皇冠直营现金网开户机器学习与深度学习材料

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、艾达boost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新星版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时间排序,从1940年起先讲起,到60-80年间,80-90年间,一向讲到2000年后及最近几年的开展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用非常系数.

介绍:这是一份python机器学习库,假若您是一位python工程师而且想深刻的就学机器学习.那么这篇著作或许可以扶助到你.

介绍:这一篇介绍假使计划和治本属于您自己的机械学习项目的稿子,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:假使你还不通晓什么是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇小说已经被翻译成普通话,倘使有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的机要语言,有成千上万的心上人想上学R语言,不过接连忘记一些函数与重点字的意思。那么这篇作品或许能够帮衬到您

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,这篇随笔比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等情势的三六九等,此外探讨了范本大小、Feature与Model权衡等问题。另外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的采用、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,
也许这本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者是发源百度,可是她自己已经在2014年五月份报名离职了。可是这篇著作很不错即便您不精通深度学习与匡助向量机/统计学习理论有咋样关联?那么相应及时看看这篇著作.

介绍:这本书是由Google公司和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)讲明,归结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时代的微处理器科学理论,目前国内有纸质书购买,iTunes购买

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

介绍:那并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近期, 查尔斯(Charles) Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:不会总计怎么做?不领会如何挑选适合的总结模型怎么做?这这篇著作你的名特优读一读了俄亥俄州立约书亚B. Tenenbaum和俄亥俄州立Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的随笔。可以自动采纳回归模型体系,仍能活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同桌能够通晓一下

介绍:这是一本消息寻找相关的书籍,是由巴黎综合理工Manning与Google副主任Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音信寻找教材之一。目前作者扩充了该学科的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

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

介绍:雅虎研商院的数码集汇总:
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,以及系统类的多寡。

介绍:那是一本北卡罗来纳教堂山分校总结学有名教师Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在2014年元月早就开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初我们推荐的优质学习资源,匡助初学者神速入门。而且那篇著作的牵线已经被翻译成中文版。假使您多少熟练,那么我提出你先看一看普通话的介绍。

介绍:首尽管本着Bengio的PAMI
review的作品找出来的。包括几本综述著作,将近100篇杂谈,各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。

介绍:这是一本图书,首要介绍的是跨语言音信寻找方面的学识。理论很多

介绍:本文共有四个密密麻麻,作者是出自IBM的工程师。它根本介绍了推介引擎相关算法,并赞助读者很快的贯彻这一个算法。
深究推荐引擎内部的心腹,第 2 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,研商推荐引擎内部的秘密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学音信科学系助理助教大卫Mimno写的《对机器学习初大方的一些提议》,
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量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是加州戴维斯(Davis)分校的詹姆士 L.
McClelland。着重介绍了各种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参照下

介绍:【“机器学习”是怎么?】约翰(John)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。方今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探讨进展。机器学习是哪些,被拔取在哪儿?来看Platt的那篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于7月21-26日在江山议会着力繁华举行。本次大会由微软北美洲探讨院和武大大学联手主办,是那么些具有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,已成功引发全球1200多位专家的申请参预。干货很多,值得深远学习下

介绍:这篇作品重假如以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的实际使用,RankNet对NDCG之类不灵敏,参与NDCG因素后变成了拉姆(Lamb)daRank,同样的构思从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就完事了LambdaMART。皇冠直营现金网开户,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daRank,兰姆(Lamb)daMART,尤其以LambdaMART最为优良,代表随想为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

此外,Burges还有不少资深的代表作,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:本课程将演讲无监控特征学习和深度学习的第一意见。通过学习,你也将促成四个效益学习/深度学习算法,能见到它们为你办事,并就学怎么利用/适应这一个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是如数家珍的监控学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如若您不熟悉这一个想法,我们指出您去这里机械学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它那有关这套教程的源代码在github下边已经有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究院,精髓很多。假如急需完全清楚,需要自然的机器学习基础。但是有些地方会令人赏心悦目,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的早已算相比较详细的了

介绍:每日请一个大牛来讲座,紧要涉及机械学习,大数目解析,并行总结以及人脑商讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个一流完整的机械学习开源库总括,假诺您以为那么些碉堡了,这前面那多少个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的仇敌举行了翻译闽南语介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、清华高校总括机系Chris(Chris)Manning讲授的《自然语言处理》课程所有录像已经可以在加州伯克利分校公然课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也足以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着哈工大毕业、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
爱好者的教义。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,遵照大数量、NLP、总括机视觉和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:机器学习最基本的入门著作,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,我们从多少个方面来给大家介绍,第一个地点是读书的主意,第二个地点是算法的类似性。

