源大全,包括大气的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:Twitter心理分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:华盛顿高校的Machine Learning Paper Repository.

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的Spark(Spark) summit会议资料.

介绍:最新的Spark(Spark) summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

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

介绍:南开高校副讲师,是图挖掘地点的我们。他掌管设计和贯彻的Arnetminer是国内超越的图挖掘系统,该体系也是四个会议的帮忙商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半监控学习,multi-label学习和集成学习地点在国际上有一定的震慑力.

介绍:音讯寻找,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军学士是眼下Google中日立陶宛语搜索算法的重大设计者。在Google其间,他领导了诸多研发项目,包括不少与闽南语相关的产品和自然语言处理的类型,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关杂文集.

介绍:咋样评价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:Twitter新trends的主导实现框架.

介绍:Storm手册,国内有粤语翻译版本,谢谢作者.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术随笔写作方法和技艺,西蒙(Simon) Peyton 琼斯(Jones)的How to write a
good research
paper
同类视频How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经网络操练中的Tricks之迅捷BP,博主的任何博客也挺了不起的.

介绍:作者是NLP方向的大学生,短短几年内琢磨成果颇丰,推荐新入门的敌人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg按照GoogleScholar建立了一个总计机世界的H-index牛人列表,我们熟稔的各类领域的大牛绝大多数都在榜上,包括1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百位美国工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在这边推荐的案由是豪门能够在google通过寻找牛人的名字来收获更多的资源,那份材料很宝贵.

介绍:用大型语料库学习概念的层次关系,如鸟是鹦鹉的顶头上司,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上级。改进性在于模型构造,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:
这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,虽然R语言
已经有像样的项目,但说到底能够追加一个可选项.

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:图像指纹的重复识别,作者源码,国内翻译版本.

介绍:提供总计机视觉、机器视觉应用的营业所音信汇总.应用领域包括:自动帮忙驾驶和交通管理、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、各种工业自动化和验证、医药和海洋生物、移动装备目的识别和AR、人群跟踪、录像、安全监察、生物监控、三维建模、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据总计开源库.

介绍:加州理工吉尔(Gill)Bert Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特(Gilbert)(Bert) Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

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

介绍:神速入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了一些机器学习技术,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选取和模型采纳问题.

介绍:基于斯帕克(Spark)(Spark)的神速机器学习,视频地址.

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,除此之外还有其他的免费编程书籍,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:深度学习的总计分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能高效到位磨练的广阔(多层)深度网络HN.

介绍:深度学习解读小说.

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

介绍:安德鲁(Andrew) Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其余机器学习著作也不错.

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:情绪时刻更惜字——MIT的摩登Twitter钻探结果.

介绍:杜阿拉大学人类语言技巧研讨相关杂文.

介绍:实现神经图灵机(NTM),花色地址,此外推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿(华盛顿(Washington))大学的机械视觉(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 新版扩大Jure
Leskovec作为合作作者,新增社交网络图数据挖掘、降维和广阔机器学习三章,电子版照例免费.

介绍:一个深度学习资源页,资料很充分.

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的引荐系统,境内译版.

介绍:研究生学位杂谈:ELM研究进展.

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:面向数据音信的文件挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类类另外维数灾难.

介绍:深度学习vs.大数据——从数据到文化:版权的思辨,[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)的数据可视化提出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习方法言传身教/相比参考表,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:基于机器学习的尾巴检测工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加速。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet操练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet相比较,接纳动态数据流引擎,提供更多灵活性。将来将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:2015年国际总计机视觉与格局识别会议paper.

介绍:Netflix工程总经理眼中的归类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注比赛排名+各家杂谈,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术连带杂谈.

介绍:基于Caffe的加快深度学习系列CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(训练与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 此外推荐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/无监督特征学习的告知,国内云.

介绍:杂谈:通过机要知识迁移锻练RNN.

介绍:面向金融数据的情丝分析工具.

介绍:(Python)大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(谷歌大脑科学家、caffe创制者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks实现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五个问题.

介绍:神经网络学习材料推荐.

介绍:面向连串学习的RNN综述.

介绍:R文本处理手册.

介绍:“必看”的Python视频集锦.

介绍:Google(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数码的任意算法(UC Berkeley 2013).

介绍:DataCamp中级R语言教程.

介绍:免费电子书:轻松领会拓扑学,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,他的风味就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括援助向量机,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是一个让机器学习钻研简单化的遵照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是皮肤的精确统计形式。HTM的主干是基于时间的缕缕学习算法和储存和废除的时空情势。NuPIC适合于各样各类的题目,尤其是检测非常和预测的流多少来自。

介绍:Nilearn
是一个可以很快总结学习神经影象数据的Python模块。它采用Python语言中的scikit-learn
工具箱和一些拓展前瞻建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来举办多重的总结。

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、容易采用并且强大的机器学习算法和开展各个各种的预定义的条件中测试来相比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为多少挖掘,自然语言处理,网络分析和机具学习提供工具。它协理向量空间模型、聚类、协助向量机和感知机并且用KNN分类法进行分拣。

介绍:Fuel为您的机械学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10
(图片数据集), Google’s One 比尔ion Words
(文字)这类数据集的接口。你利用她来因而很多种的法子来顶替自己的数额。

介绍:鲍伯(Bob)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++语言共同编辑的,它的统筹目标是变得更加急速并且减弱开支时间,它是由拍卖图像工具,音频和录像拍卖、机器学习和格局识另外大方软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和总括的数据集的库程序。这么些模块对于玩具问题,流行的处理器视觉和自然语言的数据集提供正规的Python语言的应用。

介绍:MILK是Python语言下的机器学习工具包。它最紧假使在众多可得到的归类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中使用监督分类法。
它还推行特征选用。
这么些分类器在很多下边相结合,可以形成不同的诸如无监控学习、密切关系金传播和由MILK帮忙的K-means聚类等分类类别。

介绍:IEPY是一个只顾于关系抽取的开源性信息抽取工具。它根本针对的是索要对大型数据集举办音信提取的用户和想要尝试新的算法的数学家。

介绍:Quepy是通过改变自然语言问题因而在数据库查询语言中开展询问的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同门类的题目。所以,你绝不编码就足以创立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。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。

介绍:赫柏(Hebe)l是在Python语言中对于神经网络的深浅学习的一个库程序,它利用的是因此PyCUDA来展开GPU和CUDA的加快。它是最首要的神经网络模型的类另外工具而且能提供一些不比的移动函数的激活功效,例如重力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和截止法。

介绍:它是一个由有用的工具和一般性数据科学任务的增添组成的一个库程序。

介绍:这一个程序兼容纳了大量能对您做到机器学习任务有援助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起干活,此外的平常更有用。

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解决方案的库程序。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语言下的机器学习和总括工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个大概的讲明性语法探索效用由此可以急迅有效地实践算法和转移。

介绍:这一多重工具通过与scikit-learn兼容的API,来创立和测试机器学习效果。这些库程序提供了一组工具,它会让你在许多机械学习程序采纳中很受用。当你采纳scikit-learn这个工具时,你会深感到备受了很大的声援。(即便这只可以在你有例外的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的法子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各个各样的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的法门训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。

介绍:用亚马逊的机器学习建筑的概括软件收集。

介绍:这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极其学习机器的实现。

介绍:电子书降维方法,另外还引进Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的深度学习数据集列表.

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扑,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的六个方面.

介绍:澳大伯明翰国立大学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Google的CV研商列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习活动发现篮球赛出色片段.

介绍:对本土化特征学习的分析

 

 

【编辑】Major术业

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

著作链接地址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

介绍:这是瑞士人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新星版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特色是以时间排序,从1940年起先讲起,到60-80年间,80-90年间,一向讲到2000年后及近期几年的开展。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用分外系数.

注:机器学习材料篇目一共500条,篇目二初叶更新

201《Understanding Convolutions》

仰望转载的爱侣,你能够不用联系自身.可是毫无疑问要保留原文链接,因为那些项目还在延续也在不定期更新.希望寓目著作的敌人可以学到更多.另外:某些材料在中华做客需要梯子.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:ICML2015
小说集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习总计1个;贝叶斯非参、高斯过程和读书理论3个;还有划算广告和社会采用.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE统计机视觉与格局识别(CVPR)大会在美利坚同盟国哥本哈根举办。微软研究员们在大会上显得了比在此从前更快更准的微机视觉图像分类新模型,并介绍了何等行使Kinect等传感器实现在动态或低光环境的快速大规模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/库的概括/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:数据科学家职位面试题.

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:来自非死不可的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(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:语义图像分割的真相演示,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书流聚类.

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:数据正确(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产条件(产品级)机器学习的机遇与挑战.

介绍:神经网络入门.

介绍:来自香港理工的协会化稀疏小说.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的舆论 .

介绍:20个最热点的开源(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的新式篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的新颖评论随笔《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的前瞻分析服务框架Palladium.

介绍:约翰(John) Langford和哈尔(Hal) Daume III在ICML2015上关于Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完这100篇论文就能成大数目高手,国内翻译.

介绍:NLP课程《社交媒体与公事分析》精选阅读列表.

介绍:写给开发者的机械学习指南.

介绍:基于维基百科的热点音信发现.

介绍:(Harvard)HIPS将发表可扩展/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出的层系递归编解码器.

介绍:GPU上依照Mean-for-Mode估量的急忙LDA磨炼.

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(及另外100个列表).

介绍:Google面向机器视觉的深度学习.

介绍:构建预测类应用时怎么接纳机器学习API.

