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,介绍很系数,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:这是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特性是以时间排序,从1940年最先讲起,到60-80年代,80-90年间,平素讲到2000年后及目前些年的展开。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用至极系数.

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补助到你.

介绍:这一篇介绍如若计划和管制属于您自己的机械学习项目的著作,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:即便你还不晓得什么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇著作已经被翻译成中文,倘若有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机械学习的重点语言,有为数不少的意中人想学习R语言,不过接连忘记一些函数与重大字的意义。那么这篇小说或许可以协理到您

介绍:我该怎么接纳机器学习算法,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,其它研讨了样本大小、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,作者对于例子的抉择、理论的介绍都很到位,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, 也切合老手温故而知新.
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:作者是来源于百度,可是她自身现已在2014年九月份提请离职了。但是这篇小说很正确假使你不领悟深度学习与帮忙向量机/统计学习理论有如何关系?那么应该及时看看这篇著作.

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)(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

介绍:消息时代的电脑科学理论,近年来境内有纸质书购买,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Donald Knuth提问记录稿:
如今, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了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?不明白哪些挑选合适的总括模型怎么做?这这篇作品你的精良读一读了佐治亚理工JoshuaB. Tenenbaum和宾夕法尼亚Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的著作。可以自动采取回归模型序列,还可以自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校能够了解一下

介绍:这是一本音讯搜索相关的书籍,是由加州Davis分校Manning与Google副总监Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。目前作者增添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张可以的图来诠释机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎商量院的数额集汇总:
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,以及系统类的数据。

介绍:这是一本华盛顿圣路易斯分校总结学知名教师Trevor Hastie和罗Bert(Robert)Tibshirani的新书,并且在2014年三月早已开课: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学者推荐的上乘学习资源,协助初学者迅速入门。而且这篇著作的牵线已经被翻译成中文版。假如您有点熟识,那么自己提出你先看一看粤语的牵线。

介绍:首假诺本着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几本综述作品,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,重要介绍的是跨语言信息寻找方面的知识。理论很多

介绍:本文共有多少个密密麻麻,作者是根源IBM的工程师。它至关重要介绍了推介引擎相关算法,并帮衬读者很快的实现这多少个算法。
探索推荐引擎内部的机要,第 2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,钻探推荐引擎内部的地下,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学音讯科学系助理讲师戴维Mimno写的《对机器学习初专家的少数指出》,
写的挺实在,强调举办与辩论结合,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:这是一本关于分布式并行处理的数目《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是加州圣巴巴拉分校的詹姆斯(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 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是怎样?】JohnPlatt是微软探讨院独立地理学家,17年来她直接在机械学习世界耕耘。如今机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定设立博客,向民众介绍机器学习的探讨进展。机器学习是什么样,被使用在哪儿?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于3月21-26日在国家议会着力热闹举行。本次大会由微软亚洲探究院和北大高校一起主办,是其一拥有30多年历史并有名世界的机械学习园地的盛会第一次来到中国,已成功掀起全球1200多位学者的提请参加。干货很多,值得深远学习下

介绍:这篇随笔紧尽管以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的现实使用,RankNet对NDCG之类不灵敏,插足NDCG因素后改成了兰姆daRank,同样的思索从神经网络改为使用到Boosted
Tree模型就形成了兰姆(Lamb)daMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其以拉姆daMART最为优异,代表杂文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

其余,Burges还有许多名牌的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将解说无监督特征学习和深度学习的重点观点。通过学习,你也将实现多少个效用学习/深度学习算法,能看到它们为您办事,并学习怎样运用/适应这么些想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是熟习的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),要是您不了然这一个想法,大家指出你去这里机械学习课程,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下边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软钻探院,精髓很多。要是急需完全明白,需要肯定的机器学习基础。不过有些地点会令人眼前一亮,毛塞顿开。

