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,介绍很系数,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:这是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新式版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从1940年起来讲起,到60-80年代,80-90年代,从来讲到2000年后及最近几年的拓展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用非凡周到.

介绍:这是一份python机器学习库,尽管您是一位python工程师而且想深刻的学习机器学习.那么这篇随笔或许可以协理到你.

介绍:这一篇介绍尽管规划和治本属于您自己的机器学习项目标篇章,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:假若你还不晓得怎么样是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇作品已经被翻译成粤语,假若有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的重中之重语言,有成百上千的爱侣想上学R语言,不过接连忘记一些函数与重要字的意义。那么这篇随笔或许可以协助到您

介绍:我该怎样抉择机器学习算法,这篇随笔相比直观的相比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的优劣,另外研讨了样本大小、Feature与Model权衡等题材。另外还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的选料、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, 也合乎老手温故而知新.
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:作者是源于百度,可是他自家现已在2014年六月份提请离职了。可是这篇著作很科学假如您不明了深度学习与匡助向量机/总括学习理论有什么样关联?那么相应及时看看这篇作品.

介绍:这本书是由谷歌商厦和MIT共同出品的总计机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克(Eric)(Eric) Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)评释,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:新闻时代的电脑科学理论,近期境内有纸质书购买,iTunes购买

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

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(Charles) Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总计咋办?不了解怎样选取万分的总结模型如何做?那这篇著作你的不错读一读了伊利诺伊香槟分校乔舒亚(Joshua)B. Tenenbaum和浦项科技Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的篇章。可以自行拔取回归模型连串,仍可以自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的校友可以精通一下

介绍:这是一本音讯搜索有关的图书,是由加州戴维斯(Davis)分校Manning与谷歌副主管Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的信息寻找教材之一。近年来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张美观的图来分解机器学习重大概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 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:雅虎研究院的数额集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总计广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数据。

介绍:这是一本加州圣地亚哥分校总结学出名助教Trevor Hastie和罗Bert(Robert)Tibshirani的新书,并且在2014年元月曾经开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初学者推荐的上流学习资源,帮忙初学者飞速入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。假若您有些熟练,那么自己提出你先看一看粤语的牵线。

介绍:紧如果本着Bengio的PAMI
review的著作找出来的。包括几本综述小说,将近100篇小说,各位山头们的Presentation。全体都可以在google上找到。

介绍:这是一本书籍,重要介绍的是跨语言消息搜索方面的学问。理论很多

介绍:本文共有五个序列,作者是来源于IBM的工程师。它首要介绍了推介引擎相关算法,并匡助读者很快的兑现这一个算法。
研讨推荐引擎内部的秘密,第 2 局部: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,探索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:康奈尔大学信息科学系助理讲师DavidMimno写的《对机械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》,作者是斯坦福的詹姆士(James) 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 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是哪些?】约翰(John)Platt是微软研商院独立科学家,17年来他平昔在机械学习园地耕耘。近年来机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定举行博客,向公众介绍机器学习的探究进展。机器学习是什么,被采纳在哪个地方?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于3月21-26日在江山会议中央隆重举行。本次大会由微软非洲探究院和哈工大大学协同主办,是这么些装有30多年历史并知名世界的机械学习世界的盛会第一次赶到中国,已成功吸引全世界1200多位专家的报名插足。干货很多,值得浓厚学习下

介绍:这篇著作紧即使以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的切切实实运用,RankNet对NDCG之类不灵敏,参与NDCG因素后改成了兰姆daRank,同样的思考从神经网络改为利用到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,兰姆daRank,拉姆daMART,尤其以LambdaMART最为优异,代表杂谈为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

此外,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:本课程将讲演无监督特征学习和深度学习的根本观点。通过学习,你也将贯彻两个职能学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并就学如何行使/适应那个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是驾轻就熟的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假使您不熟习这些想法,我们提出你去这里机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关那套教程的源代码在github上边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:这份文档来自微软研商院,精髓很多。假使急需完全精晓,需要自然的机器学习基础。不过有些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篇章,讲的早已算相比详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,紧要涉及机械学习,大数据解析,并行总计以及人脑探究。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,如若您以为那多少个碉堡了,这后边这多少个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的敌人举办了翻译普通话介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、南洋理工高校总计机系克莉丝(Chris)(Chris)Manning讲授的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在威斯康星麦迪逊分校公然课网站上观望了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也可以下载。

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

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经网络的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的教义。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,遵照大数据、NLP、总括机视觉和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:机器学习最中央的入门著作,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,而略带算法又是从其他算法中延长出来的。这里,我们从多少个地点来给我们介绍,第一个方面是上学的艺术,第二个地点是算法的类似性。

