机械学习与深度学习材料

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:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时日排序,从1940年起始讲起,到60-80年份,80-90年份,一贯讲到2000年后及如今几年的展开。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用非凡周全.

介绍:这是一份python机器学习库,假如你是一位python工程师而且想深远的求学机器学习.那么这篇小说或许可以襄助到你.

介绍:这一篇介绍倘若规划和管理属于您协调的机器学习项目标稿子,里面提供了管住模版、数据管理与实践方法.

介绍:尽管你还不明了什么是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇著作已经被翻译成粤语,假若有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的关键语言,有广大的意中人想学学R语言,但是接连忘记一些函数与重点字的意思。那么这篇著作或许可以协理到您

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,这篇作品相比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等格局的三六九等,此外商讨了范本大小、Feature与Model权衡等问题。其余还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的选料、理论的牵线都很到位,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, 也适合老手温故而知新.
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:作者是出自百度,然则她自个儿已经在2014年十月份报名离职了。可是那篇著作很不利如若您不亮堂深度学习与匡助向量机/总括学习理论有咋样关联?那么相应立刻看看这篇著作.

介绍:这本书是由Google商家和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013
。分为5多数: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:新闻时代的微机科学理论,近期国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:这是一本由雪城大学新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学学R语言的同桌选读。

介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主Donald(Donald) Knuth提问记录稿:
最近, 查尔斯 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,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总括肿么办?不清楚怎样抉择分外的总结模型如何做?这这篇作品你的不错读一读了复旦JoshuaB. Tenenbaum和华盛顿圣路易斯分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自行选取回归模型体系,还是能自行写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同班可以了然一下

介绍:这是一本音讯寻找有关的图书,是由华盛顿圣路易斯分校Manning与Google副老董Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的信息搜索教材之一。近年来笔者扩大了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张漂亮的图来表明机器学习重大概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆(Occam)(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清楚

介绍:雅虎探讨院的数据集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总括广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数码。

介绍:这是一本加州理工总计学出名助教Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在2014年12月早已开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初我们推荐的优质学习资源,协理初学者急速入门。而且这篇小说的牵线已经被翻译成中文版。假诺您多少精通,那么我提出你先看一看普通话的介绍。

介绍:重假使顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几本综述随笔,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都得以在google上找到。

介绍:那是一本图书,紧要介绍的是跨语言信息搜索方面的学识。理论很多

介绍:本文共有三个密密麻麻,作者是来自IBM的工程师。它根本介绍了推荐引擎相关算法,并赞助读者很快的贯彻这一个算法。
探索推荐引擎内部的机密,第 2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商讨推荐引擎内部的隐秘,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校信息科学系助理助教大卫(David)Mimno写的《对机器学习初大方的一些提出》,
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.”

介绍:这是一本关于分布式并行处理的多少《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是澳大塔那那利佛国立的詹姆斯 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”是什么?】JohnPlatt是微软研究院独立数学家,17年来他直接在机器学习园地耕耘。近年来机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定设立博客,向民众介绍机器学习的探究进展。机器学习是何等,被接纳在什么地方?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于11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钻探院和哈工大大学一头主办,是其一装有30多年历史并知名世界的机器学习园地的盛会第一次赶到中国,已成功吸引全世界1200多位专家的报名参加。干货很多,值得深切学习下