介绍:这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:天天请一个大牛来讲座,紧要涉嫌机械学习,大数据解析,并行统计以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个至上完整的机器学习开源库总结,假如你以为那多少个碉堡了,这背后这些列表会更让你感叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的爱人举行了翻译中文介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、密苏里理工大学总结机系克里斯(Rhys)(Chris)Manning讲授的《自然语言处理》课程所有视频已经得以在哈佛公然课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也足以下载。

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着复旦毕业、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
爱好者的福音。

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

介绍:机器学习最基本的入门随笔,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延长出来的。这里,大家从多少个地点来给大家介绍,第一个方面是读书的情势,第二个方面是算法的类似性。

介绍:看题目你已经精通了是什么样内容,没错。里面有无数经文的机器学习杂文值得仔细与反复的翻阅。

介绍:视频由早稻田大学(Caltech)出品。需要波兰语底子。

介绍:总括了机器学习的经文书籍,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读书。不多我指出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到学者。不过看完下边装有材料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且我早就帮您找齐了。

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

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的总计

介绍:总括机视觉入门从前景目标检测1(总括)

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方的入门作品。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:下集在此处神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益最近是腾讯广告算法老总,王益学士毕业后在google任研讨。那篇著作王益硕士7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的见闻。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要上学的读本和控制的知识。这样,给机器学习者提供一个提升的路线图,以免走弯路。其余,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰盛。

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:这是一本来自微的琢磨员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的模式和拔取的电子书

介绍:2014年2月CMU举行的机器学习夏天课刚刚竣工
有近50时辰的视频、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)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可靠系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的核心发言。
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

介绍:Google探究院的克赖斯特(Christ)(Christ)ian
Szegedy在谷歌研讨院的博客上简要地介绍了他们当年插足ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。即使不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问贝克莱(Berkeley)(Berkeley)机器学习大牛、花旗国双双院士Michael I.
乔丹:”假使您有10亿比索,你怎么花?乔丹:
“我会用这10亿加元建造一个NASA级其它自然语言处理商讨项目。”

介绍:常汇合试之机器学习算法思想简单梳理,其它作者还有一对其余的机器学习与数量挖掘小说深度学习著作,不仅是理论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文件与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时常取得不错成绩的提姆Dettmers介绍了他协调是怎么采取深度学习的GPUs,
以及民用如何构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神Michael 乔丹(Jordan)

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

介绍:是Stanford 讲师 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把这么些科目翻译成了华语。假设您希伯来语不佳,可以看看这一个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数据)。其实过多个人都还不晓得哪些是深度学习。这篇小说由浅入深。告诉您深度学究竟是怎么着!

介绍:这是复旦大学做的一免费课程(很勉强),这个可以给您在深度学习的旅途给您一个学学的思绪。里面涉及了一些着力的算法。而且告诉您怎么样去行使到实在条件中。中文版

介绍:这是雅加达大学做的一个纵深学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是一个其实运用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这么些情节需要有一定的根底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,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,时间连串分析,空间消息分析,多重变量分析,计量农学,心情总结学,社会学总计,化学计量学,环境科学,药物代谢动力学

介绍:
机器学习无疑是眼下数码解析世界的一个热门内容。很四人在平常的工作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总括一下宽广的机器学习算法,以供您在劳作和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总结了某些个密密麻麻。此外还作者还了一个小说导航.很是的谢谢作者总结。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(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)学习笔记整理体系之(八)

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

介绍:FudanNLP,那是一个南开高校处理器大学开发的开源中文自然语言处理(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、语法分析等效果,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,扶助单机, Hadoop cluster,和 斯帕克(Spark)(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于波兰语不好,但又很想学学机器学习的恋人。是一个大的有益。机器学习周刊近期重点提供粤语版,依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》的关键数学起始课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易,要是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志趣。我个人推举的顶级《线性代数》课程是宾夕法尼亚吉尔伯特(Gilbert)(Bert)Strang讲师的教程。
课程主页