介绍:看题目你曾经清楚了是咋样内容,没错。里面有那一个经文的机器学习杂谈值得仔细与高频的翻阅。

介绍:视频由加州华沙分校大学(Caltech)出品。需要罗马尼亚语底子。

介绍:总括了机器学习的经典图书,包括数学基础和算法理论的书本,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。不多我指出你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到我们。不过看完下面装有资料。肯定是专家了

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序列,用来化解预测方面的题目,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:总计机视觉入门往日景目的检测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专家的入门作品。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:下集在此处神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近年来是腾讯广告算法老董,王益大学生毕业后在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所见所闻。值得细读

介绍:把机器学习提升的级别分为0~4级,每级需要上学的课本和操纵的学识。这样,给机器学习者提供一个向上的门路图,以免走弯路。其它,整个网站都是关于机器学习的,资源很充足。

介绍:机器学习各种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的商量员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的格局和行使的电子书

介绍:2014年三月CMU进行的机器学习夏日课刚刚竣工
有近50钟头的视频、十六个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名教授都是牛人: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系统的主题演讲。
Sibyl是一个监督式机器学习体系,用来缓解预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌研商院的Christ(Christ)ian
Szegedy在Google探讨院的博客上简要地介绍了他们当年在座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。假诺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、花旗国双双院士迈克尔(Michael) I.
乔丹:”假若您有10亿比索,你怎么花?乔丹:
“我会用这10亿日元建造一个NASA级另外自然语言处理商量项目。”

介绍:常谋面试之机器学习算法思想简单梳理,此外作者还有部分另外的机器学习与数码挖掘随笔深度学习著作,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数量挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时不时取得正确战表的TimDettmers介绍了她自己是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个人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Michael(Michael) 乔丹

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

介绍:是Stanford 助教 安德鲁(Andrew) Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热情的把那些课程翻译成了华语。即便您塞尔维亚语不佳,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(就像大数量)。其实过两人都还不清楚怎么是深浅学习。这篇随笔由浅入深。告诉你深度学究竟是如何!

介绍:这是香港理工高校做的一免费课程(很勉强),那些可以给你在深度学习的路上给您一个就学的思绪。里面涉及了一些主导的算法。而且告诉您怎么着去行使到实在条件中。中文版

介绍:这是布鲁塞尔高校做的一个深度学习用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实在行使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这么些内容需要有必然的基础。

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,空间音讯分析,多重变量分析,计量医学,心境总括学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是眼下多少解析世界的一个紧俏内容。很六个人在平时的办事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总计一前一周边的机械学习算法,以供你在做事和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总结了一点个体系。其余还作者还了一个作品导航.非凡的谢谢作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(四)

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

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做总结机是觉的NIPS 2013科目。有mp4,
mp4,
pdf各类下载
他是伦敦高校教书,最近也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学电脑大学开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含粤语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效用,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,帮忙单机, Hadoop cluster,和 Spark(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于越南语不好,但又很想上学机器学习的意中人。是一个大的造福。机器学习周刊目前重大提供闽南语版,依然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》的重大数学起头课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不便于,假设一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学员失去学习的趣味。我个人推举的特级《线性代数》课程是威斯康星麦迪逊分校吉尔(Gill)BertStrang助教的课程。
课程主页

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

介绍: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文山会海视频课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的辩论基础知识。

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学研究生克莉丝(Chris) McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习情势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600万题材答案,对他们举行了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后到底取得了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2014年八月1日开战,该课属于MIT硕士级其余学科,对机器人和非线性重力系统感兴趣的情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常用音讯资源*
《NLP常用信息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开班在处理器科学的舆论中被引述次数最多的杂谈

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也会延续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么样更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你从头写代码,一切将变得明精晓白。他刚公告了一本书籍,不断在线更新

介绍:前Google广告系统工程师乔希 威尔(Will)s
讲述工业界和教育界机器学习的异议,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怎么样?

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(Jordan)教师(Michael(Michael) I.
乔丹(Jordan))助教是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很长远的兴味。因而,很多发问的题材中含有了机器学习世界的各项模型,乔丹教师对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*搜索是人工智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的特级路线,
大旨是 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到对象顶点的估摸代价。合集

介绍:本项目接纳了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的部署,即刻起先对FNLP各个风味的试用,或者以REST
API的模式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任南开高校首席讲师、统计机软件研究生生导师。统计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、图像到正规、生物、大数量、生物音讯再到量子统计等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年先河深度学习文献,相信可以视作深度学习的起源,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:作者是深度学习一线大牛Bengio组写的教程,算法深刻显出,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求学function,不过Google脚下有初叶上学算法的主旋律。谷歌另外的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是One plus技术有限集团,诺厄(Noah)方舟实验室,首席科学家的李航研究生写的关于音讯寻找与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在谣言的分辨上的施用,此外还有五个。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:该科目是天涯论坛公开课的收款课程,不贵,一流福利。重要适合于对使用R语言进行机器学习,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嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的壮大,第三代如斯帕克(Spark)(Spark)和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总结机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其余三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德 E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的许多使用,以及她们在做推荐过程中收获的有的经历。最后一条经验是应有监控log数据的质料,因为推荐的质地很依赖数据的质量!