介绍:Python+心情分析API实现故事情节(曲线)分析.

介绍:(R)基于Twitter/心理分析的祝词电影推荐,其它推荐分拣算法的实证相比较分析.

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

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(RLDM 2015)总计强化学习入门.

介绍:大卫 Silver的纵深加深学习教程.

介绍:深度神经网络的可解释性.

介绍:斯帕克(Spark)(Spark)急忙入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机械学习.

介绍:Stanford社交网络与音信网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:大卫(David)Silver(DeeMind)的加深学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的急迅深度学习.

介绍:来自微软的<R编程入门>.

介绍:(Go)心思分析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:2015年深度学习暑期课程,推荐讲师主页.

介绍:这是一篇有关百度著作《基于深度学习的图像识别进展:百度的多少执行》的摘要,提出两篇著作结合起来阅读.

介绍:视频标注中的机械学习技术.

介绍:硕士随笔:(Ilya Sutskever)RNN操练.

介绍:深度神经网络的褐色区域:可解释性问题,中文版.

介绍:Golang 实现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的纵深学习技术与技巧.

介绍:Kaggle’s Crowd弗劳尔(Flower)(Flower)比赛NLP代码集锦.

介绍:早稻田的自然语言理解课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:这是一本机器学习的电子书,作者Max
Welling
知识分子在机械学习教学方面装有充足的阅历,这本书小但精致.

介绍:由荷兰王国孟买大学 & Google瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于总计和翻译机器学习和处理器视觉类资料的博客,包含的内容:Hinton的CSC321课程的总括;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的总括;python的原理总括;Theano基础知识和操练总括;CUDA原理和编程;OpenCV一些总计.

介绍:针对实际问题(应用场景)如何拔取机器学习算法(连串).

介绍:数据正确免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有哪些?推荐MSRA的Frank(Frank)Soong老师关于语音合成的吃水学习情势的拍摄和幻灯片与以及Google的LSTM-RNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据正确的情势

介绍:形式识别与机具学习书本推荐,本书是微软加州洛杉矶分校研究院大神Bishop所写,算是可是广为认知的机械学习课本之一,内容覆盖系数,难度中上,适合硕士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:这篇小说荣获EMNLP2015的特等数据/资源奖特出奖,标明的推特数据集

介绍:作者在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件资源汇总

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

介绍:汉诺威希伯来大学教书Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢高校助教Shai
Ben-大卫(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班选读

介绍:机器学习深造清单

介绍:知乎下边的一篇有关NLP界有什么样神级人物?提问。首推迈克尔(Michael)(Michael) Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合开创者&主任 Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的紧要概念,应用程序和挑衅,目的在于让读者可以延续寻找机器学习知识。

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Amazon数据和众包Mechanical
Turk上,实现了来自彩票和处理的机制,以募集用户对产品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)训练集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,进步卖家利润和顾客满足度

介绍:来自Berkeley分校的科普机器学习.

介绍:来自52ml的机器学习资料大汇总.

介绍:这本书的作者McKeown是二〇一三年世界第一个数据科大学(位于哥伦比亚高校)组长,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文件摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier Amatriain在Summer School 2014 @
CMU上长达4钟头的报告,共248页,是对推荐系统提升的一次全面概括,其中还包括Netflix在个性化推荐方面的部分经历介绍.

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

介绍:Spark上的Keras深度学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习总结物教育学.

介绍:(系统/算法/机器学习/深度学习/图模型/优化/…)在线录像课程列表.

介绍:(PyTexas 2015)Python核心建模.

介绍:Hadoop集群上的大面积分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的纵深学习热门”东家”排名.

介绍:(c++)神经网络手把手实现教程.

介绍:香江粤语大学汤晓鸥助教实验室发表的巨型人脸识别数据集: 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控特征学习,Ross Goroshin’s
webpage
.

介绍:Google探究院山姆y Bengio等人多年来写的RNN的Scheduled
山姆pling磨练方法散文.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/总结/可视化/深度学习有关品种大列表.

介绍:CMU的信息论课程.

介绍:Google啄磨院Samy
Bengio
等人如今写的RNN的Scheduled
Sampling磨炼方法随想.

介绍:基于Hadoop集群的周边分布式深度学习.

介绍:来自牛津大学及NVIDIA的劳作,很实在很实用。采取裁剪网络连接及重训练方法,可大幅度回落CNN模型参数。针对亚历克斯(Alex)(Alex)Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度意况下,模型参数可极大削减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位大数目化学家,通过她们的名字然后放在google中寻觅一定能找到很多很棒的资源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的吃水学习(Theano/Lasagne)体系教程.

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

介绍:数据正确(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:重点推荐的20个数据正确相关课程.

介绍:递归神经网络.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总计建模/统计神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的小买卖图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经网络与深度学习。如今提供了前四章的文稿,第一章通过手写数字识此外事例介绍NN,第二章讲反向传来算法,第三章讲反向传播算法的优化,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:数据正确大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习资源列表.

介绍:很多arXiv下边知名杂文可以在那多少个网站找到github的档次链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:Spark(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,GoogleScholar是十年前的产物,他们现在想要做进一步的增高。于是推出了全新的,专门针对数学家设计的学问搜索引擎Semantic
Scholar.

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

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

介绍:三星开源的很快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:语义大数目——大数额/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的深度学习库开源.

介绍:基于AWS的电动分布式科学总计库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:推荐维尔纽斯大学机械学习与数据挖掘研讨所所长——周志华助教的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锻练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:来自德克萨斯奥斯汀分校大学的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:这么些专栏是一个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,每节课请一位巨头公司的有关官员来做访谈,讲述该商厦是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb开创者Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言明白(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:数据数学家毕业后连续上学的5种形式.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下管文学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:2015年度CCF非凡硕士学位故事集奖小说列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:南开大学邱锡鹏师资编制的神经网络与深度学习课本,ppt.

介绍:微软南美洲研讨院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其它技术原理分析

介绍:Michael·I.乔丹(乔丹)的主页.依照主页可以找到很多资源。迈克尔(Michael)·I.乔丹(乔丹(Jordan))是闻名遐迩的总括机科学和总结学学者,首要研讨机器学习和人工智能。他的重点贡献包括指出了机器学习与总括学之间的交换,并推进机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的关键。

介绍:杰弗里·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位大不列颠及北爱尔兰联合王国诞生的精打细算机学家和心绪学家,以其在神经网络方面的进献知名。辛顿是反向传播算法和对照散度算法的发明人之一,也是深浅学习的能动推进者.通过她的主页可以开掘到很多Paper以及优异学生的paper,另外推荐她的学生Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机械学习方向的牛人,假设您不精通可以阅读对话机器学习大神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出版的纵深学习电子书,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:推荐微软北美洲探究院何恺明主页

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:上海南开张志华先生的总计机器学习与机具学习导论视频链接: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)深度学习运用之流量鉴别(协议鉴别/相当检测),[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:一个推介系统的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学统计总计学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供大量的机械学习算法和总括检验,并能够处理中小范围的数据集

介绍:递归神经网络awesome系列,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿高校的上书,重要琢磨方向是机器学习与数码挖掘.在2015年的ACM
webinar会议,曾发布了关于盘点机器学习园地的五大山头主旨演讲.他的个人主页拥有众多连锁研讨的paper以及他的助教课程.

介绍:机器学习视频集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:这篇作品内的推荐系统资源很丰裕,作者很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的随笔.

介绍:(天教育学)贝叶斯方法/MCMC教程——总结实战

介绍:免费书:统计稀疏学习,作者Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是牛津高校的讲授,Trevor
Hastie更是在总结学学习上建树多多

介绍:R分布式总括的升华,此外推荐(R)气候变化可视化,(R)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的主旨探讨会——心绪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,浓密浅出介绍深度学习,由雨果 Larochelle(Yoshua
Bengio的学士生,杰弗里 Hinton以前的研究生后)主讲,强烈推荐.

介绍:牛津新科目,面向视觉识其它卷积神经网络(Fei-Fei Li & 安德烈(Andre)j
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015议会总计第一有的,其次片段.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:宾夕法尼亚州立大学出名视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,小玉rberg。这篇期刊作品融合了前面两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨识图片中的文本(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数量集索引,
包含387个标签,共收录了314个数据集合,点击标签云就足以找到自己需要的库了.

介绍:汤姆(Tom)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,而且啄磨了 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比赛以及MS COCO比赛联合研商会的幻灯片和视频.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]据悉TensorFlow的纵深学习/机器学习课程.

介绍:R-bloggers网站2015″必读”的100篇著作,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:这是一本在线的纵深学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
Aaron Courville.假设你是一位新入门的学员可以先看这本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.华语译本

介绍:UFLDL推荐的深度学习阅读列表.

介绍:伦敦州立大学布法罗分校2015年青春机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的深浅学习Python库之一,亦协助GPU,入门比较难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:研究生故事集:神经网络总括语言模型.

介绍:文本数据的机械学习活动分拣方法(下).

介绍:用RNN预测像素,可以把被遮挡的图形补充完整.

介绍:微软研讨院把其深度学习工具包CNTK,想进一步询问和读书CNTK的校友可以看前些天公布的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
卡尔曼滤波器教材,用尽量少的数学和演绎,传授直觉和经验,全体Python示例,内容覆盖卡尔(Carl)曼滤波器、扩充卡尔(Carl)曼滤波,无迹卡尔(Carl)曼滤波等,包括训练和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的总计测算,R示例代码,很不利GitHub.