介绍:看题目你曾经知道了是哪些内容,没错。里面有广大经文的机器学习杂谈值得仔细与一再的翻阅。

介绍:录像由法国巴黎高等外贸高校(Caltech)出品。需要芬兰语底子。

介绍:总括了机械学习的经典图书,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读书。不多我提出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到学者。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,而且自己早已帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系列,用来解决预测方面的题材,比如
YouTube 的视频推荐。

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的总括

介绍:总计机视觉入门在此之前景目的检测1(总计)

介绍:统计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家的入门著作。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:下集在此地神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益目前是腾讯广告算法总裁,王益硕士毕业后在google任研商。这篇小说王益硕士7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的见识。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要上学的教材和明白的文化。这样,给机器学习者提供一个提升的门道图,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:机器学习各样方向概括的网站

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所著的有关深度学习的情势和动用的电子书

介绍:2014年十月CMU举办的机械学习冬季课刚刚竣工
有近50时辰的录像、十两个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名讲师都是牛人: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)

介绍:在2019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,用来缓解预测方面的问题,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:Google探究院的Christ(Christ)ian
Szegedy在Google研商院的博客上简要地介绍了她们当年在座ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

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

介绍:网友问伯克利(Berkeley)机器学习大牛、美利坚同盟国双双院士迈克尔(Michael) I.
乔丹(Jordan):”即使你有10亿日币,你怎么花?乔丹(Jordan):
“我会用这10亿加元建造一个NASA级其余自然语言处理研商项目。”

介绍:常谋面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纵深学习小说,不仅是理论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文件与数量挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上不时取得不错战绩的提姆(Tim)Dettmers介绍了她协调是怎么采取深度学习的GPUs,
以及个体怎么着构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔(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,国内的机械学习爱好者很热情的把这些科目翻译成了国文。倘若您德语糟糕,可以看看那些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数量)。其实过多个人都还不领悟如何是深浅学习。这篇作品由浅入深。告诉你深度学究竟是何等!

介绍:这是香港理工高校做的一免费课程(很勉强),那一个可以给你在深度学习的中途给您一个读书的思路。里面涉及了有的主导的算法。而且告诉你什么去行使到骨子里条件中。中文版

介绍:这是雅加达大学做的一个深度学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个实际上运用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这个情节需要有自然的底子。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,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,时间类别分析,空间消息分析,多重变量分析,计量农学,心绪总括学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是现阶段数据解析世界的一个看好内容。很三个人在平常的工作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总计一下广泛的机械学习算法,以供您在做事和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了好多少个体系。此外还作者还了一个小说导航.卓殊的感谢作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 2013课程。有mp3,
mp4,
pdf各类下载
他是纽约大学教学,近期也在Facebook工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个交大学院处理器大学开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效能,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,扶助单机, Hadoop cluster,和 Spark(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于爱沙尼亚语不好,但又很想深造机器学习的对象。是一个大的有益。机器学习周刊如今重要提供中文版,仍然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》的首要数学着手课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂特别不易于,假如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兴趣。我个人推举的极品《线性代数》课程是清华Gilbert(Bert)Strang教师的课程。
学科主页

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

介绍:雅虎邀请了一名来自本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的多级录像课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的说理基础知识。

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的第一个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志报道了UCLA数学硕士克Rhys(Chris) McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器学习模式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600万题目答案,对他们举行了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底拿到了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2014年8月1日开讲,该课属于MIT大学生级此外学科,对机器人和非线性引力系统感兴趣的对象不妨可以挑衅一下这门学科!

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常用音讯资源*
《NLP常用新闻资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年底叶在处理器科学的随想中被引用次数最多的舆论

介绍:把二〇一九年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随笔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。可以实时的征集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),咋样更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉你,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将变得清楚。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
讲述工业界和科学界机器学习的异议,大实话

介绍:使用Neo4j
做电影评论的心思分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们什么?

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(乔丹)教师(迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹(Jordan))教师是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深入的兴味。由此,很多问问的题目中富含了机械学习世界的各项模型,乔丹(乔丹(Jordan))讲师对此一一做领会释和展望。

介绍:A*找寻是人为智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的一流途径,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估算代价。合集

介绍:本项目接纳了Microsoft Azure,可以在几分种内完成NLP on Azure
Website的配置,立刻起首对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的花样调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任浙大高校首席讲师、统计机软件学士生导师。统计机科学研讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数量、生物信息再到量子总括等,Amund
Tveit等珍爱了一个DeepLearning.University小项目:收集从2014年起先深度学习文献,相信可以看成深度学习的起点,github