介绍:这篇著作首如若以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的具体运用,RankNet对NDCG之类不灵活,插足NDCG因素后化作了兰姆(Lamb)daRank,同样的思想从神经网络改为使用到Boosted
Tree模型就成功了拉姆(Lamb)daMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆(Lamb)daRank,LambdaMART,尤其以拉姆(Lamb)daMART最为优秀,代表杂谈为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有众多著名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将解说无监督特征学习和深度学习的重大观点。通过学习,你也将实现六个功效学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并就学怎么使用/适应那一个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是如数家珍的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假如您不熟稔这些想法,大家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)。此外这有关这套教程的源代码在github下面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软研商院,精髓很多。假设需要完全清楚,需要肯定的机械学习基础。不过有些地点会令人眼睛一亮,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的著作,讲的早已算相比较详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,重要涉嫌机械学习,大数目解析,并行总括以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个最佳完整的机械学习开源库总计,假使您认为这一个碉堡了,这前边这个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的情人举行了翻译华语介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、哈佛高校总计机系克里斯(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理工公然课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也可以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着北大毕业、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,按照大数量、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类开展了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最要旨的入门作品,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,而略带算法又是从其他算法中延长出来的。这里,我们从四个地点来给我们介绍,第一个方面是读书的形式,第二个地点是算法的类似性。

介绍:看题目你已经掌握了是怎么内容,没错。里面有诸多经典的机器学习杂谈值得仔细与一再的开卷。

介绍:视频由厦大高校(Caltech)出品。需要泰语底子。

介绍:统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。

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。不多我提议您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到学者。可是看完下面装有材料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且我一度帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习序列,用来解决预测方面的题材,比如
YouTube 的录像推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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

介绍:总计机视觉入门从前景目标检测1(统计)

介绍:总结机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是一篇机器学习初大方的入门著作。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:下集在此处不堪设想的伽玛函数(下)

介绍:作者王益如今是腾讯广告算法首席营业官,王益研究生毕业后在google任商量。这篇著作王益研究生7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的眼界。值得细读

介绍:把机器学习提升的级别分为0~4级,每级需要上学的读本和控制的学识。这样,给机器学习者提供一个更上一层楼的门路图,以免走弯路。此外,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰裕。

介绍:机器学习各类方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的探讨员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的点子和运用的电子书

介绍:2014年7月CMU举行的机械学习冬季课刚刚完结
有近50刻钟的视频、十五个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名教师都是牛人: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:在二〇一九年的IEEE/IFIP可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的核心发言。
Sibyl是一个监督式机器学习体系,用来化解预测方面的题目,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:Google研讨院的Christ(Christ)ian
Szegedy在Google商量院的博客上简要地介绍了她们当年到庭ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。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、美利坚合众国双双院士迈克尔(Michael) I.
Jordan:”倘诺你有10亿新币,你怎么花?乔丹:
“我会用这10亿加元建造一个NASA级其余自然语言处理探讨项目。”

介绍:常会晤试之机器学习算法思想简单梳理,另外作者还有部分其它的机器学习与数码挖掘著作电子版,和深度学习作品,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘视频汇总

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

介绍:对话机器学习大神迈克尔(Michael)(Michael) 乔丹(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 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热心的把这么些课程翻译成了国文。假使你英语不佳,能够看看这些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数目)。其实过两人都还不通晓怎么是深度学习。这篇作品由浅入深。告诉您深度学究竟是何等!

介绍:这是加州洛杉矶分校高校做的一免费课程(很勉强),这些可以给您在深度学习的路上给您一个读书的思绪。里面涉及了有些主导的算法。而且告诉您什么去采纳到实在条件中。中文版

介绍:这是华沙高校做的一个纵深学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个实际上行使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这多少个内容需要有自然的基本功。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个任务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间系列分析,空间音信分析,多重变量分析,计量医学,心境总结学,社会学总计,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是近来数量解析世界的一个看好内容。很几人在平时的行事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下一周边的机械学习算法,以供你在做事和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了某些个密密麻麻。其它还作者还了一个作品导航.很是的谢谢作者总结。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 2013学科。有mp3,
mp4,
pdf各个下载
他是纽约高校讲授,目前也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个复旦高校总结机高校开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有闽南语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

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

介绍:对于丹麦语糟糕,但又很想学学机器学习的恋人。是一个大的惠及。机器学习周刊近年来重大提供闽南语版,仍然面向周边国内爱好者,内容涉嫌机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的基本点数学最先课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不便于,假使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》课程是俄亥俄州立吉尔伯特(Gilbert)(Bert)Strang助教的教程。
课程主页

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泛滥成灾视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的驳斥基础知识。

介绍:应对大数目时代,量子机器学习的首先个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学大学生克里斯(Rhys)(Chris)(Chris) McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万问题答案,对她们开展了总计抽样及聚类分析(图2,3),最后终于拿到了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年一月1日开课,该课属于MIT研究生级其它科目,对机器人和非线性引力系统感兴趣的恋人不妨可以挑衅一下这门课程!