介绍:这本书是由Yoshua
Bengio撰写的课程,其情节涵盖了学习人工智能所利用的深度学习架构的读书资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:这是一份机器学习和纵深学习课程,著作和资源的清单。那张清单依照各类主题展开写作,包括了许多与深度学习有关的花色、总括机视觉、加强学习以及各类架构.

介绍:这是由Donne马丁策划收集的IPython笔记本。话题涵盖大数额、Hadoop、scikit-learn和不错Python堆栈以及众多任何方面的内容。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定义等.

介绍:开源的纵深学习服务,DeepDetect是C++实现的基于外部机器学习/深度学习库(近日是Caffe)的API。给出了图片练习(ILSVRC)和文件磨炼(基于字的情丝分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:这是海外的一个科技频道,涵盖了数额挖掘,分析以及数额科学类的著作.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经典杂文:数据挖掘与总括学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发表.

介绍:犹他州高校Matt Might助教推荐的硕士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不引人注目的正确——概率论导论(MITx).

介绍:R语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态记忆网络实现.

介绍:英文主页

介绍:50个大数量解析最佳学习资源(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的宏观硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文

介绍:kaiming开源随笔

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:怎么样在社会媒体上做言语检测?没有多少怎么做?推特官方公布了一个分外宝贵的数据集:12万标号过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机具学习重点集会ICLR 2016起用作品

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/数据搜集/内容设计息息相关资源推介

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 Michael I.
乔丹两位我们第一次联合发文,CAFFE和SPARK完美组合,分布式深度学习混搭情势!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
的一个研讨项目,MLbase是一个分布式机器学习管理系列

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:Spark录像集锦

介绍:R语言深度学习第一节:从零初始

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner随笔引用数据集(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的分布式Caffe实现CaffeOnSpark(Spark)

介绍:Learning to Rank简介

介绍:全球深度学习专家列表,涵盖探讨者主页

介绍:斯帕克(Spark)(Spark)生态一级项目集中

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

介绍:深远机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的吃水学习课程,课程youtube地址,GoogleDeepMind的探讨化学家,其余首页:computervisiontalks的始末也很丰盛,假使你是做机械视觉方面的钻研,推荐也看看其他内容.肯定收获也不小.还有,这位youtube主页顶过的视频也很有分量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习园地的Hacker
news.紧跟深度学习的新闻、研究进展和有关的创业项目。从事机械学习,深度学习园地的仇敌提出每一天看一看

介绍:马克斯out网络剖析

介绍:NIPS领域的会议paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的应用,假诺您从事生物工程领域,可以先读书一篇作品详见介绍

介绍:深度学习在海洋生物音讯学领域的运用

介绍:一些关于机器学习需要理解知识,对于刚刚入门机器学习的同校应该读一读

介绍:复旦大学机械学习用户组主页,网罗了早稻田大学部分机器学习领域专家与消息

介绍:Randy
Olson’s
的一对多少解析与机具学习项目库,是上学实践的好资料

介绍:Golang机器学习库,简单,易扩展

介绍:用斯威夫特(Swift)(Swift)开发苹果拔取的倒是很多,而用来做机械学习的就相比较少了.斯维夫特(Swift)Ai在这上头做了累累聚集.可以看看

介绍:如何向一位5岁的幼儿解释援助向量机(SVM)

介绍: reddit的机器学习栏目

介绍:
统计机视觉领域的一些牛人博客,超有实力的钻研机关等的网站链接.做总括机视觉方向的情侣提出多关注其中的资源

介绍:香岛闽南语高校深度学习琢磨主页,此外研究小组对二〇一三年deep learning
的最新进展和连锁小说
做了整理,其中useful
links的内容很收益

介绍:
那是一篇关于寻找引擎的学士杂谈,对现在大面积接纳的物色引擎google,bing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技术参考价值

介绍: 深度学习书本推荐(毕竟这类书相比少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习方面的探研讨文.

介绍:
来自Google大脑的反复分布式梯度下降.同时援引科普分布式深度网络

介绍: 社交统计探讨有关题材综述.

介绍: 社交总括应用领域概览,里面有些经典随笔推荐

介绍: 协同过滤在引进系统应用.

介绍: 协同过滤在内容引进的探讨.

介绍: 协同过滤经典小说.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: Amazon对此联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 统计机图形,几何等随笔,教程,代码.做统计机图形的引进收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚大学课程,稀疏代表和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的青年研究者奖(Young
Researcher
Award)授予完成研究生学位后七年内拿到特出进献的;由CV社区提名,在CVPR会议上发表。2015年得主是哥大助理讲师约翰Wright,09年《健壮人脸识其余稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系出名讲师Alex(Alex) Smola在Quora对于《程序员怎么着学习Machine
Learning》的提出:Alex推荐了诸多关于线性代数、优化、系统、和总计领域的经典教材和资料.

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器学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的概念,分享了累累代码集合,并且认为ML可以用在展望代码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:
深度学习进行目标识其它资源列表:包括RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、FastR-CNN、DeepBox、MR-CNN、法斯特(Fast)(Fast)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:
巴黎高等师范星机交互组五篇CHI16稿子。1.众包激励机制的行为经济学研商:批量结算比单任务的完成率高。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核心分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识此外移动估算。5.砥砺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,而非为化学家而作。它用Rust开发,传统的机械学习,现今的深度学习通吃。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、比较强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICLR 2016 散文的代码集合

介绍: 此书是宾夕法尼亚大学概率图模型大牛达芙妮(Daphne)Koller所写,紧要涉及的是贝叶斯网络和马尔科夫逻辑网络的learning和inference问题,同时又对PGM有深入的辩护解释,是读书概率图模型必看的图书。难度中上,适合有部分ML基础的大学生.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: 斯帕克(Spark)分布式深度学习库BigDL

介绍:
这是一份关于机器学习和数码挖掘在网络安全地点选拔的资源帖,包含了一些至关首要的站点,随想,书籍,宾夕法尼亚州立课程以及一些行之有效的教程.

介绍: 麻省财经政法大学(MIT)开设课程.S094:自主驾驶汽车的吃水学习

介绍: ICML 2016视频集锦

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:微软非洲研商院的刘铁岩等人多年来在AAAI
2017上做的关于优化以及广泛机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对传统的优化算法,特别是有的反驳特性以及分布式算法的应和理论特性都有一个相比详细的总计。分外适合想急迅了然这么些世界的我们和工程师。此外,这一个Tutorial还介绍了DMTK的部分情形,作为一个分布式总括平台的利害,还附带相比较了Spark(Spark)和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了纵深学习框架的宏图思想和促成,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的习性和异同。

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:自然现象可靠机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:Google发表大规模音频数据集

介绍:练习神经网络的5种算法

介绍:笔记:澳大不莱梅国立CS224n深度深造NLP课程(2017)

介绍:London深度学习研商会资料

介绍:杂谈导读:深度神经网络通晓、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有不少经典推荐可以翻阅

介绍:面向机器学习的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习小说与资源大列表(随想、预练习模型、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:《统计机如故不可以做什么样——人工理性批判》MIT版导言

介绍:Google发杂文详解TPU

介绍:前年ICWSM会议杂文合集,业内对它的评价是:”算是最顶级也是最早的有关社会总括的集会”。里面的小说大部分是研商社交网络的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容仍然挺前沿的。假使您是做社会统计的要么可以看看。毕竟是行业内金榜题名的会议。对了,只假若您领会名字的知名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅粤语机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(粤语字幕)

介绍:印度孟买理工2017季CS231n深度视觉识别课程视频

 

 

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

介绍:帮您理解卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups & Group Convolutions.
作者的其他的关于神经网络著作也很棒

介绍:这是一份python机器学习库,假使你是一位python工程师而且想深刻的求学机器学习.那么这篇著作或许可以帮助到你.

202《Introduction to Deep Learning Algorithms》

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:这一篇介绍倘使计划和保管属于您自己的机械学习项目标篇章,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

203《Learning Deep Architectures for AI》

介绍:一本学习人工智能的图书,作者是Yoshua Bengio,相关国内通讯

介绍:假如您还不知晓怎么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇著作已经被翻译成中文,如若有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

204《杰弗里 E. Hinton个人主页》

介绍:杰弗里(Geoffrey) Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些介绍性作品和课件值得学习

介绍:R语言是机械学习的重大语言,有为数不少的恋人想深造R语言,不过接连忘记一些函数与根本字的意义。那么那篇作品或许能够协助到您

205《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF SCIENCE》

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,那篇著作相比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,另外探究了范本大小、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

206《H2O》

介绍:一个用来神速的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的挑选、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

207《ICLR 2015议会的arXiv稿件合集》

介绍:在此地您可以看到如今深度学习有什么样新势头。

介绍:<机器学习与优化>这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,
也许这本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

208《Introduction to Information Retrieval》

介绍:此书在音信搜索领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音信搜索、网络信息搜索、搜索引擎实现等方面相关的书籍、商量为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:作者是来自百度,但是他我现已在2014年五月份报名离职了。可是这篇作品很正确假设您不精晓深度学习与帮忙向量机/总括学习理论有什么样联系?那么相应即刻看看那篇作品.