介绍:初大方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进行人脸识别

介绍:如何拔取深度学习与大数据构建对话系统

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,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的施用,而且率先部分有关Why does
the l1-norm induce sparsity的演讲也很科学。

介绍:RKHS是机器学习中紧要的概念,其在large
margin分类器上的施用也是广为熟练的。假如没有较好的数学基础,直接领会RKHS可能会不错。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迷惑在于,数学方面曾经大约了然了,然而动起手来却不明了咋样入手写代码。印度孟买理工深度学习大学生安德烈(Andre)j
Karpathy写了一篇实战版本的深度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器学习算法,大致了然哪些措施可用,很有帮衬。

介绍:这多少个里面有成百上千关于机器学习、信号处理、统计机视觉、长远学习、神经网络等世界的大量源代码(或可举办代码)及连锁随想。科研写杂谈的好资源

介绍:NYU 2014年的深度学习课程资料,有视频

介绍:总结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下面100个要命棒的体系

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

介绍:安德烈j Karpathy 是清华大学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,但各类都很踏实,在每一个问题上都成功了state-of-art.

介绍:安德烈j
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在此处

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号。

介绍:杰弗里(Geoffrey)·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位大不列颠及苏格兰联合王国诞生的计量机学家和心绪学家,以其在神经网络方面的进献闻名。辛顿是反向传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极性推进者.

介绍:微软钻探院深度学习技术主目的在于CIKM2014
上关于《自然语言处理的深浅学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<襄助向量机的屡屡限价订单的动态建模>接纳了 Apache
Spark(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联手探讨有关于机器学习的多少个理论性问题,并付出一些有含义的下结论。最后经过一些实例来验证这多少个理论问题的物理意义和事实上应用价值。

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

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读作品援引

介绍:推荐系统经典杂谈文献

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”研商会PPT

介绍:总计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进行预测和剖析的一门科学,总括学习也变成总计机器学习。课程来自法国巴黎医科大学

介绍:机器学习的目的是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的阅历来缓解给定的问题.

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

介绍:部分中文列表

介绍:此外作者还有一篇元算法、艾达Boost python实现作品

介绍:加州贝克莱(Berkeley)大学大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟牛顿(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:还有续集妇孺皆知深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:Google地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在实际上比赛中间比调参数和清数据。
假若已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS中文分词的Python接口,另外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:这小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱练习模型识别功用。想法不错。锻练后最近能形成决不总括,只看棋盘就交给下一步,大约10级棋力。但那篇随笔太过乐观,说哪些人类的结尾一块堡垒即刻就要跨掉了。话说得太早。可是,倘使与另外软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin讲师Eric普赖斯(Price)关于2019年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,依据本次试验的结果,假若2019年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂文被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多以及享受最多的作品。我们从中可以观望多少个主旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪酬,学习数据科学的工具比如R和Python以及群众投票的最受欢迎的数额正确和数码挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有其余很棒的稿子援引可以看看

介绍:2014中国大数量技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:那是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在心思分析效能不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(近来是空的)。这象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统揭橥与用户互换大会上的讲演,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演讲包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术琢磨
李然-要旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在拔取bp算法时该怎么磨练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上同一,但形式上依然稍微区其余,很彰着在成功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:要是要在一篇作品中匹配十万个重要词怎么做?Aho-Corasick
算法利用添加了归来边的Trie树,可以在线性时间内完成匹配。
但倘诺配合十万个正则表达式呢 ?
那时候能够用到把三个正则优化成Trie树的法子,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daNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创设、磨练并运用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以动用多种艺术结合这么些函数来操作实际世界数据。

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

介绍:”人工智能研商分许多流派。其中之一以IBM为代表,认为只要有高性能总结就可拿到智能,他们的‘深蓝’制伏了世界象棋冠军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为倘使找来专家,把他们的沉思用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

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,从大旨的词向量/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,基本上是网上有关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,收录了各个机械学习的各样编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有为数不少诸如:[DMOZ

介绍:作者是统计机研二(写著作的时候,现在是2015年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数她的经历之谈.对于入门的对象可能会有援助

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的稿子,万分好

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在此间有一对的出色内容就是根源机器学习日报.