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

介绍:雅虎邀请了一名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多级视频课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的辩护基础知识。

介绍:应对大数目时代,量子机器学习的第一个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学研究生克莉丝(Chris) McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万问题答案,对她们举行了总括抽样及聚类分析(图2,3),最终到底赢得了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年六月1日开拍,该课属于MIT硕士级其它课程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的爱侣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常用音信资源*
《NLP常用信息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年始于在处理器科学的杂文中被引用次数最多的舆论

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。可以实时的募集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好读书它?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,当您从头写代码,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Josh 威尔s
讲述工业界和学界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j
做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咋样?

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(Jordan))讲师(迈克尔(Michael) I.
乔丹)教师是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深刻的趣味。因而,很多咨询的问题中涵盖了机器学习园地的各类模型,乔丹助教对此一一做了表达和展望。

介绍:A*检索是人造智能基本算法,用于高效地查找图中两点的特等路径,
主题是 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到目的顶点的估摸代价。合集

介绍:本项目选用了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的配置,立刻先河对FNLP各类特色的试用,或者以REST
API的形式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任南开大学首席教师、总括机软件学士生导师。总结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、图像到正常、生物、大数目、生物音信再到量子总结等,Amund
Tveit等敬服了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年始发深度学习文献,相信可以看作深度学习的起点,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend
365bet体育在线客户端,
用到了deep model社团特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock
Prediction
用到了stock
network。

介绍:作者是深度学习一线大牛Bengio组写的教程,算法深入显出,还有实现代码,一步步开展。

介绍:许多价值观的机器学习任务都是在学习function,不过Google脚下有始发上学算法的动向。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,诺厄方舟实验室,首席化学家的李航硕士写的有关消息搜索与自然语言处理的作品

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的采纳,此外还有五个。一个是甄别垃圾与虚假音讯的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该科目是知乎公开课的收款课程,不贵,顶级福利。紧要适合于对应用R语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中笔者总结了三代机器学习算法实现的衍变: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)(Spark)和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德 E.伍德(Wood)s
《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的大队人马应用,以及她们在做推荐过程中拿走的一对经历。最后一条经验是应当监控log数据的质地,因为推荐的质料很依赖数据的身分!

介绍:初学者咋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办人脸识别

介绍:怎么样利用深度学习与大数额构建对话系统

介绍:Francis 巴赫(Bach)合作的关于稀疏建模的新综合(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接纳,而且首先有的关于Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很不错。

介绍:RKHS是机械学习中关键的定义,其在large
margin分类器上的行使也是广为熟习的。假诺没有较好的数学基础,直接领悟RKHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多同校对于机器学习及深度学习的疑惑在于,数学方面已经大约精通了,可是动起手来却不清楚怎么动手写代码。加州戴维斯(Davis)分校深度学习大学生安德烈j
Karpathy写了一篇实战版本的深浅学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文会过一次最风靡的机械学习算法,大致了然怎么方法可用,很有援助。

介绍:这么些里面有诸多关于机器学习、信号处理、总括机视觉、深切学习、神经网络等领域的大方源代码(或可举行代码)及有关杂谈。科研写杂谈的好资源

介绍:NYU 2014年的深度学习课程资料,有录像

介绍:总括机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个特别棒的花色

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

介绍:安德烈j Karpathy 是瑞典皇家理工大学Li
Fei-Fei的研究生生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但每个都很实在,在每一个题材上都完成了state-of-art.

介绍:安德烈(Andre)j
Karpathy的深度加深学习演示,舆论在此地

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

介绍:杰弗里(杰弗里)·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位大不列颠及苏格兰联合王国落地的测算机学家和心情学家,以其在神经网络方面的贡献闻明。辛顿是反向传播算法和相比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的能动促进者.