209《Information Geometry and its Applications to Machine Learning》

介绍:音信几何学及其在机械学习中的应用

介绍:这本书是由Google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),Eric(Eric) Lehman et
al 2013
。分为5大部分:1)注解,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

210《Legal Analytics – Introduction to the Course》

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,相关的王法接纳包括预测编码、早期案例评估、案件完全情形的预测,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们可能都相比较陌生,不妨了然下。

介绍:音讯时代的总结机科学理论,最近国内有纸质书购买,iTunes购买

211《文本上的算法》

介绍:
文中提到了最优,模型,最大熵等等理论,另外还有使用篇。推荐系统可以说是一本无可非议的阅读稿,关于模型还援引一篇Generative
Model 与 Discriminative Model

介绍:这是一本由雪城高校新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学学R语言的同班选读。

212《NeuralTalk》

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 + 长长期纪念LSTM) 和澳大阿里格尔国立 (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照片来尝试看

介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近来, 查理(Charles) Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

213《Deep Learning on Hadoop 2.0》

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上利用深度学习,作品来源paypal

介绍:不会总结如何做?不知情咋样抉择恰当的总计模型怎么做?这这篇著作你的精美读一读了澳大利亚国立约书亚(Joshua)B. Tenenbaum和瑞典皇家理工Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的稿子。可以自行选用回归模型连串,仍能半自动写报告…

214《Practical recommendations for gradient-based training of deep
architectures》

介绍:用基于梯度下降的形式训练深度框架的推行推荐指点,作者是Yoshua Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

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

215《Machine Learning With Statistical And Causal Methods》

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(录像告诉)

介绍:这是一本音信搜索有关的图书,是由加州Davis分校Manning与Google副主管Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval平昔是北美最受欢迎的信息搜索教材之一。近来作者扩展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

216《Machine Learning Course 180’》

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

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表明机器学习重大概念: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.很分明

217《回归(regression)、梯度下降(gradient descent)》

介绍:
机器学习中的数学,作者的钻研方向是机械学习,并行总结假如你还想精晓一些其他的可以看看他博客的别样作品

介绍:雅虎钻探院的数目集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总计广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的多少。

218《美团推荐算法实践》

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:那是一本牛津总结学知名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2014年10月一度开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

219《Deep Learning for Answer Sentence Selection》

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选取

介绍:机器学习最佳入门学习材料会聚是专为机器学习初大方推荐的上乘学习资源,帮忙初学者连忙入门。而且这篇小说的牵线已经被翻译成中文版。如若您有点熟知,那么自己指出你先看一看普通话的牵线。

220《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
Networks for Web Search 》

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书统计中的应用

介绍:首借使顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几本综述作品,将近100篇论文,各位山头们的Presentation。全体都得以在google上找到。

221《Awesome Public Datasets》

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍:这是一本图书,重要介绍的是跨语言信息搜索方面的知识。理论很多

222《Search Engine & Community》

介绍: 一个学问搜索引擎

介绍:本文共有四个体系,作者是来自IBM的工程师。它首要介绍了推介引擎相关算法,并帮忙读者很快的贯彻这个算法。
讨论推荐引擎内部的秘密,第 2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,追究推荐引擎内部的机要,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

223《spaCy》

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,快的原由一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:康奈尔高校音信科学系助理教师DavidMimno写的《对机械学习初专家的少数指出》,
写的挺实在,强调举办与理论结合,最终还引用了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

224《Collaborative Filtering with Spark》

介绍: Field(Field)s是个数学钻探为主,下面的那份ppt是来源于Field(Field)s进行的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍:这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》,作者是北卡罗来纳教堂山分校的詹姆士(James) L.
McClelland。着重介绍了各样神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参照下

225《Topic modeling 的经典杂谈》

介绍: Topic modeling 的经文杂谈,标注了关键点

介绍:【“机器学习”是何许?】约翰Platt是微软研商院独立数学家,17年来他一向在机械学习园地耕耘。近日机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定举行博客,向群众介绍机器学习的商量进展。机器学习是怎么,被接纳在哪个地方?来看Platt的这篇博文

226《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural
Networks》

介绍:
伊斯坦布尔高校与Google合作的新杂文,深度学习也得以用来下围棋,据说能达成六段水平

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于十二月21-26日在江山议会着力隆重进行。这一次大会由微软南美洲钻探院和浙大高校一起主办,是其一富有30多年历史并知名世界的机器学习园地的盛会首次来到中国,已成功吸引全球1200多位专家的报名参预。干货很多,值得深切学习下

227《机器学习周刊第二期》

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,罗布(Rob)oot,此外还引进一个纵深学习入门与综私营料

介绍:这篇作品重假设以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的具体采纳,RankNet对NDCG之类不灵敏,插手NDCG因素后化作了LambdaRank,同样的琢磨从神经网络改为使用到Boosted
Tree模型就完事了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,兰姆(Lamb)daRank,拉姆daMART,尤其以LambdaMART最为出色,代表散文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

此外,Burges还有好多出名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

228《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
Learning》

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

229《Recommend :Hang Li Home》

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:本课程将解说无监控特征学习和深度学习的严重性意见。通过学习,你也将促成多少个效益学习/深度学习算法,能观望它们为你工作,并就学怎么行使/适应这么些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是如数家珍的督查学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假设你不熟稔那多少个想法,我们提议您去那里机械学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余这有关这套教程的源代码在github上边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

230《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
BIBLIOGRAPHY》

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

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的随笔库已经选定了963篇经过分类的深浅学习杂文了,很多经典杂谈都早就选定

介绍:这份文档来自微软探讨院,精髓很多。假若急需完全知晓,需要一定的机器学习基础。不过有些地方会令人眼睛一亮,毛塞顿开。

231《MLMU.cz – Radim ?eh??ek – Word2vec & friends (7.1.2015)》

介绍: Radim
?eh??ek(Gensim开发者)在五次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:这是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的已经算比较详细的了

232《Introducing streaming k-means in Spark 1.2》

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有效性呢?SparkMLlib 1.2里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研商的JeremyFreeman(Freeman)脑神经数学家编写,最初是为着实时处理他们每半时辰1TB的研究数据,现在发布给大家用了。

介绍:天天请一个大牛来讲座,首要涉嫌机械学习,大数量解析,并行统计以及人脑探讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

233《LDA入门与Java实现》

介绍:
这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实现。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA实现主题部分使用了arbylon的LdaGibbs山姆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:一个一级级完整的机械学习开源库总结,倘使你以为这么些碉堡了,这背后那一个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的仇人举办了翻译闽南语介绍机械学习数据挖掘免费电子书

234《AMiner – Open Science Platform》

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科技大数额的发掘。收集近4000万作者信息、8000万舆论新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;襄助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍:ACL候任主席、早稻田高校总结机系克Rhys(Chris)Manning讲授的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在北卡罗来纳教堂山分校公然课网站上收看了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与试验也得以下载。

235《What are some interesting Word2Vec results?》

介绍: Quora上的主题,钻探Word2Vec的有趣应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014一流杂谈里的分析结果和新章程,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着厦大毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

236《机器学习公开课汇总》

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其中的有些课程已经归档过了,可是还有个另外信息没有。感谢课程图谱的小编

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

237《A First Course in Linear Algebra》

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特(Robert)(Bert) 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: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。

238《libfacedetection》

介绍:libfacedetection是费城高校开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测六个算法.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),能揣测人脸角度。

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机器学习库,遵照大数目、NLP、总计机视觉和Deep
Learning分类举办了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

239《Inverting a Steady-State》

介绍:WSDM2015最佳论文把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比相似的propagation
model更加深厚一些。通过全局的安居乐业分布去求解每个节点影响周密模型。假使合理(转移受到附近的影响周全影响)。可以用来反求每个节点的熏陶系数

介绍:机器学习最主题的入门小说,适合零基础者

240《机器学习入门书单》

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其他算法中拉开出来的。这里,大家从多少个方面来给我们介绍,首个地点是上学的点子,第二个地方是算法的类似性。

241《The Trouble with SVMs》

介绍:
非凡棒的强调特征接纳对分类器首要性的篇章。心绪分类中,遵照互消息对复杂高维特征降维再采纳节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更非凡的功能,练习和归类时间也大大降低——更要紧的是,不必花大量岁月在攻读和优化SVM上——特征也如出一辙no
free lunch

介绍:看题目你早就清楚了是何等内容,没错。里面有这个经文的机器学习论文值得仔细与高频的读书。

242《Rise of the Machines》

介绍:CMU的总结系和统计机系著名教师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总计和机械学习的出入

介绍:录像由加州Davis分校高校(Caltech)出品。需要英语底子。

243《实例详解机器学习如何解决问题》

介绍:随着大数目时代的来临,机器学习变成解决问题的一种重要且紧要的工具。不管是工业界依旧学术界,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械学习的钻研各有讲究,学术界侧重于对机器学习理论的研讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来化解实际问题。这篇小说是美团的莫过于条件中的实战篇

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

244《Gaussian Processes for Machine Learning》

介绍:面向机器学习的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型采取与超参优化、高斯模型与别的模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

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。不多我提出你看完一本再下载一本。

245《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in Python》

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(局部相似系数)、token_sort_ratio(词排序相似系数)、token_set_ratio(词集合相似全面)等
github

介绍:标题很大,从新手到我们。不过看完下边装有素材。肯定是专家了

246《Blocks》

介绍:Blocks是依照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地开创和治本NN模块.

介绍:入门的书真的很多,而且自己一度帮你找齐了。

247《Introduction to Machine Learning》

介绍:机器学习大神亚历克斯(Alex) Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近年来正巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近日恰好更新到 2.4
Exponential Families,课程录像playlist,
感兴趣的校友可以关注,非凡适合入门.