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend

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

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深切显出,还有实现代码,一步步展开。

介绍:许多观念的机械学习任务都是在上学function,但是Google最近有始发读书算法的自由化。Google其它的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是金立技术有限公司,诺厄(Noah)方舟实验室,首席数学家的李航研究生写的关于信息寻找与自然语言处理的稿子

介绍:利用机用器学习在谣言的辨认上的行使,其它还有多少个。一个是识别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该学科是新浪公开课的收费课程,不贵,一流福利。首要适合于对利用R语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

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

介绍:讲总括机视觉的四部奇书(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:里面基本没提到到实际算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的过多施用,以及她们在做推荐过程中取得的有的经历。最终一条经验是应该监控log数据的质地,因为推荐的质量很依赖数据的质量!

介绍:初学者怎么着查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块实行人脸识别

介绍:咋样采纳深度学习与大数目构建对话系统

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

介绍:RKHS是机械学习中至关首要的概念,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟知的。即使没有较好的数学基础,直接明白RKHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

介绍:许多同桌对于机器学习及深度学习的疑惑在于,数学方面曾经大约知道了,可是动起手来却不晓得哪些动手写代码。巴黎综合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:本文会过一遍最风靡的机械学习算法,大致领会咋样方法可用,很有帮扶。

介绍:这么些里面有好多有关机器学习、信号处理、总括机视觉、长远学习、神经网络等领域的豁达源代码(或可实施代码)及有关小说。科研写小说的好资源

介绍:NYU 2014年的纵深学习课程资料,有视频

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:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github下边100个相当棒的档次

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区爱惜着306个数据集。查询数据集

介绍:安德烈j Karpathy 是早稻田大学Li
Fei-Fei的研究生生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界拿到了科研和工程上的突破,发的作品不多,但各类都很朴实,在每一个问题上都完成了state-of-art.

介绍:安德烈(Andre)j
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在这边

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数码挖掘竞技的名称。

介绍:杰弗里(杰弗里)·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位大不列颠及北爱尔兰联合王国诞生的计量机学家和心情学家,以其在神经网络方面的孝敬知名。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推进者.

介绍:微软研讨院深度学习技术核心在CIKM2014
上有关《自然语言处理的深浅学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<扶助向量机的再三限价订单的动态建模>接纳了 Apache
斯帕克(Spark)和SparkMLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴一起研讨有关于机器学习的多少个理论性问题,并付诸一些有含义的结论。最终通过有些实例来表明这个理论问题的大体意义和实际行使价值。

介绍:作者还著有《这就是寻觅引擎:主旨技术详解》一书,紧假诺介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读著作推荐

介绍:推荐系统经典随笔文献

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”商量会PPT

介绍:总括学习是有关电脑基于数据构建的几率统计模型并使用模型对数码举行前瞻和剖析的一门科学,总计学习也改成总结机器学习。课程来自香水之都电子财经政法大学

介绍:机器学习的靶子是对总括机编程,以便利用样本数量或以往的经历来化解给定的问题.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主题报告的幻灯片,
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:此外作者还有一篇元算法、艾达Boost python实现文章

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:还有续集众目睽睽深度学习方法概述(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,并在其实竞赛中间比调参数和清数据。
若是已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS普通话分词的Python接口,其它Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,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16万张职业棋谱磨练模型识别效率。想法不错。锻炼后最近能形成永不统计,只看棋盘就付给下一步,大约10级棋力。但这篇作品太过乐观,说怎样人类的末梢一块堡垒顿时快要跨掉了。话说得太早。不过,虽然与其它软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin助教Eric普赖斯(Price)(Price)关于2019年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,按照这一次试验的结果,假如二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总括了2014年14个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以看出四个主旨——深度学习,数据地理学家职业,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多寡科学和数据挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有此外很棒的稿子推荐可以看看

介绍:2014中国大数据技术大会33位主旨专家发言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在心思分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)宣布在github(近日是空的)。这意味Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户交换大会上的发言,请更多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术商讨
李然-核心模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在采纳bp算法时该怎么锻练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,尽管和MLP的bp算法本质上平等,但款式上仍旧略微区其余,很醒目在成就CNN反向传来前询问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:假若要在一篇著作中匹配十万个首要词咋办?Aho-Corasick
算法利用添加了回来边的Trie树,能够在线性时间内做到匹配。
但假使匹配十万个正则表明式呢 ?
这时候可以用到把三个正则优化成Trie树的章程,如东瀛人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的吃水学习框架,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:拉姆daNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人为神经网络库,它抽象了网络创设、锻炼并使用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以利用多种主意结合这个函数来操作实际世界数据。

介绍:倘若你从事互联网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精通,或者生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么这门主题课程你不可能不深切通晓。

介绍:”人工智能研讨分许多派别。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高性能总结就可拿到智能,他们的‘深蓝’克服了世道象棋冠军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的宗派认为只要找来专家,把她们的合计用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来自

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,从着力的词向量/总计语言模型->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,基本上是网上关于word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的敌人可以看看

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

介绍:作者是统计机研二(写作品的时候,现在是2015年了应有快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是一些她的经验之谈.对于入门的爱人可能会有赞助

介绍:这是一篇有关机器学习算法分类的稿子,极度好

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在此间有一对的可观内容就是发源机器学习日报.

