机械学习与深度学习材料化学答案

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很周到,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》本综述的表征是以时间排序,从1940年开头讲起,到60-80年代,80-90年代,一向讲到2000年后及近来几年的开展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用卓殊周全.

介绍:这是一份python机器学习库,假诺你是一位python工程师而且想深切的求学机器学习.那么这篇著作或许可以帮忙到你.

介绍:这一篇介绍即便规划和保管属于你协调的机器学习项目的稿子,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:假如你还不知情哪些是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇作品已经被翻译成闽南语,倘使有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的重点语言,有众多的爱侣想学习R语言,不过接连忘记一些函数与第一字的意义。那么这篇随笔或许可以匡助到你

介绍:我该怎么抉择机器学习算法,这篇著作比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,另外研讨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。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,作者对于例子的接纳、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, 也契合老手温故而知新.
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:作者是根源百度,但是她自己已经在2014年十一月份提请离职了。可是那篇著作很不错倘使您不晓得深度学习与援助向量机/总计学习理论有什么样关系?那么应该即刻看看这篇著作.

介绍:这本书是由谷歌商厦和MIT共同出品的电脑科学中的数学:[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:音信时代的处理器科学理论,最近国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:这是一本由雪城高校新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造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唐纳德(Donald) Knuth提问记录稿:
如今, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20个问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总计怎么做?不知情哪些挑选适用的总结模型如何是好?这这篇著作你的佳绩读一读了哈佛乔舒亚(Joshua)B. Tenenbaum和耶路撒冷希伯来Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的作品。可以自动接纳回归模型连串,仍可以活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同学可以理解一下

介绍:那是一本消息寻找有关的书本,是由加州洛杉矶分校Manning与Google副主任Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的音信搜索教材之一。目前作者扩充了该科目的幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张可以的图来解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.很清晰

介绍:雅虎啄磨院的数目集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,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统计学有名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2014年八月已经开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初学者推荐的上流学习资源,帮忙初学者急迅入门。而且这篇随笔的牵线已经被翻译成中文版。倘若您有点领悟,那么自己提出你先看一看中文的牵线。

介绍:紧假若顺着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几本综述作品,将近100篇散文,各位山头们的Presentation。整体都得以在google上找到。

介绍:这是一本图书,重要介绍的是跨语言音讯搜索方面的学识。理论很多

介绍:本文共有两个体系,作者是来自IBM的工程师。它最首要介绍了推介引擎相关算法,并匡助读者很快的落实这多少个算法。
追究推荐引擎内部的地下,第 2 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,深究推荐引擎内部的暧昧,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DavidMimno写的《对机器学习初学者的一点指出》,
写的挺实在,强调举行与辩论结合,最后还援引了冯 • 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》,作者是加州圣巴巴拉分校的詹姆士 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 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是什么样?】JohnPlatt是微软研讨院独立化学家,17年来她径直在机械学习世界耕耘。如今机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定进行博客,向民众介绍机器学习的研讨进展。机器学习是咋样,被应用在哪个地方?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于八月21-26日在国家会议着力隆重举行。这次大会由微软南美洲研讨院和哈工大学院协办主办,是这些有着30多年历史并著名世界的机器学习园地的盛会第一次赶到中国,已成功掀起全世界1200多位学者的提请参加。干货很多,值得深切学习下

介绍:这篇著作重假设以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的求举办使,RankNet对NDCG之类不敏感,参与NDCG因素后变成了兰姆daRank,同样的思考从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就到位了兰姆(Lamb)daMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,兰姆daMART,尤其以兰姆(Lamb)daMART最为非凡,代表随想为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有为数不少老牌的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将讲演无监督特征学习和深度学习的机要观点。通过学习,你也将实现五个效用学习/深度学习算法,能看到它们为您办事,并学习怎样行使/适应这些想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是熟知的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如若你不熟谙这么些想法,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)。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:这份文档来自微软研讨院,精髓很多。假使需要完全掌握,需要一定的机械学习基础。然则有点地点会令人眼睛一亮,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:每一天请一个大牛来讲座,首要涉嫌机械学习,大数目解析,并行总括以及人脑探讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个一流完整的机器学习开源库总计,假诺您认为这么些碉堡了,这背后这些列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的对象举行了翻译华语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、印度孟买理工学院总括机系Chris(Chris)Manning教师的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在哈佛公然课网站上看看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也得以下载。