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常用信息资源*
《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年起来在总计机科学的舆论中被引述次数最多的故事集

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂谈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。能够实时的募集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

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

介绍:前Google广告系统工程师乔希 威尔s
讲述工业界和知识界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j
做影视评论的情丝分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了俺们什么样?

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

介绍:乔丹教师(迈克尔(Michael) I.
乔丹(Jordan))助教是机械学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深远的兴趣。由此,很多咨询的问题中富含了机器学习世界的各项模型,乔丹讲师对此一一做了解释和展望。

介绍:A*检索是人造智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的极品途径,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到对象顶点的臆度代价。合集

介绍:本项目接纳了Microsoft Azure,可以在几分种内到位NLP on Azure
Website的部署,立刻开始对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任北大高校首席教师、统计机软件大学生生导师。总结机科学探究所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数量、生物消息再到量子总计等,Amund
Tveit等保养了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年上马深度学习文献,相信可以当作深度学习的起点,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:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深入显出,还有实现代码,一步步拓展。

介绍:许多传统的机器学习任务都是在学习function,可是Google脚下有开端读书算法的趋向。Google此外的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是红米技术有限集团,诺厄方舟实验室,首席数学家的李航硕士写的有关信息搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的拔取,另外还有六个。一个是可辨垃圾与虚假信息的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

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

介绍:本章中笔者总括了三代机器学习算法实现的演化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩充,第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总结机视觉的四部奇书(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 / 理查德(Richard) E.伍德(Wood)s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的多多施用,以及她们在做推荐过程中收获的片段经历。最终一条经验是理所应当监控log数据的身分,因为推荐的成色很依赖数据的成色!

介绍:初我们如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块举办人脸识别

介绍:咋样运用深度学习与大数量构建对话系统

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

介绍:RKHS是机器学习中第一的概念,其在large
margin分类器上的采纳也是广为熟识的。假使没有较好的数学基础,直接明白RKHS可能会不错。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同室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,不过动起手来却不明白哪些动手写代码。瑞典皇家理工深度学习学士安德烈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:本文会过两次最流行的机械学习算法,大致了然什么措施可用,很有援救。

介绍:这多少个里面有许多有关机器学习、信号处理、统计机视觉、深远学习、神经网络等世界的汪洋源代码(或可实施代码)及连锁杂文。科研写随想的好资源

介绍:NYU 2014年的吃水学习课程资料,有录像

介绍:总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:数量挖掘十大经典算法之一

介绍:github下面100个特别棒的花色

介绍:当前加州大学欧文(Owen)分校为机械学习社区护卫着306个数据集。查询数据集

介绍:安德烈(Andre)j Karpathy 是伊利诺伊香槟分校高校Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、录像语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但每个都很踏实,在每一个题材上都完成了state-of-art.

介绍:安德烈(Andre)j
Karpathy的吃水加深学习演示,杂谈在这边

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数据挖掘竞技的名称。

介绍:杰弗里(Geoffrey)·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位英帝国诞生的乘除机学家和心境学家,以其在神经网络方面的进献著名。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的能动推进者.