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的哥们山姆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,这是一篇NLP在闽南语分词中的应用

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
,会聚了结构化预测世界众多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的章程写出来,是这几个好的手册,领域内的paper各样表明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么特另外难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是驾轻就熟,有些可能如故率先次听说,内容超越文本、数据、多媒体等,让她们伴你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: Google科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际指出

介绍:
非常好的商讨递归神经网络的篇章,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,该手册希望在答辩与执行之间找到平衡点,各重点内容都伴有实在例子及数量,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及便利的人工智能优先研商计划:一封公开信,目前早已有司徒雷登(Stuart)罗素(Russell), Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, 彼得(Peter) Norvig, TomMitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是目前霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的暧昧威吓。公开信的始末是AI数学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的前途向上大方向,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,以及道德领域相关探究较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从一初阶的自身学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成才之后想操纵世界的景观。说到此地推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了无数资源,还有连带知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能商讨院(FAIR)开源了一密密麻麻软件库,以救助开发者建立更大、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世界常用的开发条件 Torch
中的默认模块,可以在更短的大运内训练更大局面的神经网络模型。

介绍:本文即使是写于二零一二年,不过这篇小说完全是作者的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者彼得(Peter)哈灵顿做的一个访谈。包含了书中部分的疑难解答和某些个体学习提出

介绍:分外好的深度学习概述,对三种流行的吃水学习模型都举办了介绍和议论

介绍:首假若描述了采取R语言举行数量挖掘

介绍:帮你驾驭卷积神经网络,讲解很显著,另外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的此外的关于神经网络随笔也很棒

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

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

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些介绍性著作和课件值得学习

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来飞快的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此地您可以阅览最近深度学习有哪些新势头。

介绍:此书在音信搜索领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音讯寻找、网络信息寻找、搜索引擎实现等地点有关的书籍、探讨大旨、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和展望问题,相关的王法运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全意况的估摸,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家或许都相比陌生,不妨领会下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,其余还有使用篇。推荐系统能够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 + 长短时间回忆LSTM) 和浦项科技 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个磨炼好的动物模型,你能够拿狮子大象的照片来尝试看

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0上使用深度学习,著作来源paypal

介绍:用基于梯度下降的艺术训练深度框架的施行推荐辅导,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,作者的研究方向是机械学习,并行总计假若您还想询问一些别样的可以看看他博客的其他作品

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挑三拣四

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总结中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍: 一个学问搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的因由一是用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是个数学研商为主,下边的那份ppt是源于菲尔德(Field)s举行的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文随笔,标注了关键点

介绍:
首尔大学与Google合作的新杂文,深度学习也足以用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还引进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的论文库已经选定了963篇经过分类的纵深学习随笔了,很多经文散文都已经选定

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、应用和扩充,很实用.境内网盘

介绍:很多集团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呢?SparkMLlib 1.2里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商量的杰里米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的商讨数据,现在布告给我们用了。

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,并不关乎公式推导。文中的LDA实现中央部分采取了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特出,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、面向科技大数目标掘进。收集近4000万作者音讯、8000万散文消息、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上的主题,钻探Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014特级随笔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,可是还有个其余音讯并未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗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多少个算法.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),能估计人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳论文把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比一般的propagation
model更加深切一些。通过全局的安澜分布去求解每个节点影响全面模型。假诺合理(转移受到附近的影响系数影响)。可以用来反求每个节点的熏陶系数

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
非凡棒的强调特征采纳对分类器首要性的篇章。激情分类中,按照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更漂亮的效用,练习和归类时间也大大降低——更重要的是,不必花大量时光在念书和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的总结系和总括机系出名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总计和机具学习的出入

介绍:随着大数据时代的来临,机器学习变成解决问题的一种关键且重要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个炙手可热的大势,不过学术界和工业界对机械学习的钻研各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的探讨,工业界侧重于如何用机器学习来化解实际问题。这篇作品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、模型选取与超参优化、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下的文件模糊匹配库,老库新推,可总括串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局部相似周详)、token_sort_ratio(词排序相似系数)、token_set_ratio(词集合相似周到)等
github