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着厦大毕业、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机器学习相关平台和开源的机器学习库,依据大数据、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类举行了整理。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,我们从三个地方来给我们介绍,第一个方面是读书的不二法门,第二个地方是算法的类似性。

介绍:看题目你曾经知晓了是怎么着内容,没错。里面有广大经文的机器学习随想值得仔细与反复的翻阅。

介绍:录像由俄亥俄香槟分校高校(Caltech)出品。需要波兰语底子。

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。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,而且我已经帮你找齐了。

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

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的下结论

介绍:统计机视觉入门从前景目的检测1(统计)

介绍:总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:下集在这里神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益最近是腾讯广告算法总裁,王益大学生毕业后在google任研商。这篇作品王益硕士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,每级需要上学的课本和操纵的文化。这样,给机器学习者提供一个前行的门道图,以免走弯路。此外,整个网站都是有关机器学习的,资源很充分。

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:那是一本来自微的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的艺术和动用的电子书

介绍:2014年8月CMU举办的机械学习夏日课刚刚竣工
有近50刻钟的视频、十几个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系统的要旨解说。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的问题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:Google研讨院的Christian
Szegedy在Google研讨院的博客上简要地介绍了他们当年加入ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假如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、花旗国双双院士迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹(Jordan):”假如您有10亿比索,你怎么花?乔丹:
“我会用这10亿韩元建造一个NASA级其它自然语言处理钻探项目。”

介绍:常会师试之机器学习算法思想简单梳理,其余作者还有一些其余的机械学习与数量挖掘作品深度学习作品,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上不时取得不错成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么采取深度学习的GPUs,
以及民用怎样构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔(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(Andrew) 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中文。如若您朝鲜语欠好,可以看看那个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数额)。其实过多少人都还不明了怎么是深浅学习。这篇小说由浅入深。告诉你深度学究竟是何等!

介绍:这是哈佛大学做的一免费课程(很勉强),这些可以给你在深度学习的旅途给您一个读书的思绪。里面涉及了有的主干的算法。而且告诉您如何去行使到实在条件中。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。是一个实际上利用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这一个情节需要有肯定的底蕴。

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,空间信息分析,多重变量分析,计量文学,心理总计学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是眼前多少解析世界的一个看好内容。很多个人在通常的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你统计一下广阔的机械学习算法,以供你在办事和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一些个密密麻麻。另外还作者还了一个随笔导航.非凡的感恩戴德作者总计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013科目。有mp3,
mp4,
pdf各个下载
他是纽约高校教书,近来也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个南开大学电脑高校开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功效,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,补助单机, Hadoop cluster,和 Spark(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于爱尔兰语不好,但又很想上学机器学习的朋友。是一个大的造福。机器学习周刊最近关键提供中文版,仍旧面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重要数学先河课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不易于,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兴趣。我个人推举的极品《线性代数》课程是新加坡国立吉尔(Gill)BertStrang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连串录像课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的辩论基础知识。

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杂志通讯了UCLA数学学士Chris(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600万问题答案,对他们举行了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底到手了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年五月1日开课,该课属于MIT研究生级此妇产科目,对机器人和非线性重力系统感兴趣的爱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常用音信资源*
《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开头在电脑科学的舆论中被引述次数最多的随想

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

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),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告诉你,最佳技巧是,当你从头写代码,一切将变得一清二楚。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(Josh) 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
做影视评论的真情实意分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了大家怎样?

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)讲师是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深入的趣味。因而,很多发问的题材中蕴含了机器学习世界的各项模型,乔丹(Jordan)助教对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*追寻是人工智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的特级路线,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的骨子里代价,h(n)是顶点n到对象顶点的猜度代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以在几分种内完成NLP on Azure
Website的安排,立刻起头对FNLP各个特色的试用,或者以REST
API的模式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任浙大大学首席教师、总结机软件学士生导师。总括机科学切磋所副所长.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、大数据、生物音信再到量子总括等,Amund
Tveit等珍贵了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年始于深度学习文献,相信可以作为深度学习的起点,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

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

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深刻显出,还有实现代码,一步步展开。

介绍:许多价值观的机械学习任务都是在读书function,可是Google目前有始发学习算法的趋势。Google其它的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是小米技术有限集团,诺厄(Noah)方舟实验室,首席数学家的李航研究生写的关于音讯寻找与自然语言处理的小说

介绍:利用机用器学习在谣言的辨认上的行使,其余还有五个。一个是甄别垃圾与虚假信息的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术

介绍:该课程是天涯论坛公开课的收费课程,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: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的恢宏,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,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(Richard) E.Woods
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到实际算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的重重采取,以及他们在做推荐过程中收获的一些经验。最终一条经验是应当监控log数据的质地,因为推荐的质料很倚重数据的身分!