介绍:微软探究院深度学习技术焦点在CIKM2014
上关于《自然语言处理的纵深学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<援助向量机的频繁限价订单的动态建模>采用了 Apache
Spark和SparkMLLib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小伙伴一起探究有关于机器学习的多少个理论性问题,并付诸一些有意义的定论。最终通过有些实例来证实这么些理论问题的大体意义和骨子里使用价值。

介绍:作者还著有《那就是摸索引擎:核心技术详解》一书,紧假使介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读著作推荐

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:人脸识别必读著作援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”琢磨会PPT

介绍:总括学习是有关电脑基于数据构建的票房价值总括模型并运用模型对数码开展预测和剖析的一门科学,总计学习也改成总计机器学习。课程来自香港外国语高校

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的核心报告的幻灯片,
Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分国语列表

介绍:其它作者还有一篇元算法、艾达Boost python实现著作

介绍:加州伯克利(Berkeley)(Berkeley)高校学士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿(牛顿)法讲到拟牛顿(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:还有续集显著深度学习方法概述(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,并在其实比赛中间比调参数和清数据。
即使已装过gensim不要忘升级

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

介绍:这随笔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效能。想法不错。练习后近来能不负众望永不总计,只看棋盘就提交下一步,大约10级棋力。但这篇作品太过乐观,说怎样人类的终极一块堡垒立即快要跨掉了。话说得太早。不过,倘诺与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin助教埃里克(Eric)(Eric)Price(Price)关于2019年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,依据这一次试验的结果,假使2019年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂文被拒。

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。我们从中可以看来多少个核心——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以及公众投票的最受欢迎的数量科学和数目挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有另外很棒的稿子援引可以看看

介绍:2014神州大数额技术大会33位主题专家发言PDF下载

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新论文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在激情分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(如今是空的)。这象征Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统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。
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品搜索技术探究
李然-主题模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在接纳bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,固然和MLP的bp算法本质上同样,但款式上或者多少区此外,很明朗在做到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:假若要在一篇作品中匹配十万个第一词如何是好?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但假使配合十万个正则表明式呢 ?
这时候能够用到把四个正则优化成Trie树的艺术,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,作者近日在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:兰姆(Lamb)daNet兰姆daNet是由Haskell实现的一个开源的人为神经网络库,它抽象了网络创建、磨练并运用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以行使多种主意结合这一个函数来操作实际世界数据。

介绍:即使您从事互联网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精晓,或者生物消息学,智能机器人,金融展望,那么这门要旨课程你不可以不深切精晓。

介绍:”人工智能啄磨分许多派别。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高性能总括就可收获智能,他们的‘深蓝’制伏了世道象棋冠军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为只要找来专家,把他们的盘算用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:新浪有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从基本的词向量/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的各个tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec材料的大合集,对word2vec感兴趣的爱人能够看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各样机械学习的各个编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[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.这是某些他的阅历之谈.对于入门的恋人或者会有扶持

介绍:这是一篇有关机器学习算法分类的作品,非常好

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在此地有一部分的可观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随笔

介绍:作者与Bengio的哥们儿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在国语分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其余还有一篇AWS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过多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的点子写出来,是充足好的手册,领域内的paper各个讲明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么特此外难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是熟知,有些可能还是第一次听说,内容领先文本、数据、多媒体等,让他俩伴你从头数据科学之旅吧,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的纵深学习综述及实际提议

介绍:
至极好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、训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:里面融合了累累的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总括基础》在线版,该手册希望在答辩与实施之间找到平衡点,各重点内容都伴有实际例子及数量,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及便民的人造智能优先钻探计划:一封公开信,如今一度有Stuart拉塞尔(Russell)(Russell), Tom Dietterich, 埃里克(Eric)(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)
.这封信的背景是多年来霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的秘闻吓唬。公开信的始末是AI化学家们站在福利社会的角度,展望人工智能的前景向上大方向,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究较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的形成从一起初的本人学习,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器通过学习成长之后想操纵世界的意况。说到这边推荐收看。