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

248《Collaborative Feature Learning from Social Media》

介绍:用社交用户作为学习图片的一路特征,可更好地表述图片内容相似性。由于不依靠于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的得到和漱口;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

249《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
series》

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的年月体系卓殊检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对相当的概念和剖析很值得参考,文中也提到——分外是强针对性的,某个圈子支出的不行检测在其余世界直接用可不行.

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的下结论

250《Empower Your Team to Deal with Data-Quality Issues》

介绍:聚焦数据质料问题的答应,数据质量对各类层面集团的性能和频率都至关重要,文中总括出(不限于)22种典型数据质地问题显现的信号,以及优异的数额质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:统计机视觉入门此前景目标检测1(总结)

251《汉语分词入门之资源》

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:总计机视觉入门之行人检测

252《Deep Learning Summit, San Francisco, 2015》

介绍:15年墨尔本纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

253《Introduction to Conditional Random Fields》

介绍:很好的尺度随机场(CRF)介绍文章,作者的上学笔记

介绍:这又是一篇机器学习初大方的入门著作。值得一读

254《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks》

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现长足准确的依存关系解析器

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

255《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
for Using GPUs in Deep Learning》

介绍:做深度学习怎么样抉择GPU的提议

介绍:python的17个关于机器学习的工具

256《Sparse Linear Models》

介绍: Stanford的Trevor Hastie助教在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型,13年同主题报告
、讲义.

介绍:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

257《Awesome Computer Vision》

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!作者的更新频率也很频繁

介绍:作者王益近日是腾讯广告算法首席执行官,王益硕士毕业后在google任钻探。这篇随笔王益硕士7年来从谷歌到腾讯对此分布机器学习的胆识。值得细读

258《Adam Szeidl》

介绍: social networks course

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要上学的教材和左右的学识。这样,给机器学习者提供一个升华的不二法门图,以免走弯路。此外,整个网站都是关于机器学习的,资源很充裕。

259《Building and deploying large-scale machine learning pipelines》

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

介绍:机器学习各类方向概括的网站

260《人脸识别开发包》

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍:深度学习阅资源列表

261《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
Torch》

介绍: 拔取Torch用深度学习网络明白NLP,来自非死不可 人工智能的小说.

介绍:这是一本来自微的切磋员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的点子和利用的电子书

262《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP》

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,作者用Shannon Entropy来形容NLP中各项任务的难度.

介绍:2014年12月CMU举行的机器学习冬天课刚刚停止有近50钟头的录像、十三个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:包括大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

263《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond》

介绍: 音讯搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型衍生和变化而来
2)捕捉了向量空间模型中六个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包含集成学习的思想:组合了BM11和BM15六个模型。4)作者是BM25的指出者和Okapi实现者罗Bertson.

介绍:在当年的IEEE/IFIP可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的问题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

264《Introduction to ARMA Time Series Models – simplified》

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间连串的简便介绍,ARMA是商量时间连串的重大情势,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

介绍:谷歌琢磨院的Christian
Szegedy在Google研商院的博客上简要地介绍了他们当年列席ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

265《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
Machine Translation》

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

介绍:贝叶斯学习。假使不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

266《Spices form the basis of food pairing in Indian cuisine》

介绍:
揭开印度菜的水灵秘诀——通过对大气菜系原料关系的挖沙,发现印度菜美味的原因之一是其中的意味彼此争辨,很有趣的文书挖掘商讨

介绍:网友问伯克利(Berkeley)机器学习大牛、米利坚双双院士Michael(Michael) I.
乔丹(Jordan):”假设你有10亿新币,你怎么花?乔丹:
“我会用这10亿先令建造一个NASA级此外自然语言处理钻探项目。”

267《HMM相关著作索引》

介绍: HMM相关著作,其余推荐闽南语分词之HMM模型详解

介绍:常会师试之机器学习算法思想简单梳理,另外作者还有部分其他的机械学习与数据挖掘随笔深度学习作品,不仅是理论还有源码。

268《Zipf’s and Heap’s law》

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最资深的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频和啥低频词的描摹 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,立陶宛语0.4-0.6)成正比

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘视频汇总

269《I am Jürgen Schmidhuber, AMA》

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)要旨,有很多RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信你也会获益匪浅.

介绍:在Kaggle上日常取得正确战表的提姆(Tim)Dettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及民用怎么构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

270《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:
成G上T的学易学据,HN近来热议话题,主题涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的章程,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:对话机器学习大神Michael(Michael) 乔丹

271《机器学习相互速查表》

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原始的Cheat
Sheet基础上助长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

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

272《A Full Hardware Guide to Deep Learning》

介绍: 深度学习的系数硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:是Stanford 助教 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把这一个科目翻译成了中文。如若你罗马尼亚语欠好,可以看看那么些

273《行人检测(Pedestrian Detection)资源》

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数目)。其实过五人都还不亮堂哪些是深度学习。这篇著作由浅入深。告诉您深度学究竟是咋样!

274《A specialized face-processing network consistent with the
representational geometry of monkey face patches》

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在面部识别上您我都是大家,虽然细微的差距也能辨别。商讨已表明人类和灵长类动物在脸部加工上不同于其他物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总结机模拟出人脸识此外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的圆满结合。

介绍:这是德克萨斯奥斯汀分校高校做的一免费课程(很勉强),这多少个可以给您在深度学习的中途给你一个学习的思绪。里面涉及了有些主干的算法。而且告诉你如何去采纳到实在条件中。中文版

275《Neural Net in C++ Tutorial》

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下降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雅观的东西出来。另外作者博客的另外作品也很科学。

介绍:这是吉隆坡大学做的一个纵深学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上使用案例。有源码

276《How to Choose a Neural Network》

介绍:deeplearning4j官网提供的实际上拔取场景NN采取参考表,列举了一部分天下无双问题提出选择的神经网络

介绍:机器学习模型,阅读这一个情节需要有自然的根底。

277《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala, Go)》

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

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个任务又各自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,时间体系分析,空间信息分析,多重变量分析,计量管文学,心境总计学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

278《Deep Learning Tutorials》

介绍:深度学习课程,github

介绍:
机器学习无疑是当前多少解析世界的一个紧俏内容。很多个人在平日的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总结一这周边的机械学习算法,以供你在做事和上学中参考.

279《自然语言处理的发展趋势——访卡内基(Carnegie)梅隆大学爱德华·霍威教授》

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆大学爱德华·霍威教师.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了几许个密密麻麻。其它还作者还了一个作品导航.非凡的感恩戴德作者总括。

280《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
Clustering》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)

介绍:Google对非死不可 DeepFace的强劲反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上直达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

281《MLlib中的Random Forests和Boosting》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客作品,由约瑟夫(Joseph) 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,作品重要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式实现,以及体现一些大概的事例并提出该从何地上手.普通话版.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

282《Sum-Product Networks(SPN) 》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(六)

介绍:华盛顿(华盛顿)高校Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和实现代码.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

283《Neural Network Dependency Parser》

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

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,目前可处理中英文语料,基于《A 法斯特(Fast) and
Accurate Dependency Parser Using Neural Networks》 思路实现.

284《神经网络语言模型》

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013课程。有mp3,
mp4,
pdf各类下载
他是伦敦高校教学,如今也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

介绍:本文依据神经网络的发展历程,详细讲解神经网络语言模型在逐个阶段的花样,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等关键变形,总计的特别好.

285《Classifying Spam Emails using Text and Readability Features》

介绍:FudanNLP,这是一个北大高校处理器大学开发的开源华语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:经典问题的新探究:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

286《BCI Challenge @ NER 2015》

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,襄助单机, Hadoop cluster,和 斯帕克cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:Kaggle脑控总计机交互(BCI)比赛优胜方案源码及文档,包括完全的多寡处理流程,是上学Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

287《IPOL Journal · Image Processing On Line》

介绍:对于保加阿瓜斯卡连特斯语欠好,但又很想学习机器学习的心上人。是一个大的造福。机器学习周刊近来最紧要提供闽南语版,如故面向周边国内爱好者,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。谢谢作者

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的钻研期刊,每篇作品都含有一个算法及相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的正确性和可重复的钻研期刊。我一向想做点类似的干活,拉近产品和技术之间的距离.

288《Machine learning classification over encrypted data》

介绍:《线性代数》是《机器学习》的显要数学起头课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不便于,假设一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学生失去学习的志趣。我个人推举的顶尖《线性代数》课程是宾夕法尼亚Gilbert(Bert)(Gilbert)Strang教授的学科。
学科主页

介绍:出自MIT,研讨加密数量快捷分类问题.

289《purine2》

介绍:大数据数据处理资源、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: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,补助构建各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的图景下大旨达到线性加速。12块Titan
20刻钟可以完成Googlenet的教练。

290《Machine Learning Resources》

介绍:雅虎邀请了一名源于本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的一体系视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的驳斥基础知识。

介绍:这是一个机器学习资源库,即便相比较少.但蚊子再小也是肉.有优异部分.此外还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源.

291《Hands-on with machine learning》

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

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

292《The Natural Language Processing Dictionary》

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学大学生克里斯(Rhys)(Chris)(Chris) McKinlay
(图1)通过大数额手段+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,对她们开展了总结抽样及聚类分析(图2,3),最终终于取得了真爱。科技改变命局!

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年始于到当下积淀了过多的正式词语解释,要是你是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让祥和成长更快.

293《PageRank Approach to Ranking National Football Teams》

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2014年8月1日开张,该课属于MIT大学生级另外课程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的对象不妨可以挑衅一下这门学科!