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行人脸识别

介绍:咋样利用深度学习与大数量构建对话系统

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,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的应用,而且率先有些有关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概念,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟习的。假设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,数学方面曾经大约了然了,但是动起手来却不知晓如何出手写代码。哈佛深度学习学士安德烈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:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文会过一回最流行的机械学习算法,大致明白怎么方法可用,很有赞助。

介绍:这么些里面有无数关于机器学习、信号处理、总括机视觉、深远学习、神经网络等领域的恢宏源代码(或可实施代码)及相关杂谈。科研写杂谈的好资源

介绍:NYU 2014年的吃水学习课程资料,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:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:github下边100个特别棒的档次

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 是新罕布什尔州立高校Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、录像语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各样都很实在,在每一个问题上都完成了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竞赛的称谓。

介绍:杰弗里(杰弗里(Geoffrey))·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位大英帝国诞生的精打细算机学家和心思学家,以其在神经网络方面的进献著名。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推动者.

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<协助向量机的多次限价订单的动态建模>接纳了 Apache
斯帕克(Spark)和斯帕克(Spark)MLLib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小伙伴一起钻探有关于机器学习的几个理论性问题,并交付一些有意义的下结论。最终通过一些实例来证实这么些理论问题的物理意义和骨子里运用价值。

介绍:作者还著有《那就是寻找引擎:主旨技术详解》一书,首借使介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读著作援引

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:人脸识别必读作品援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”研商会PPT

介绍:总结学习是关于电脑基于数据构建的概率总括模型并运用模型对数码举行展望和剖析的一门科学,总结学习也成为总括机器学习。课程来自东京(Tokyo)海洋大学

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(Alex) Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分闽南语列表

介绍:此外作者还有一篇元算法、艾达(Ada)Boost python实现小说

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

介绍:还有续集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:谷歌地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新竞赛 ”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,并在事实上比赛中间比调参数和清数据。
倘诺已装过gensim不要忘升级

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

介绍: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16万张职业棋谱锻练模型识别效用。想法不错。磨炼后如今能做到决不统计,只看棋盘就交付下一步,大约10级棋力。但这篇著作太过乐观,说哪些人类的结尾一块堡垒立刻就要跨掉了。话说得太早。可是,如果与此外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)Price(Price)关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,按照这一次实验的结果,倘使2019年NIPS重新审稿的话,会有一半的故事集被拒。

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。我们从中可以看到七个要旨——深度学习,数据数学家职业,教育和薪酬,学习数据科学的工具比如R和Python以及民众投票的最受欢迎的数量科学和多少挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有其它很棒的稿子援引可以看看

介绍:2014华夏大数目技术大会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在心思分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(近日是空的)。那象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户交流大会上的演讲,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研商
李然-要旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在选用bp算法时该怎么磨炼,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,尽管和MLP的bp算法本质上等同,但花样上或者稍微区另外,很强烈在成功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基本点词如何做?Aho-Corasick
算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内做到匹配。
但假如配合十万个正则表明式呢 ?
这时候可以用到把四个正则优化成Trie树的章程,如扶桑人写的
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,作者近期在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:LambdaNet兰姆(Lamb)daNet是由Haskell实现的一个开源的人为神经网络库,它抽象了网络创立、锻练并运用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以行使多种办法结合这么些函数来操作实际世界数据。

介绍:假如您从事互联网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言领会,或者生物音信学,智能机器人,金融展望,那么这门主题课程你无法不浓密了然。

介绍:”人工智能探讨分许多门户。其中之一以IBM为代表,认为假如有高性能总计就可获得智能,他们的‘深蓝’打败了社会风气象棋亚军;另一派别认为智能来自动物本能;还有个很强的派系认为一旦找来专家,把他们的考虑用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源于

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:虎扑有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,从大旨的词向量/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感兴趣的恋人可以看看

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买卖的开源软件.与此类似的还有众多诸如:[DMOZ

介绍:作者是总括机研二(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.对于入门的对象可能会有赞助

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的小说,分外好

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在此处有部分的美好内容就是出自机器学习日报.