介绍:里面遵照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:非死不可人工智能商讨院(FAIR)开源了一多元软件库,以帮衬开发者建立更大、更快的深浅学习模型。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环境 Torch
中的默认模块,可以在更短的光阴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,不过那篇小说完全是作者的经验之作。

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。包含了书中有的的疑团解答和某些个体学习提议

介绍:非常好的深浅学习概述,对二种流行的纵深学习模型都进展了介绍和琢磨

介绍:首如果讲述了运用R语言举办多少挖掘

介绍:帮您了解卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的此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(Geoffrey) Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些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:一个用来急忙的总计,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间您可以看看近期深度学习有咋样新取向。

介绍:此书在音信寻找领域显明,
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、网络新闻搜索、搜索引擎实现等方面相关的图书、探讨为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音讯几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和展望问题,相关的法度运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情状的预测,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家莫不都相比较陌生,不妨领会下。

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无可非议的阅读稿,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 + 长短时间记忆LSTM) 和北达科他州立 (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:本文首要介绍了在Hadoop2.0上利用深度学习,作品来源paypal

介绍:用基于梯度下降的法门训练深度框架的实施推荐引导,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总计和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍: 一个讲机器学习的Youtube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,并行统计假使你还想打听一些任何的可以看看他博客的任何作品

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体系中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的因由一是用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是个数学研究为主,下面的这份ppt是来自Field(Field)s举行的移位中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂谈,标注了关键点

介绍:
阿姆斯特丹高校与Google合作的新论文,深度学习也得以用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,另外还援引一个纵深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的杂文库已经选定了963篇经过分类的深度学习杂谈了,很多经典散文都曾经选定

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

介绍:很多商店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用吗?SparkMLlib 1.2里面的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商讨的Jeremy弗里曼(Freeman)(Freeman)脑神经地理学家编写,最初是为着实时处理他们每半钟头1TB的钻探数据,现在发布给我们用了。

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实现基本部分拔取了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:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科技大数目标发掘。收集近4000万作者消息、8000万随想音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;补助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的核心,研商Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014顶尖杂文里的剖析结果和新情势,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,尽管其中的略微课程已经归档过了,不过还有个其余音信尚未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】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: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非公开类评测名次第二),能臆想人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model更加深远一些。通过全局的平静分布去求解每个节点影响周密模型。假若合理(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全

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
卓殊棒的强调特征采用对分类器紧要性的篇章。心情分类中,依据互信息对复杂高维特征降维再拔取节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更精粹的效用,训练和分类时间也大大降低——更着重的是,不必花大量时光在学习和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的总结系和总计机系闻名讲师拉里(Larry) Wasserman
在《机器崛起》,相比了总结和机械学习的出入

介绍:随着大数量时代的来到,机器学习变成化解问题的一种关键且重要的工具。不管是工业界如故学术界,机器学习都是一个炙手可热的大势,可是学术界和工业界对机器学习的钻研各有珍重,学术界侧重于对机械学习理论的探讨,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。这篇随笔是美团的莫过于条件中的实战篇

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

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可总结串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局部相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似周全)等
github

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,帮您更快地开创和保管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“如今恰恰开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,最近刚刚更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的校友可以关心,相当适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的联手特征,可更好地宣布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(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日子体系卓殊检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对特其它概念和剖析很值得参考,文中也关乎——非凡是强针对性的,某个世界支出的十分检测在其余世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质地问题的对答,数据质地对各个框框公司的性质和成效都首要,文中总计出(不防止)22种典型数据质地问题显现的信号,以及出色的数额质地解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:闽南语分词入门之资源.

介绍:15年迈阿密纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的尺度随机场(CRF)介绍作品,作者的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现快捷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连串风格,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、表达书.

介绍: 选拔Torch用深度学习网络领会NLP,来自Facebook 人工智能的著作.