介绍:这是一篇有关图像分类在深度学习中的著作

介绍:作者与Bengio的兄弟山姆(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,这是一篇NLP在粤语分词中的应用

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

介绍: 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主意写出来,是至极好的手册,领域内的paper各种声明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么这多少个的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是轻车熟路,有些可能依然第一次听说,内容超过文本、数据、多媒体等,让他俩伴您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: Google数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际提议

介绍:
相当好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的概念、原理、训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
值得推荐

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:《机器学习的总括基础》在线版,该手册希望在辩论与履行之间找到平衡点,各首要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:鲁棒及便利的人为智能优先切磋计划:一封公开信,最近已经有Stuart罗素(Russell), 汤姆(Tom) Dietterich, Eric(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, TomMitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近年来霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的秘密威迫。公开信的内容是AI化学家们站在福利社会的角度,展望人工智能的前程进步动向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要注意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研讨较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一开头的我学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成才之后想控制世界的情况。说到这边推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了诸多资源,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:非死不可人工智能啄磨院(FAIR)开源了一系列软件库,以帮扶开发者建立更大、更快的深浅学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的付出条件 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:本文即使是写于二零一二年,然则这篇著作完全是作者的经验之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者彼得哈灵顿做的一个访谈。包含了书中部分的疑云解答和一些民用学习提出

介绍:非常好的深度学习概述,对三种流行的吃水学习模型都开展了介绍和议论

介绍:紧假诺讲述了使用R语言进行数据挖掘

介绍:帮您通晓卷积神经网络,讲解很清晰,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其它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图书,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

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

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的统计,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在这里你可以看到方今深度学习有怎么着新势头。

介绍:此书在信息寻找领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了信息寻找、网络信息搜索、搜索引擎实现等方面有关的书籍、探究主旨、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。用机器学习解决法规相关分析和预测问题,相关的法度运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情形的展望,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,不妨精通下。

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

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期记念LSTM) 和宾夕法尼亚州立 (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,你可以拿狮子大象的照片来尝试看

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

介绍:用基于梯度下降的办法锻练深度框架的履行推荐指引,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总结和因果方法做机械学习(录像告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,作者的探讨方向是机械学习,并行总结假诺你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选用

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书统计中的应用

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

介绍:
Fields是个数学研讨主题,下面的这份ppt是根源Field(Field)s举行的活动中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:
芝加哥高校与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:
音讯,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还援引一个纵深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的故事集库已经选定了963篇经过分类的吃水学习杂文了,很多经典散文都曾经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在五遍机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和扩充,很实用.境内网盘

介绍:很多商厦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吗?SparkMLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研商的杰里米弗里曼(Freeman)(Freeman)脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的研讨数据,现在发布给大家用了。

介绍:
这是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java实现。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA实现基本部分应用了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是一个学问搜索引擎,从学术网络中挖掘深度知识、面向科技大数目的掘进。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;襄助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的核心,研商Word2Vec的诙谐应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014顶级论文里的解析结果和新章程,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其间的有点课程已经归档过了,可是还有个其余音讯尚未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特(Robert)(Bert)(Robert) Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰斐逊(杰弗逊(Jefferson))1813年的信

介绍:libfacedetection是日内瓦大学开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测两个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能推测人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳论文把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比相似的propagation
model更加深远一些。通过全局的安居分布去求解每个节点影响周到模型。如果合理(转移受到隔壁的震慑周密影响)。可以用来反求每个节点的影响周密

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
分外棒的强调特征采取对分类器首要性的作品。情绪分类中,遵照互消息对复杂高维特征降维再接纳节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更美好的法力,练习和分类时间也大大降低——更紧要的是,不必花大量岁月在就学和优化SVM上——特征也同等no
free lunch

介绍:CMU的总计系和处理器系出名讲师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,比较了总括和机械学习的异样

介绍:随着大数量时代的来临,机器学习变成化解问题的一种重大且重要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个炙手可热的样子,不过学术界和工业界对机器学习的探究各有尊重,学术界侧重于对机械学习理论的钻探,工业界侧重于怎么着用机器学习来解决实际问题。那篇著作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、模型采用与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

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

介绍:Blocks是依据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创制和治本NN模块.