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

介绍: 本文基于<援助向量机的往往限价订单的动态建模>采纳了 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伴一起探索有关于机器学习的多少个理论性问题,并交由一些有含义的结论。最终通过有些实例来表明这么些理论问题的物理意义和实在利用价值。

介绍:作者还著有《这就是寻觅引擎:大旨技术详解》一书,紧如果介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读作品援引

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”啄磨会PPT

介绍:总计学习是关于电脑基于数据构建的票房价值总计模型并采取模型对数据举办预测和分析的一门科学,总计学习也变成统计机器学习。课程来自时尚之都体育大学

介绍:机器学习的靶子是对统计机编程,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,
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:另外作者还有一篇元算法、艾达(Ada)Boost python实现随笔

介绍:加州伯克利(Berkeley)大学大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿(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:还有续集眼看深度学习方法概述(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,并在骨子里比赛中间比调参数和清数据。
假如已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS普通话分词的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:这作品说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱操练模型识别效能。想法不错。操练后最近能一气浑成永不总括,只看棋盘就交由下一步,大约10级棋力。但这篇作品太过乐观,说怎么着人类的最后一块堡垒立刻快要跨掉了。话说得太早。可是,如果与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin讲师埃里克(Eric)普赖斯(Price)关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依照本次试验的结果,假设二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂谈被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多以及享受最多的小说。我们从中可以看来三个核心——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以及群众投票的最受欢迎的数量科学和数量挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有另外很棒的篇章推荐能够看看

介绍:2014中国大数据技术大会33位大旨专家发言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在心境分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(近来是空的)。这表示Paragraph
Vector终于揭秘面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户互换大会上的发言,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的讲演包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术研究
李然-核心模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在采用bp算法时该怎么操练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上同样,但情势上或者有点区此外,很引人注目在形成CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余作者也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:假使要在一篇作品中匹配十万个首要词咋做?Aho-Corasick
算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内做到匹配。
但假使配合十万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把三个正则优化成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是一个开源的吃水学习框架,作者目前在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:拉姆(Lamb)daNet拉姆daNet是由Haskell实现的一个开源的人造神经网络库,它抽象了网络创造、磨练并运用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以动用多种方法结合那多少个函数来操作实际世界数据。

介绍:假设你从事互联网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言通晓,或者生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么这门核心课程你不能够不长远摸底。

介绍:”人工智能研究分许多帮派。其中之一以IBM为表示,认为假诺有高性能统计就可获取智能,他们的‘深蓝’克制了社会风气象棋亚军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为假诺找来专家,把他们的想念用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:知乎有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从着力的词向量/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的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的对象可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各个机械学习的各类编程语言学术与经贸的开源软件.与此类似的还有很多诸如:[DMOZ

介绍:作者是统计机研二(写小说的时候,现在是2015年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是一些她的经验之谈.对于入门的心上人可能会有赞助

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的稿子,异常好

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在这里有部分的非凡内容就是缘于机器学习日报.

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的小说

介绍:作者与Bengio的兄弟萨姆(Sam)y 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,那是一篇NLP在国语分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,此外还有一篇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把地医学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的法门写出来,是可怜好的手册,领域内的paper各种声明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么特另外难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是通晓,有些可能如故第一次听说,内容领先文本、数据、多媒体等,让他俩伴你起初数据科学之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: Google化学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际提议

介绍:
卓殊好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、磨练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:里面融合了很多的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总计基础》在线版,该手册希望在辩论与履行之间找到平衡点,各紧要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及福利的人造智能优先研究计划:一封公开信,近年来已经有斯图尔特(Stuart)(Stuart)Russell(Russell), Tom Dietterich, 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来霍金和Elon
Musk指示人们瞩目AI的神秘胁制。公开信的内容是AI科学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的前途提升势头,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,以及道德领域有关商讨较少。其实还有一部日剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一先河的自己学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成长之后想操纵世界的情事。说到这边推荐收看。

介绍:里面按照词条提供了成百上千资源,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:非死不可人工智能研商院(FAIR)开源了一文山会海软件库,以赞助开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
非死不可 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的开支条件 Torch
中的默认模块,可以在更短的小运内磨练更大范围的神经网络模型。