介绍:Blocks是基于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:机器学习大神Alex(Alex) Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“而今正好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,目前刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同学可以关注,分外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一头特征,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.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的岁月系列分外检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特此外定义和分析很值得参考,文中也论及——非常是强针对性的,某个世界支出的要命检测在其余领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质地问题的回复,数据质料对各个框框企业的特性和频率都重点,文中总计出(不制止)22种典型数据质料问题显现的信号,以及非凡的多寡质量解决方案(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年曼谷纵深学习峰会录像采访,国内云盘

介绍:很好的口径随机场(CRF)介绍作品,作者的学习笔记

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:做深度学习怎么着抉择GPU的指出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的报告,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年同核心报告
讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量!作者的立异频率也很频繁

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: 拔取Torch用深度学习网络精晓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小说,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想想:组合了BM11和BM15五个模型。4)作者是BM25的倡导者和Okapi实现者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间体系的简练介绍,ARMA是研讨时间体系的基本点方法,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,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开孔雀之国菜的可口秘诀——通过对大量菜系原料关系的打通,发现印度菜美味的缘故之一是其中的意味相互争执,很风趣的文书挖掘研商

介绍: HMM相关著作

介绍:
1)词频与其降序排序的关联,最著名的是语言学家齐夫(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什么低频词的描写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,印度语印尼语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,相信您也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近日热议话题,主题涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的法门,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基础上添加了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的统筹兼顾硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在脸部识别上您我都是专家,即使细微的差异也能辨别。研讨已证实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完善组合。

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,网络经过训练可以做出惊人和优良的东西出来。此外作者博客的任何作品也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际接纳场景NN接纳参考表,列举了一些特出问题提出选拔的神经网络

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

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

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

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客随笔,由约瑟夫 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,作品紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式实现,以及体现一些简约的例子并指出该从何方上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿(Washington))大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂文和促成代码.

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:本文按照神经网络的发展进程,详细讲解神经网络语言模型在一一阶段的款型,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,统计的专门好.

介绍:经典问题的新研商: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)竞技打折方案源码及文档,包括总体的数据处理流程,是学习Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的研讨期刊,每篇作品都富含一个算法及相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是由此了同行评审的。IPOL是开放的科学和可再一次的钻研期刊。我从来想做点类似的干活,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,探讨加密数量连忙分类问题.

介绍:新加坡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,同步更新参数的景观下焦点达标线性加速。12块Titan
20钟头能够做到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.有突出部分.此外还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:Chase
Davis在NICAR15上的要旨报告材料,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年始发到眼前累积了不少的科班词语解释,假使你是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让自己成长更快.

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名次榜.

介绍:R语言教程,另外还援引一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的敏捷算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依照此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
探讨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的优化与人身自由模式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基石,值得深切学习
国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识其它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Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA焦点抽取.

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》,
国内有热情的恋人翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍: 零售领域的多寡挖掘作品.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 相当强劲的Python的多寡解析工具包.

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的起首测试体会报告.

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:好多数额数学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目已经开源在github下面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的点子也能和word2vec获取差不多的职能。此外,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(Richard) 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情绪分类效果很好.落实代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan 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)和中间总括学(36-705),聚焦总结理论和章程在机器学习园地应用.

介绍:《加州圣巴巴拉分校学院蒙特卡洛方法与自由优化学科》是印度孟买理工应用数学学士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的情人肯定要看看,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物法学的SPARK大数量应用.并且伯克利开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的情节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(自动归结翻译规律、自动了然语境、自动识别语义等等)此前,请通过谷歌学术简单搜一下,假诺Google不可用,这么些网址有这一个领域几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱要是.

介绍:小说+代码:基于集成方法的Twitter激情分类,落实代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经新闻处理系统进展大会的英文简称.

介绍:香港理工的纵深学习课程的Projects 每个人都要写一个杂谈级其余报告
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现实方案包括lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的三篇散文(机器学习那多少个事、无监督聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机械学习课也很漂亮

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干白评论的开源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,戴维(David) Taylor目前在McGillUniversity探讨会上的告诉,还提供了一多级讲机器学习方法的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在机器学习方面的部分应用,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,协助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|金融等领域)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量经济学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数据挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航下边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified类别录像,斯蒂芬Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据磨炼营: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年青春学期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.国内镜像.

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,其余一个,其余还引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议起用小说列表,大部分舆论可采取谷歌找到.

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表现优异.

介绍:卡耐基梅隆高校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,杂文集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:Twitter心思分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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