介绍:通过分析1930年至今的比赛数据,用PageRank总括世界杯参赛球队名次榜.

294《R Tutorial》

介绍:mllib实践经验分享

介绍:R语言教程,另外还引进一个R语言教程An Introduction to R.

295《Fast unfolding of communities in large networks》

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

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的很快算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即遵照此.

296《NUML》

介绍:NLP常用音讯资源*
《NLP常用音讯资源》

介绍: 一个面向 .net 的开源机器学习库,github地址

297《synaptic.Js》

介绍:机器学习速查表

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

298《Machine learning for package users with R (1): Decision Tree》

介绍:从1996年起来在电脑科学的舆论中被引述次数最多的散文

介绍: 决策树

299《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and Autoencoders》

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文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。可以实时的搜集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: 啄磨深度学习机关编码器怎么着有效应对维数灾难,国内翻译

300《Advanced Optimization and Randomized Methods》

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好学习它?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,一切将变得明领悟白。他刚发布了一本书籍,不断在线更新

介绍: CMU的优化与自由情势课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基本,值得深远学习 国内云(视频)

301《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
Recognition》

介绍:前Google广告系统工程师乔希(Josh) 威尔s
讲述工业界和学术界机器学习的异同,大实话

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

302《Topic modeling with LDA: MLlib meets GraphX》

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情感分析。

介绍:用斯帕克(Spark)(Spark)的MLlib+GraphX做科普LDA核心抽取.

303《Deep Learning for Multi-label Classification》

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

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

304《Google DeepMind publications》

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍: DeepMind杂文集锦

305《kaldi》

介绍:机器学习教会了我们怎么?

介绍: 一个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上边

306《Data Journalism Handbook》

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

介绍: 免费电子书《数据消息手册》,
国内有热情的朋友翻译了普通话版,我们也可以在线阅读

307《Data Mining Problems in Retail》

介绍:乔丹(乔丹(Jordan))讲师(Michael I.
乔丹(Jordan))教师是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很浓密的志趣。由此,很多叩问的题材中蕴藏了机器学习园地的各个模型,乔丹教师对此一一做了诠释和展望。

介绍: 零售领域的数目挖掘作品.

308《Understanding Convolution in Deep Learning》

介绍:A*摸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,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实际上代价,h(n)是顶点n到目标顶点的估算代价。合集

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

309《pandas: powerful Python data analysis toolkit》

介绍:本项目选拔了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的安排,立刻先导对FNLP各类特色的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的言语分析效益

介绍: 十分强劲的Python的数量解析工具包.

310《Text Analytics 2015》

介绍:现任武大大学首席助教、统计机软件大学生生导师。总括机科学探讨所副所长.内部课程

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

311《Deep Learning libraries and ?rst experiments with Theano》

介绍:好东西的干货真的很多

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的发端测试体会报告.

312《DEEP learning》

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数量、生物音讯再到量子总计等,Amund
Tveit等珍视了一个DeepLearning.University小项目:收集从2014年起头深度学习文献,相信可以看成深度学习的起源,github

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩(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.

313《simplebayes》

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: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

314《Paracel》

介绍:作者是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深远显出,还有实现代码,一步步进行。

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

315《HanLP:Han Language processing》

介绍:许多传统的机器学习任务都是在求学function,不过Google脚下有开头学习算法的趋向。谷歌此外的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍: 开源闽南语言处理包.

316《Simple Neural Network implementation in Ruby》

介绍:作者是黑莓技术有限公司,诺厄(Noah)方舟实验室,首席地理学家的李航硕士写的有关信息搜索与自然语言处理的稿子

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

317《Hacker’s guide to Neural Networks》

介绍:利用机用器学习在谣言的鉴别上的使用,此外还有四个。一个是可辨垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:神经网络黑客入门.

318《The Open-Source Data Science Masters》

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

介绍:好多数据数学家有名的人推荐,还有资料.

319《Text Understanding from Scratch》

介绍:本章中笔者统计了三代机器学习算法实现的衍生和变化: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(Spark)(Spark)和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:实现项目曾经开源在github下边Crepe

320《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from
Word Embeddings》

介绍:讲统计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,另外三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
《数字图像处理》

介绍:作者发现,经过调参,传统的形式也能和word2vec收获差不多的功能。其它,无论作者怎么试,GloVe都比但是word2vec.

321《CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的累累运用,以及他们在做推荐过程中拿到的一些经验。最后一条经验是应当监控log数据的质地,因为推荐的质量很倚重数据的质量!

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

322《Math Essentials in Machine Learning》

介绍:初专家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:机器学习中的首要数学概念.

323《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
Short-Term Memory Networks》

介绍:用树莓派和照相机模块举行人脸识别

介绍:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心绪分类效果很好.实现代码.

324《Statistical Machine Learning》

介绍:怎么样行使深度学习与大数额构建对话系统

介绍:卡耐基梅隆赖安(Ryan) Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中间总括学(36-705),聚焦总括理论和章程在机器学习世界应用.

325《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic Optimization》

介绍:Francis 巴赫(Bach)合作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运用,而且首先片段关于Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很不利。

介绍:《复旦大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是印度孟买理工应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的情侣一定要探望,提供授课录像及课上IPN讲义.

326《Understanding Convolutions》

介绍:RKHS是机器学习中关键的概念,其在large
margin分类器上的施用也是广为熟习的。假设没有较好的数学基础,直接理解RKHS可能会不错。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,一共才12页。

介绍:帮你通晓卷积神经网络,讲解很清晰,另外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups & Group Convolutions.
作者的此外的有关神经网络小说也很棒

327《Introduction to Deep Learning Algorithms》

介绍:许多同桌对于机械学习及深度学习的疑惑在于,数学方面业已大约知道了,然而动起手来却不了然怎么动手写代码。瑞典皇家理工深度学习研究生安德烈(Andre)j
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:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的小说

328《Learning Deep Architectures for AI》

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:一本学习人工智能的图书,作者是Yoshua Bengio,相关国内通讯

329《杰弗里(Geoffrey) E. Hinton个人主页》

介绍:本文会过三回最风靡的机械学习算法,大致通晓如何方法可用,很有匡助。

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了部分介绍性著作和课件值得学习

330《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF SCIENCE》

介绍:这多少个里面有这一个有关机器学习、信号处理、总计机视觉、深远学习、神经网络等世界的汪洋源代码(或可实施代码)及有关杂谈。科研写杂文的好资源

介绍:概率论:数理逻辑书籍

331《H2O》

介绍:NYU 2014年的深浅学习课程资料,有视频

介绍:一个用来连忙的总计,机器学习并且对于数据量大的数学库

332《ICLR 2015议会的arXiv稿件合集》

介绍:总括机视觉数据集不完全集中

介绍:在此处您能够看看如今深度学习有怎么样新势头。

333《Introduction to Information Retrieval》

介绍:机器学习开源软件

介绍:此书在音讯寻找领域显然,
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、网络消息寻找、搜索引擎实现等地方有关的书本、啄磨主旨、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

334《Information Geometry and its Applications to Machine Learning》

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:信息几何学及其在机器学习中的应用

335《Legal Analytics – Introduction to the Course》

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

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展望问题,相关的法网运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的臆度,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家也许都比较陌生,不妨领悟下。

336《文本上的算法》

介绍:github下边100个可怜棒的花色

介绍:
文中提到了最优,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统可以说是一本无可非议的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative Model

337《NeuralTalk》

介绍:当前加州高校欧文(Owen)分校为机械学习社区护卫着306个数据集。询问数据集

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 + 长长期记忆LSTM) 和哈佛 (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照片来试试看

338《Deep Learning on Hadoop 2.0》

介绍:安德烈j Karpathy 是南洋理工大学Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但各类都很扎实,在每一个题材上都成功了state-of-art.

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0上行使深度学习,作品来源paypal

339《Practical recommendations for gradient-based training of deep
architectures》

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,杂文在此间

介绍:用基于梯度下降的措施练习深度框架的实践推荐指点,作者是Yoshua Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

340《Machine Learning With Statistical And Causal Methods》

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数据挖掘竞技的称号。

介绍: 用总计和因果方法做机械学习(录像告诉)

341《Machine Learning Course 180’》

介绍:杰弗里·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位大英帝国诞生的乘除机学家和心教育学家,以其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动推动者.

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。

342《回归(regression)、梯度下降(gradient descent)》

介绍:微软商量院深度学习技术中央在CIKM2014
上关于《自然语言处理的深浅学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍:
机器学习中的数学,作者的钻探方向是机械学习,并行计算假使您还想询问一些其他的可以看看她博客的任何小说

343《美团推荐算法实践》

介绍: 本文基于<扶助向量机的反复限价订单的动态建模>采纳了 Apache
Spark和斯帕克(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: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

344《Deep Learning for Answer Sentence Selection》

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴一起商讨有关于机器学习的多少个理论性问题,并交付一些有含义的定论。最终通过有些实例来验证这个理论问题的情理意义和事实上采取价值。

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的挑三拣四

345《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
Networks for Web Search 》

介绍:作者还著有《这就是寻觅引擎:核心技术详解》一书,重假如介绍应用层的事物

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总计中的应用

346《Awesome Public Datasets》

介绍:机器学习课程

介绍: Awesome体系中的公开数据集

347《Search Engine & Community》

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍: 一个学术搜索引擎

348《spaCy》

介绍:推荐系统经典杂谈文献

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,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

349《Collaborative Filtering with Spark》

介绍:人脸识别必读随笔援引

介绍: 菲尔德(Field)(Field)s是个数学研究为主,下面的这份ppt是缘于Field(Field)s举行的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

350《Topic modeling 的经典杂文》

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”研商会PPT

介绍: Topic modeling 的经典杂文,标注了关键点

351《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural
Networks》

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应用模型对数据开展前瞻和剖析的一门科学,总括学习也成为总结机器学习。课程来自香水之都财经政法高校

介绍:
莫斯科高校与Google合作的新杂文,深度学习也得以用来下围棋,据说能达标六段水平

352《机器学习周刊第二期》

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经历来解决给定的问题.