介绍:本文固然是写于二〇一二年,可是这篇著作完全是笔者的经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者彼得哈林顿做的一个访谈。包含了书中部分的问题解答和少数私房学习提议

介绍:非凡好的纵深学习概述,对三种流行的深度学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:紧假如讲述了应用R语言举办多少挖掘

介绍:帮您明白卷积神经网络,讲解很清晰,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的任何的有关神经网络著作也很棒

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

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:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有的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:一个用来很快的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在这里您可以看看近期深度学习有什么新势头。

介绍:此书在音信寻找领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音讯寻找、网络信息寻找、搜索引擎实现等地点有关的图书、切磋为主、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,相关的法度采纳包括预测编码、早期案例评估、案件完全意况的臆度,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们莫不都相比陌生,不妨驾驭下。

介绍:
文中提到了最优,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,关于模型还引进一篇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。它实现了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期记忆LSTM) 和清华 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看看

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上采纳深度学习,作品来源paypal

介绍:用基于梯度下降的艺术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(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,作者的钻研方向是机械学习,并行总计如若您还想打听一些别样的可以看看她博客的此外随笔

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选料

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总括中的应用

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,快的因由一是用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是个数学研商中央,下边的这份ppt是缘于Fields举办的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典杂文,标注了关键点

介绍:
芝加哥大学与Google合作的新散文,深度学习也可以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还推荐一个深度学习入门与综私营料

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的随想库已经选定了963篇经过分类的深浅学习杂谈了,很多经文杂文都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一回机器学习聚会上的告知,关于word2vec及其优化、应用和扩展,很实用.境内网盘

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实惠呢?斯帕克(Spark)MLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经琢磨的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的研究数据,现在发表给我们用了。

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实现基本部分行使了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试卓绝,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,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4000万作者音信、8000万舆论音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;援助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的主旨,探讨Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014特级杂谈里的剖析结果和新办法,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,即便其中的略微课程已经归档过了,但是还有个另外音信并未。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是麦纳麦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非公开类评测排行第二),能估量人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比相似的propagation
model更加深切一些。通过全局的安居分布去求解每个节点影响周密模型。假若合理(转移受到隔壁的影响全面影响)。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,现实介绍

介绍:
分外棒的强调特征采用对分类器首要性的篇章。心理分类中,依据互信息对复杂高维特征降维再使用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更美观的法力,磨练和分类时间也大大降低——更重要的是,不必花大量刻钟在念书和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的总计系和电脑系著名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总括和机具学习的歧异

介绍:随着大数量时代的到来,机器学习变成化解问题的一种首要且紧要的工具。不管是工业界仍旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的来头,不过学术界和工业界对机器学习的研究各有尊重,学术界侧重于对机器学习理论的研商,工业界侧重于怎样用机器学习来化解实际问题。这篇小说是美团的实际条件中的实战篇

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

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似周全)、partial_ratio(局部相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似全面)、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,帮你更快地成立和管理NN模块.

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“目前刚好开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,如今恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同窗可以关注,非凡适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一路特征,可更好地发挥图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和洗涤;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时间类别十分检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对那么些的定义和分析很值得参考,文中也关系——非常是强针对性的,某个世界支出的卓殊检测在其它领域间接用可不行.

介绍:聚焦数据质料问题的回应,数据质料对各个框框公司的属性和效能都至关首要,文中总计出(不压制)22种典型数据质料问题显现的信号,以及优良的数据质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:粤语分词入门之资源.

介绍:15年巴塞罗那纵深学习峰会录像采访,境内云盘

介绍:很好的口径随机场(CRF)介绍小说,作者的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现快速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何拔取GPU的提出

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

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

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、表明书.

介绍: 采用Torch用深度学习网络领会NLP,来自非死不可 人工智能的文章.