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的文章

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
,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把物翻译家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的办法写出来,是充足好的手册,领域内的paper各个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,有些已经是如数家珍,有些可能仍旧第一次听说,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化学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际指出

介绍:
非凡好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、锻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:里面融合了好多的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总计基础》在线版,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各重大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:鲁棒及便民的人工智能优先探讨计划:一封公开信,近日已经有Stuart罗素(Russell)(Russell), 汤姆(Tom) Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, 汤姆(Tom)Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近来霍金和Elon
Musk提醒人们注意AI的机密威迫。公开信的始末是AI科学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前景上扬趋势,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要留意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关商量较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的形成从一起头的我学习,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操纵世界的状态。说到这边推荐收看。

介绍:里面按照词条提供了无数资源,还有相关文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能探讨院(FAIR)开源了一层层软件库,以救助开发者建立更大、更快的纵深学习模型。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销条件 Torch
中的默认模块,可以在更短的时刻内训练更大范围的神经网络模型。

介绍:本文尽管是写于二零一二年,不过这篇小说完全是笔者的经验之作。

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。包含了书中有些的疑团解答和某些私房学习指出

介绍:异常好的深浅学习概述,对两种流行的纵深学习模型都开展了介绍和座谈

介绍:重假使讲述了动用R语言举行数据挖掘

介绍:帮您理解卷积神经网络,讲解很清楚,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的别样的关于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崛起的舆论

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(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:一个用来急忙的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间您可以看到如今深度学习有什么样新取向。

介绍:此书在信息搜索领域彰着,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了信息搜索、网络信息搜索、搜索引擎实现等方面相关的书本、讨论为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:信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,相关的法律接纳包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的预测,定价和工作人员预测,司法行为预测等。法律领域大家也许都相比较陌生,不妨了解下。

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科学的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长时间记念LSTM) 和澳大圣克鲁斯国立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个锻练好的动物模型,你能够拿狮子大象的相片来试试看看

介绍:本文重要介绍了在Hadoop2.0上使用深度学习,作品来源paypal

介绍:用基于梯度下降的章程训练深度框架的施行推荐指点,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,作者的钻探方向是机器学习,并行统计如果你还想打听一些其余的能够看看他博客的别样著作

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精选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件统计中的应用

介绍: Awesome序列中的公开数据集

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是个数学研讨主题,下面的这份ppt是缘于菲尔德(Field)s进行的位移中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典小说,标注了关键点

介绍:
芝加哥大学与Google合作的新杂文,深度学习也足以用来下围棋,据说能达标六段水平

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,罗布(Rob)oot,此外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的杂文库已经选定了963篇经过分类的吃水学习故事集了,很多经文杂文都早已选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在五次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:很多铺面都用机器学习来解决问题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实用呢?斯帕克(Spark)(Spark)MLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经探究的杰里米弗里曼脑神经数学家编写,最初是为着实时处理他们每半钟头1TB的钻研数据,现在公告给我们用了。

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实现主题部分行使了arbylon的LdaGibbs山姆(Sam)pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试杰出,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4000万作者音讯、8000万舆论音信、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,研究Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014特级杂谈里的解析结果和新模式,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

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

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】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1813年的信

介绍:libfacedetection是尼科西亚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非公开类评测排行第二),能算计人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳故事集把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比相似的propagation
model更加深入一些。通过全局的平静分布去求解每个节点影响周详模型。假使合理(转移受到隔壁的影响周全影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周到

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
万分棒的强调特征采用对分类器首要性的稿子。心思分类中,依据互消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更精良的效用,磨炼和归类时间也大大降低——更紧要的是,不必花大量年华在就学和优化SVM上——特征也一如既往no
free lunch

介绍:CMU的总计系和电脑系著名助教拉里(Larry) Wasserman
在《机器崛起》,相比了总括和机器学习的差别

介绍:随着大数目时代的过来,机器学习变成解决问题的一种重点且首要的工具。不管是工业界依旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的势头,可是学术界和工业界对机器学习的琢磨各有讲究,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。这篇小说是美团的实际上条件中的实战篇

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、大数据集的逼近方法等,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,帮你更快地创立和治本NN模块.