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

353《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
Learning》

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的核心报告的幻灯片,
Alex(Alex) Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

354《Recommend :Hang Li Home》

介绍:部分粤语列表

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

355《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
BIBLIOGRAPHY》

介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoost python实现作品

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的杂文库已经选定了963篇经过分类的吃水学习杂谈了,很多经典论文都曾经选定

356《MLMU.cz – Radim ?eh??ek – Word2vec & friends (7.1.2015)》

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)法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍: Radim
?eh??ek(Gensim开发者)在几次机器学习聚会上的报告,关于word2vec及其优化、应用和壮大,很实用.国内网盘

357《Introducing streaming k-means in Spark 1.2》

介绍:还有续集妇孺皆知深度学习方式概述(二)

介绍:很多店铺都用机器学习来化解问题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和管事呢?斯帕克(Spark)(Spark)MLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研商的杰里米(Jeremy)Freeman脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的研讨数据,现在通知给大家用了。

358《LDA入门与Java实现》

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:
这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实现。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA实现核心部分使用了arbylon的LdaGibbs萨姆pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试非凡,开源在GitHub上。

359《AMiner – Open Science Platform》

介绍:Google地图解密

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,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、8000万杂谈信息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮忙专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

360《What are some interesting Word2Vec results?》

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍: Quora上的大旨,研商Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014顶尖杂文里的剖析结果和新格局,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

361《机器学习公开课汇总》

介绍:Kaggle新竞技 ”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,并在其实竞赛中间比调参数和清数据。
假使已装过gensim不要忘升级

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其中的略微课程已经归档过了,可是还有个此外信息没有。感谢课程图谱的小编

362《A First Course in Linear Algebra》

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

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特(Robert)(Bert)(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(杰弗逊)1813年的信

363《libfacedetection》

介绍:这著作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功效。想法不错。训练后如今能成就永不总括,只看棋盘就付出下一步,大约10级棋力。但这篇作品太过乐观,说如何人类的最后一块堡垒立刻就要跨掉了。话说得太早。不过,假如与此外软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:libfacedetection是布拉迪斯拉发大学开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测两个算法.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),能预计人脸角度。

364《Inverting a Steady-State》

介绍:UT Austin助教Eric(Eric)普赖斯(Price)关于2019年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,按照本次实验的结果,假使二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的随想被拒。

介绍:WSDM2015最佳杂谈把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比一般的propagation
model更加深厚一些。通过全局的平稳分布去求解每个节点影响周密模型。假设合理(转移受到附近的影响周密影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周详

365《机器学习入门书单》

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以看看三个主题——深度学习,数据数学家职业,教育和薪酬,学习数据正确的工具比如R和Python以及公众投票的最受欢迎的数量正确和数目挖掘语言

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

366《The Trouble with SVMs》

介绍:Python实现线性回归,作者还有任何很棒的篇章推荐可以看看

介绍:
相当棒的强调特征选取对分类器紧要性的作品。心思分类中,按照互新闻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更可以的效应,操练和分类时间也大大降低——更首要的是,不必花大量岁月在就学和优化SVM上——特征也一如既往no
free lunch

367《Rise of the Machines》

介绍:2014中国大数据技术大会33位主题专家发言PDF下载

介绍:CMU的总计系和处理器系出名教师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总计和机器学习的差距

368《实例详解机器学习怎么着化解问题》

介绍:这是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在心思分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)宣布在github(近年来是空的)。这意味Paragraph
Vector终于揭秘面纱了呗。

介绍:随着大数量时代的赶来,机器学习变成化解问题的一种重大且首要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个炙手可热的取向,不过学术界和工业界对机器学习的研商各有尊重,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于怎么样用机器学习来缓解实际问题。这篇著作是美团的其实条件中的实战篇

369《Gaussian Processes for Machine Learning》

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发布与用户交换大会上的演说,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术探究
李然-核心模型

介绍:面向机器学习的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型接纳与超参优化、高斯模型与任何模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

370《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in Python》

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可总括串间ratio(简单相似全面)、partial_ratio(局部相似周到)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似全面)等
github

371《Blocks》

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么磨炼,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上一致,但花样上或者有点区其它,很明朗在形成CNN反向传播前询问bp算法是必须的。此外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:Blocks是遵照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创设和保管NN模块.

372《Introduction to Machine Learning》

介绍:假诺要在一篇小说中匹配十万个根本词咋做?Aho-Corasick
算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内完成匹配。
但假如匹配十万个正则表达式呢 ?
这时候可以用到把四个正则优化成Trie树的点子,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:机器学习大神亚历克斯(Alex) Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近年来恰巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,如今正巧更新到 2.4
Exponential Families,课程录像playlist,
感兴趣的同班可以关注,非凡适合入门.

373《Collaborative Feature Learning from Social Media》

介绍:深度学习阅读清单

介绍:用社交用户作为学习图片的联名特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不依赖于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和保洁;利用社会化特征的思路值得借鉴.

374《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
series》

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者目前在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的流年序列分外检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对特其余概念和剖析很值得参考,文中也关乎——非常是强针对性的,某个圈子支出的分外检测在其余世界直接用可不行.

375《Empower Your Team to Deal with Data-Quality Issues》

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

介绍:聚焦数据质料问题的回答,数据质料对各类层面集团的习性和效用都紧要,文中总括出(不压制)22种典型数据质地问题表现的信号,以及卓绝的数码质地解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

376《中文分词入门之资源》

介绍:兰姆(Lamb)daNet兰姆daNet是由Haskell实现的一个开源的人造神经网络库,它抽象了网络创建、锻练并利用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以接纳多种形式组成那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:闽南语分词入门之资源.

377《Deep Learning Summit, San Francisco, 2015》

介绍:假诺你从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精晓,或者生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么这门主旨课程你必须深远摸底。

介绍:15年华盛顿纵深学习峰会录像采访,国内云盘

378《Introduction to Conditional Random Fields》

介绍:”人工智能研商分许多派系。其中之一以IBM为表示,认为只要有高性能总计就可得到智能,他们的‘深蓝’克制了世界象棋冠军;另一流派认为智能来自动物本能;还有个很强的宗派认为即使找来专家,把他们的沉思用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来自

介绍:很好的基准随机场(CRF)介绍随笔,作者的学习笔记

379《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks》

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现长足准确的依存关系解析器

380《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
for Using GPUs in Deep Learning》

介绍:乐乎有道的三位工程师写的word2vec的辨析文档,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的各样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感兴趣的仇敌可以看看

介绍:做深度学习如何选拔GPU的提出

381《Sparse Linear Models》

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机器学习的各个编程语言学术与经贸的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ

介绍: Stanford的Trevor Hastie讲师在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超越样本数)的线性模型,13年同要旨报告
、讲义.

382《Awesome Computer Vision》

介绍:作者是总括机研二(写作品的时候,现在是2015年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数她的经历之谈.对于入门的仇人可能会有协理

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!作者的换代频率也很频繁

383《Adam Szeidl》

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的稿子,十分好

介绍: social networks course

384《Building and deploying large-scale machine learning pipelines》

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在这里有局部的出色内容就是来自机器学习日报.

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

385《人脸识别开发包》

介绍:这是一篇有关图像分类在深度学习中的作品

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

386《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
Torch》

介绍:作者与Bengio的弟兄Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复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: 接纳Torch用深度学习网络掌握NLP,来自Facebook 人工智能的作品.

387《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP》

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一篇NLP在华语分词中的应用

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,作者用Shannon Entropy来形容NLP中各项任务的难度.

388《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond》

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

介绍: 音信搜索排序模型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多少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维:组合了BM11和BM15四个模型。4)作者是BM25的倡导者和Okapi实现者罗Bert(Robert)son.

389《Introduction to ARMA Time Series Models – simplified》

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:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的简短介绍,ARMA是探究时间体系的显要措施,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.