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

介绍: 音信搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型演变而来
2)捕捉了向量空间模型中三个影响索引项权重的因子: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牵挂:组合了BM11和BM15五个模型。4)作者是BM25的提出者和Okapi实现者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的大概介绍,ARMA是研商时间系列的重大措施,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参与source encoding
CNN的输入,拿到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的可口秘诀——通过对大量菜谱原料关系的掘进,发现孔雀之国菜美味的缘由之一是里面的味道相互争论,很有意思的公文挖掘探讨

介绍: HMM相关作品

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最出名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数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,乌克兰语0.4-0.6)成正比

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

介绍:
成G上T的学问数据,HN目前热议话题,核心涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的点子,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的面面俱到硬件指南,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】在面部识别上你自己都是我们,即便细微的反差也能分辨。研讨已注脚人类和灵长类动物在脸部加工上不同于其他物种,人类选用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总括机模拟出人脸识另外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的完美结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过锻炼能够做出惊人和精良的东西出来。其它作者博客的其他作品也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里运用场景NN接纳参考表,列举了一些典型问题提议采取的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go六个版本的代码

介绍:深度学习课程

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

介绍:Google对非死不可 DeepFace的无敌反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德(Wild))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.

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,著作首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式实现,以及体现一些简短的例子并提议该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿)高校Pedro Domingos团队的DNN,提供随想和兑现代码.

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:本文依照神经网络的开拓进取进程,详细讲解神经网络语言模型在逐个阶段的情势,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重要变形,总结的特别好.

介绍:经典问题的新切磋:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控统计机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,包括完整的数目处理流程,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钻研期刊,每篇著作都带有一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的不利和可重复的探究期刊。我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,探讨加密多少飞快分类问题.

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
,匡助构建各样互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的意况下主题达到线性加速。12块Titan
20钟头可以成功Googlenet的操练。

介绍:这是一个机器学习资源库,即使相比较少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.另外还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯(Davis)在NICAR15上的核心报告材料,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年开端到当下积淀了很多的正式词语解释,如若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年至今的比赛数据,用PageRank总括世界杯参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,其余还引进一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的长足算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即按照此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
钻探深度学习活动编码器咋样有效应对维数灾难,境内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的木本,值得深远学习
国内云(视频)

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

介绍:用Spark(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论文集锦

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《数据消息手册》,
国内有热情的朋友翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数据挖掘随笔.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 万分有力的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的启幕测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源粤语言处理包.

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:好多数量数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目早就开源在github下边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的艺术也能和word2vec到手差不多的效率。另外,无论作者怎么试,GloVe都比但是word2vec.

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

介绍:机器学习中的首要数学概念.

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

介绍:卡耐基梅隆赖安(Ryan) Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中等总结学(36-705),聚焦总结理论和措施在机器学习园地应用.

介绍:《新加坡国立大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是巴黎综合理工应用数学研究生课程,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:生物经济学的SPARK大数额应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的内容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,请在指出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动精晓语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌学术简单搜一下,假使Google不可用,这么些网址有其一圈子几大顶会的杂谈列表,切不可断章取义,胡乱假使.

介绍:随笔+代码:基于集成方法的Twitter激情分类,实现代码.

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

介绍:香港理工的深度学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级此外报告
里面有一部分很有趣的利用 我们可以看看 .

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

介绍:文中提到的三篇论文(机器学习这个事、无监督聚类综述、监督分类归纳)都很经典,Domnigos的机械学习课也很优异

介绍:莱斯大学(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洋酒评论的开源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 泰勒如今在McGillUniversity研究会上的告诉,还提供了一雨后春笋讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的摄像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:Amazon在机械学习方面的部分施用,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,帮助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引荐系统.

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《时序计量文学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数据挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航下面的应用.

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

介绍:{swirl}数据练习营:R&数据科学在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年青春学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯帕克(Spark)MLlib实现易用可扩大的机器学习,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,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任用杂谈列表,大部分杂谈可使用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的紧要性性.

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),相关课程资料,Reinforcement
Learning
.

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机器学习:最强烈入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源实现横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现优良.

介绍:卡耐基梅隆高校总计机高校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情绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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