介绍:机器学习大神Alex(Alex) Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近来恰好开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,近年来刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同学可以关心,异常适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的联合特征,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),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的拿到和洗涤;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体系至极检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对这些的定义和分析很值得参考,文中也关系——相当是强针对性的,某个圈子支出的异常检测在此外世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质料问题的答复,数据质量对各样层面公司的习性和频率都首要,文中总计出(不压制)22种典型数据质料问题显现的信号,以及突出的数目质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:粤语分词入门之资源.

介绍:15年马尼拉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)介绍作品,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年同大旨报告
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、表明书.

介绍: 接纳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著作,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盘算:组合了BM11和BM15多少个模型。4)作者是BM25的倡导者和Okapi实现者Robert(Bert)(Robert)son.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的大概介绍,ARMA是探究时间连串的严重性措施,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:
揭开印度菜的水灵秘诀——通过对大量食谱原料关系的掘进,发现印度菜美味的案由之一是里面的味道相互争论,很风趣的文本挖掘研讨

介绍: HMM相关作品

介绍:
1)词频与其降序排序的涉嫌,最显赫的是语言学家齐夫(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刻画 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)要旨,有成千上万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如今热议话题,核心涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的章程,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原来的Cheat
Sheet基础上丰盛了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

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

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上您本人都是我们,固然细微的反差也能辨识。探究已表明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面面俱到组合。

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,网络经过磨炼可以做出惊人和大好的事物出来。其余作者博客的任何作品也很不利。

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里运用场景NN采纳参考表,列举了部分优良问题提出采取的神经网络

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——访卡内基(Carnegie)梅隆高校爱德华·霍威讲师.

介绍:Google对非死不可 DeepFace的兵不血刃反击—— 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作品,由约瑟夫 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,小说紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式实现,以及体现一些简短的例证并指出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿)大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂文和兑现代码.

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:本文依据神经网络的提高过程,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,总结的特别好.

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脑控统计机交互(BCI)比赛优越方案源码及文档,包括总体的数量处理流程,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探究期刊,每篇著作都带有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是开放的不易和可再度的钻研期刊。我平昔想做点类似的干活,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,研究加密数码快捷分类问题.

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
,帮助构建各样互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的情况下中央达到线性加速。12块Titan
20刻钟可以完成Googlenet的锻炼。

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

介绍:Chase
戴维斯(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年上马到当前积攒了诸多的业内词语解释,倘使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年至今的交锋数据,用PageRank总括世界杯参赛球队名次榜.

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,复杂网络社区意识的急速算法,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: 协理node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运行,援助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
研商深度学习活动编码器咋样有效应对维数灾难,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由模式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基本,值得深刻学习
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的MLlib+GraphX做科普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小说集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近来托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音讯手册》,
国内有热心的爱侣翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘著作.

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文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的起头测试体会报告.

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:好多数目地理学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目早就开源在github上边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的法子也能和word2vec到手差不多的功力。其余,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功能很好.兑现代码.

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

介绍:《亚拉巴马奥斯汀(Austen)分校学院蒙特卡洛方法与自由优化学科》是早稻田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一定要看看,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:生物历史学的SPARK大数目应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末能够关注一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术依然机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动了解语境、自动识别语义等等)在此之前,请通过Google学术简单搜一下,假如Google不可用,这个网址有其一世界几大顶会的杂文列表,切不可断章取义,胡乱即使.

介绍:散文+代码:基于集成方法的Twitter心理分类,落实代码.

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:复旦的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个随笔级另外报告
里面有部分很有意思的拔取 我们可以看看 .

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

介绍:文中提到的三篇杂谈(机器学习那一个事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很不错

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: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) 泰勒最近在McGillUniversity研究会上的告知,还提供了一多样讲机器学习方法的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在机器学习地点的局部用到,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:一个基于OpenGL实现的卷积神经网络,扶助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《时序计量农学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数目挖掘的概率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

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

介绍:{swirl}数据锻练营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年青春学期CMU的机械学习课程,由亚历克斯(Alex)(Alex)Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯帕克(Spark)MLlib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,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接纳小说列表,大部分小说可使用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的最紧要性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机器学习:最显然入门指南,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表现出色.

介绍:卡耐基梅隆高校总结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情绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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