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: 音信寻找排序模型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)并且包含集成学习的讨论:组合了BM11和BM15多少个模型。4)作者是BM25的指出者和Okapi实现者Robert(Bert)son.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的简要介绍,ARMA是探究时间体系的重大措施,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插足source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的好吃秘诀——通过对大量食谱原料关系的开掘,发现印度菜美味的原委之一是内部的含意相互争执,很有意思的文件挖掘研商

介绍: HMM相关著作

介绍:
1)词频与其降序排序的关联,最闻明的是语言学家齐夫(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描绘 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,克罗地亚语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有为数不少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,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的办法,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基础上充分了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:
【神经科学碰撞人工智能】在面部识别上您本身都是专家,固然细微的距离也能识别。研究已表达人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,人类采用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总计机模拟出人脸识其它FFA活动,堪称神经科学与人工智能的统筹兼顾结合。

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,网络经过锻练可以做出惊人和可以的事物出来。另外作者博客的此外小说也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里运用场景NN选用参考表,列举了有些优异问题指出采纳的神经网络

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——访卡内基(Carnegie)梅隆大学爱德华·霍威教师.

介绍:Google对非死不可 DeepFace的强有力反扑—— 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著作,由约瑟夫(Joseph) 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,著作首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式实现,以及映现一些简练的例证并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿)高校Pedro Domingos团队的DNN,提供散文和贯彻代码.

介绍:基于神经网络的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,近期可处理中英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路实现.

介绍:本文依据神经网络的上扬进程,详细讲解神经网络语言模型在相继阶段的款式,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,总结的特别好.

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脑控总括机交互(BCI)竞技优厚方案源码及文档,包括完全的数据处理流程,是上学Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的研商期刊,每篇著作都包含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是开放的不利和可另行的研商期刊。我直接想做点类似的工作,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,研商加密数量快捷分类问题.

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
,帮忙构建各个互动的架构,在多机多卡,同步革新参数的场馆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:这是一个机器学习资源库,尽管相比少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯(Davis)(Davis)在NICAR15上的主题报告材料,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年先河到眼前累积了好多的专业词语解释,假使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年至今的较量数据,用PageRank总结世界杯参赛球队排行榜.

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

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的短平快算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即遵照此.

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,匡助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
研讨深度学习机关编码器咋样有效应对维数灾难,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的内核,值得深切学习
国内云(视频)

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

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

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

介绍: DeepMind杂谈集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热心的爱人翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数额挖掘随笔.

介绍: 深度学习卷积概念详解,浓厚浅出.

介绍: 异常有力的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的最先测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源闽南语言处理包.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数据科学家有名的人推荐,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,传统的法子也能和word2vec到手差不多的法力。另外,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 Socher主讲.

介绍:机器学习中的紧要数学概念.

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用很好.实现代码.

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)和中等总计学(36-705),聚焦总计理论和办法在机器学习园地应用.

介绍:《复旦高校蒙特卡洛方法与自由优化学科》是印度伊斯坦布尔理工应用数学大学生教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的爱侣肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物工学的SPARK大数量应用.并且Berkeley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(自动归咎翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过Google学术简单搜一下,假若Google不可用,这么些网址有这么些世界几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假使.

介绍:小说+代码:基于集成方法的Twitter心境分类,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:澳大普罗维登斯国立的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其余报告
里面有一些很有意思的施用 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:文中提到的三篇随笔(机器学习这么些事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机械学习课也很完美

介绍:莱斯大学(Rice University)的深浅学习的概率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成苦味酒评论的开源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,戴维 Taylor近日在McGillUniversity切磋会上的告诉,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在机械学习地点的局部采取,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的引进系统.

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《时序计量经济学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心境分析工具相比,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分析和数据挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified类别视频,史蒂芬(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的钻探 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.国内镜像.

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib实现易用可扩展的机器学习,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,除此以外一个,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小说列表,大部分舆论可选用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的根本性.

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表现特出.

介绍:卡耐基梅隆大学总结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,杂谈集,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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