介绍:机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期刚刚开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近日恰巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程录像playlist,
感兴趣的同班可以关心,相当适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的同台特征,可更好地揭橥图片内容相似性。由于不倚重于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的收获和清洗;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的小运连串分外检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对充裕的定义和剖析很值得参考,文中也论及——相当是强针对性的,某个圈子支出的可怜检测在另外世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质地问题的作答,数据质料对各类层面公司的性能和频率都紧要,文中总结出(不限于)22种典型数据质料问题表现的信号,以及非凡的数目质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:15年苏黎世纵深学习峰会录像采访,国内云盘

介绍:很好的原则随机场(CRF)介绍著作,作者的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现长足准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何采纳GPU的指出

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

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

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 选取Torch用深度学习网络领会NLP,来自非死不可 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: 信息搜索排序模型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六个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的构思:组合了BM11和BM15多少个模型。4)作者是BM25的提议者和Okapi实现者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的简短介绍,ARMA是探究时间类别的基本点模式,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,拿到了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的爽口秘诀——通过对大量菜单原料关系的打通,发现印度菜美味的缘由之一是其中的意味互相争论,很有趣的文书挖掘商量

介绍: HMM相关著作

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

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

介绍:
成G上T的学问数据,HN目前热议话题,主题涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便的情势,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在本来的Cheat
Sheet基础上助长了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】在面部识别上你自我都是大方,尽管细微的出入也能鉴别。探究已申明人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,人类采纳梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过统计机模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的应有尽有结合。

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,网络经过操练可以做出惊人和理想的事物出来。此外作者博客的其余著作也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实应用场景NN采用参考表,列举了有的卓绝问题指出拔取的神经网络

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)梅隆大学爱德华·霍威教师.

介绍:Google对非死不可 DeepFace的无敌回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德(Wild))上达成99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks企业网站的一篇博客散文,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,以及显示一些简练的事例并提出该从何方上手.中文版.

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

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

思路实现.

介绍:本文遵照神经网络的向上进程,详细讲解神经网络语言模型在相继阶段的样式,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,总计的特别好.

介绍:经典问题的新探讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)竞技优厚方案源码及文档,包括完整的数额处理流程,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和实验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的不易和可另行的钻研期刊。我直接想做点类似的行事,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,探讨加密数码神速分类问题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,匡助构建各样互动的架构,在多机多卡,同步革新参数的情况下中央达成线性加速。12块Titan
20钟头能够做到Googlenet的训练。

介绍:这是一个机器学习资源库,即便相比少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.其它还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

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

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年先河到当下积淀了很多的正规化词语解释,假使您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年至今的比赛数据,用PageRank统计世界杯参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,其它还援引一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的快捷算法,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,扶助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
探讨深度学习活动编码器如何有效应对维数灾难,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,优化理论是机器学习的木本,值得深刻学习
国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识另外CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容提到图像识别应用的各类方面

介绍:用斯帕克(Spark)(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随笔集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近日托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热情的爱人翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数目挖掘随笔.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 非常有力的Python的多寡解析工具包.

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:好多多少科学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目曾经开源在github下面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的法子也能和word2vec得到差不多的效果。此外,无论作者怎么试,GloVe都比然而word2vec.

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

介绍:机器学习中的首要数学概念.

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

介绍:卡耐基梅隆赖安(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),聚焦总计理论和艺术在机器学习园地应用.

介绍:《内布拉斯加奥斯汀(Austen)分校大学蒙特卡洛方法与自由优化学科》是佛蒙特州立州立应用数学硕士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的敌人一定要看看,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:生物文学的SPARK大数量应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末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(自动归纳翻译规律、自动了然语境、自动识别语义等等)在此之前,请通过Google学术简单搜一下,假若Google不可用,这多少个网址有这么些领域几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假若.

介绍:杂文+代码:基于集成方法的Twitter心情分类,落实代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经音信处理系统进展大会的英文简称.

介绍:印度孟买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
里面有局部很有意思的利用 我们可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇杂谈(机器学习那一个事、无监控聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很可观

介绍:莱斯高校(Rice University)的吃水学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成朗姆酒评论的开源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如今在McGillUniversity钻探会上的告诉,还提供了一名目繁多讲机器学习方法的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在机器学习方面的有的用到,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,匡助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

介绍:Francis X. Diebold的《(经济|商业|金融等世界)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量文学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数码挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航下边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified连串录像,斯蒂芬(Stephen)(Stephen)Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据磨练营:R&数据正确在线交互教程.

介绍:关于深度学习和RNN的座谈 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年春日学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录像,很不错.境内镜像.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯帕克(Spark)MLlib实现易用可扩张的机器学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,此外一个,其余还援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议任用杂谈列表,大部分舆论可应用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的要紧性.

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:最引人注目入门指南,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表现突出.

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,随想集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:Twitter心绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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