390《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
Machine Translation》

介绍:
Tropp把物经济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主意写出来,是分外好的手册,领域内的paper各样注解都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么那一个的难

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

391《Spices form the basis of food pairing in Indian cuisine》

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是如数家珍,有些可能如故率先次听说,内容领先文本、数据、多媒体等,让她们伴您从头数据正确之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:
揭开印度菜的水灵秘诀——通过对大气菜系原料关系的挖掘,发现印度菜美味的原故之一是中间的寓意相互争论,很有趣的文书挖掘探究

392《HMM相关小说索引》

介绍: Google地理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际指出

介绍: HMM相关小说,此外推荐闽南语分词之HMM模型详解

393《Zipf’s and Heap’s law》

介绍:
异常好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的概念、原理、磨炼及优化等各样方面内容,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:
1)词频与其降序排序的涉及,最闻名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频和啥低频词的抒写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,阿尔巴尼(Barney)亚语0.4-0.6)成正比

394《I am Jürgen Schmidhuber, AMA》

介绍:里面融合了过多的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)核心,有广大RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

395《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各重点内容都伴有实在例子及数码,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:
成G上T的学问数据,HN近日热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便的艺术,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

396《机器学习互相速查表》

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

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

397《A Full Hardware Guide to Deep Learning》

介绍:鲁棒及便利的人造智能优先研讨计划:一封公开信,而明晚已有Stuart拉塞尔(Russell), Tom Dietterich, 埃里克(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, TomMitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近年霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的神秘威胁。公开信的内容是AI数学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的未来进步大势,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要小心的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关讨论较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从一开首的自家学习,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械通过学习成长之后想控制世界的气象。说到这边推荐收看。

介绍: 深度学习的宏观硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

398《行人检测(Pedestrian Detection)资源》

介绍:里面依据词条提供了诸多资源,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:Pedestrian Detection paper & data

399《A specialized face-processing network consistent with the
representational geometry of monkey face patches》

介绍:非死不可人工智能研究院(FAIR)开源了一密密麻麻软件库,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付出条件 Torch
中的默认模块,能够在更短的年华内磨练更大范围的神经网络模型。

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上你自己都是大方,尽管细微的区别也能分辨。探讨已表达人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识另外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的圆满组合。

400《Neural Net in C++ Tutorial》

介绍:本文尽管是写于二〇一二年,不过这篇著作完全是作者的阅历之作。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过训练可以做出惊人和优秀的事物出来。其它作者博客的此外作品也很不利。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈林顿做的一个访谈。包含了书中有些的疑团解答和少数民用学习指出

介绍:非常好的深度学习概述,对两种流行的吃水学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:重假如描述了采纳R语言举行多少挖掘

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很清晰,另外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其它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崛起的随笔

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

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了部分介绍性小说和课件值得学习

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:在此间您可以见见目前深度学习有什么样新势头。

介绍:此书在音讯寻找领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音讯寻找、网络消息寻找、搜索引擎实现等地点有关的书本、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:消息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,相关的王法采用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的估计,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们或许都相比较陌生,不妨了然下。

介绍:
文中提到了最优,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。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间记念LSTM) 和澳大塔那那利佛国立 (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照片来试试看

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上选拔深度学习,随笔来源paypal

介绍:用基于梯度下降的办法磨炼深度框架的履行推荐指点,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总结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,作者的探究方向是机器学习,并行统计假如您还想询问一些此外的可以看看她博客的别样著作

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,深度学习在文书总括中的应用

介绍: Awesome系列中的公开数据集

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,快的案由一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学研究中央,上边的这份ppt是来源于菲尔德(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 的经典散文,标注了关键点

介绍:
雅加达学院与Google合作的新随笔,深度学习也足以用来下围棋,据说能达成六段水平

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还援引一个纵深学习入门与综合资料

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的杂谈库已经选定了963篇经过分类的深浅学习杂谈了,很多经典小说都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一遍机器学习聚会上的报告,关于word2vec及其优化、应用和扩展,很实用.境内网盘

介绍:很多供销社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效能呢?Spark(Spark)MLlib 1.2里边的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商量的JeremyFreeman(Freeman)脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的探讨数据,现在宣布给我们用了。

介绍:
这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实现。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA实现中央部分采取了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卓越,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科技大数额的开挖。收集近4000万作者音讯、8000万舆论消息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;扶助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的大旨,探究Word2Vec的诙谐应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014至上杂谈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,即便其中的略微课程已经归档过了,然则还有个此外音信并未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert 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是深圳高校开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测两个算法.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),能估算人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比一般的propagation
model更加深远一些。通过全局的安澜分布去求解每个节点影响全面模型。倘若合理(转移受到附近的影响周到影响)。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,具体介绍

介绍:
分外棒的强调特征采取对分类器重要性的篇章。心理分类中,依据互信息对复杂高维特征降维再采纳节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更优秀的职能,操练和归类时间也大大降低——更要紧的是,不必花大量刻钟在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的总括系和总括机系出名教师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总计和机械学习的歧异

介绍:随着大数额时代的过来,机器学习变成化解问题的一种重要且首要的工具。不管是工业界还是学术界,机器学习都是一个炙手可热的倾向,但是学术界和工业界对机器学习的研讨各有侧重,学术界侧重于对机械学习理论的钻探,工业界侧重于怎么样用机器学习来解决实际问题。这篇随笔是美团的骨子里条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型接纳与超参优化、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,可总计串间ratio(简单相似全面)、partial_ratio(局部相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周到)、token_set_ratio(词集合相似周详)等
github

介绍:Blocks是依照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Alex Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近来刚好开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,近年来恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同学可以关心,十分适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的联名特征,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),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和漱口;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的年月连串相当检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对十分的定义和分析很值得参考,文中也提到——十分是强针对性的,某个世界支出的要命检测在此外领域间接用可不行.

介绍:聚焦数据质量问题的回复,数据质料对各个框框公司的属性和效用都重点,文中总括出(不限于)22种典型数据质料问题表现的信号,以及非凡的多寡质料解决方案(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年维也纳纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的规则随机场(CRF)介绍著作,作者的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现高效准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着挑选GPU的指出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数领先样本数)的线性模型,13年同主旨报告
讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!作者的更新频率也很频繁

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 采取Torch用深度学习网络了解NLP,来自非死不可 人工智能的随笔.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv作品,作者用Shannon Entropy来形容NLP中各项任务的难度.

介绍: 新闻寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型演化而来
2)捕捉了向量空间模型中几个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包含集成学习的惦念:组合了BM11和BM15两个模型。4)作者是BM25的发起人和Okapi实现者Robert(Bert)son.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间体系的大概介绍,ARMA是研商时间序列的要害措施,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的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的爽口秘诀——通过对大量菜系原料关系的挖沙,发现印度菜美味的来头之一是其中的意味相互争论,很有趣的文书挖掘研商

介绍: HMM相关随笔

介绍:
1)词频与其降序排序的关联,最知名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频和什么低频词的形容 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,爱沙尼亚语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)大旨,有成百上千RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近年来热议话题,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的点子,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基础上充裕了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的通盘硬件指南,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】在面部识别上您本人都是专家,固然细微的区别也能辨识。探究已证实人类和灵长类动物在脸部加工上不同于其他物种,人类采用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总括机模拟出人脸识此外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的无微不至结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下降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理想的事物出来。此外作者博客的别样作品也很不利。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实使用场景NN采纳参考表,列举了一些典型问题指出使用的神经网络

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多个本子的代码

介绍:深度学习课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆大学爱德华(爱德华(Edward))·霍威讲师.

介绍:谷歌对非死不可 DeepFace的强劲回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达标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著作,由约瑟夫 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,作品首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式实现,以及展示一些简单的例证并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿(Washington))高校Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和促成代码.

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,如今可处理中英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路实现.

介绍:本文依照神经网络的腾飞进程,详细讲解神经网络语言模型在逐一阶段的款型,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,统计的特别好.

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脑控总计机交互(BCI)竞技优化方案源码及文档,包括完整的数据处理流程,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钻研期刊,每篇作品都富含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的不错和可重复的研究期刊。我直接想做点类似的办事,拉近产品和技艺之间的距离.

介绍:出自MIT,琢磨加密多少连忙分类问题.

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
,帮忙构建各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的景色下主题达到线性加速。12块Titan
20钟头可以成功Googlenet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
Davis(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:这是一本自然语言处理的词典,从1998年始发到当下积淀了广大的专业词语解释,即便你是一位刚入门的朋友.可以借这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总结世界杯参赛球队排名榜.

介绍:R语言教程,此外还引进一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的短平快算法,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: 襄助node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运作,协理LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
探究深度学习机关编码器怎么样有效应对维数灾难,境内翻译

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

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

介绍:用斯帕克(Spark)的MLlib+GraphX做大规模LDA核心抽取.

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散文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它如今托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热心的敌人翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数额挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 相当有力的Python的数量解析工具包.

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的起来测试体会报告.

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: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数据数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目曾经开源在github上边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的办法也能和word2vec收获差不多的效率。此外,无论作者怎么试,GloVe都比然而word2vec.

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

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:用于改善语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心理分类效率很好.落实代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中间总括学(36-705),聚焦总计理论和措施在机械学习世界应用.

介绍:《马里兰Austen分校大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是哈佛应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的爱人肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPARK大数目应用.并且贝克莱(Berkeley)开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末可以关心一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术仍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(自动归咎翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)以前,请通过Google学术简单搜一下,就算Google不可用,这多少个网址有其一圈子几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假诺.

介绍:杂文+代码:基于集成方法的Twitter心绪分类,落实代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经消息处理系统进展大会的英文简称.

介绍:加州戴维斯分校的纵深学习课程的Projects 每个人都要写一个论文级此外报告
里面有部分很有趣的应用 我们可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇杂文(机器学习这么些事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很可观

介绍:莱斯大学(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利口酒评论的开源Twitter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 Taylor最近在McGillUniversity切磋会上的报告,还提供了一多元讲机器学习情势的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在机械学习地点的一些使用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个依据OpenGL实现的卷积神经网络,协助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《时序计量管经济学》.

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分析和数码挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified体系录像,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的研商 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年春日学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录像,很不错.境内镜像.

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib实现易用可增加的机械学习,国内镜像.

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外一个,此外还援引《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选定杂谈列表,大部分小说可利用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的严重性性.

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:最精通入门指南,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开源实现横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现优异.

介绍:卡耐基梅隆大学总计机大学语言技术系的资源大全,包括大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,随想集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:Twitter心情分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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