机械学习与深度学习资料,深度学习

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的小说,介绍很完美,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

 

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很完美,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的最新版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的特色是以时日排序,从1940年最先讲起,到60-80年份,80-90年份,一贯讲到2000年后及近年来几年的展开。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用卓殊周到.

介绍:那是一份python机器学习库,要是你是一位python工程师而且想长远的读书机器学习.那么那篇作品或许可以扶助到你.

介绍:这一篇介绍如果规划和管理属于您自己的机械学习项目标小说,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

介绍:如果您还不了解什么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成普通话,即使有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的紧要性语言,有过多的对象想深造R语言,然而接连忘记一些函数与主要字的含义。那么那篇小说或许可以援救到你

介绍:我该怎么抉择机器学习算法,那篇文章相比直观的相比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的好坏,其它啄磨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。其余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,小编对于例子的取舍、理论的介绍都很到位,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那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, 也符合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是来自百度,不过他我现已在二零一四年二月份申请离职了。可是那篇文章很正确倘使您不亮堂深度学习与协理向量机/计算学习理论有啥样关系?那么相应立刻看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌(Google))商厦和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5半数以上:1)声明,归咎。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)几率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时代的统计机科学理论,近日国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造R语言的同学选读。

介绍:这并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近日, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了20个难点,内容包涵TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:不会计算如何做?不精通怎么选拔非凡的统计模型如何是好?那那篇小说你的可以读一读了浦项科学技术约书亚B. Tenenbaum和牛津Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。可以活动选取回归模型体系,还是能活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同桌可以精晓一下

介绍:那是一本音信寻找相关的书籍,是由康涅狄格理工Manning与谷歌(Google)副总经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的信息寻找教材之一。近来小编增添了该科指标幻灯片和课业。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 / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很显著

介绍:雅虎研讨院的数据集汇总:
蕴涵语言类数据,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,以及系统类的数码。

介绍:那是一本麻省理工计算学盛名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年八月早已开盘: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大家推荐的优质学习资源,协理初学者火速入门。而且那篇文章的牵线已经被翻译成中文版。若是你稍微了解,那么自己提议您先看一看中文的牵线。

介绍:重假诺沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包蕴几本综述文章,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本图书,主要介绍的是跨语言新闻寻找方面的学问。理论很多

介绍:本文共有多个密密麻麻,小编是来源于IBM的工程师。它根本介绍了推荐引擎相关算法,并扶持读者很快的贯彻那么些算法。 深究推荐引擎内部的机密,第
2 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商讨推荐引擎内部的神秘,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学消息科学系助理教师戴维Mimno写的《对机械学习初专家的少数提议》,
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:那是一本关于分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是洛桑联邦理工的James L.
McClelland。器重介绍了种种神级互连网算法的分布式已毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参照下

介绍:【“机器学习”是怎么样?】JohnPlatt是微软探究院独立物理学家,17年来她径直在机械学习世界耕耘。近日机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定进行博客,向公众介绍机器学习的探究进展。机器学习是什么样,被接纳在何地?来看Platt的这篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于7月21-26日在江山会议中央繁华举办。这次大会由微软南美洲研商院和哈工大大学共同主办,是这么些具有30多年历史并出名世界的机械学习世界的盛会首次来到中国,已成功引发全世界1200多位学者的申请参预。干货很多,值得深切学习下

介绍:那篇小说重若是以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的有血有肉选拔,RankNet对NDCG之类不敏感,参预NDCG因素后成为了拉姆daRank,同样的牵挂从神经互联网改为利用到Boosted
Tree模型就马到成功了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其以LambdaMART最为杰出,代表随想为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,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:本课程将演说无监控特征学习和深度学习的首要意见。通过学习,你也将贯彻三个职能学习/深度学习算法,能寓目它们为您办事,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(尤其是驾轻就熟的监察学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),若是您不熟习那一个想法,大家提议你去那里机械学习课程,并先已毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。别的那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:那份文档来自微软商讨院,精髓很多。假若须求完全明了,须要肯定的机械学习基础。但是有点地点会令人面目一新,一语中的。

介绍:那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:天天请一个大牛来讲座,主要涉嫌机械学习,大数量解析,并行总计以及人脑商讨。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个至上完整的机械学习开源库统计,倘若您认为这么些碉堡了,那前边那么些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的情人进行了翻译普通话介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、北大大学计算机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程所有摄像已经得以在印度孟买理工(science and technology)公开课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与试验也可以下载。

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

介绍:利用卷积神经互联网做音乐推荐。

介绍:神经互连网的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 爱好者的佛法。

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机器学习库,依照大数据、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类进行了整理。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小说,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。那里,大家从八个地点来给我们介绍,首个方面是上学的点子,第四个地点是算法的类似性。

介绍:看标题你已经领悟了是什么样内容,没错。里面有广大经文的机器学习诗歌值得仔细与反复的翻阅。

介绍:视频由斯坦福高校(Caltech)出品。须要阿尔巴尼亚语底子。

介绍:总计了机械学习的经文书籍,包含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。可是看完上边装有材料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且自己已经帮你找齐了。

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

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

介绍:统计机视觉入门以前景目的检测1(计算)

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:那又是一篇机器学习初专家的入门小说。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:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益近日是腾讯广告算法总裁,王益硕士毕业后在google任切磋。那篇文章王益博士7年来从谷歌(谷歌)到腾讯对于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,每级需求学习的教材和明白的文化。那样,给机器学习者提供一个升高的途径图,防止走弯路。此外,整个网站都是有关机器学习的,资源很丰富。

介绍:机器学习种种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的研商员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的法子和行使的电子书

介绍:二〇一四年3月CMU举行的机器学习夏天课刚刚为止有近50钟头的摄像、十三个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:蕴含大牛汤姆 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可信赖系统和互连网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的宗旨解说。
Sibyl是一个监督式机器学习系列,用来解决预测方面的标题,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌探究院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌(Google))钻探院的博客上简要地介绍了她们当年在座ImageNet取得好战表的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。若是还是不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、弥利坚双双院士迈克尔 I.
Jordan:”如若你有10亿法郎,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿新币建造一个NASA级其余自然语言处理探究项目。”

介绍:常会晤试之机器学习算法思想不难梳理,别的作者还有部分任何的机械学习与数量挖掘文章纵深学习文章,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上不时取得不错成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个人怎么打造深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

介绍:是Stanford 助教 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把这几个科目翻译成了汉语。若是您爱沙尼亚语不佳,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(就好像大数额)。其实过三人都还不知底怎么是深浅学习。那篇小说由表及里。告诉你深度学究竟是什么!

介绍:那是巴黎综合理历史大学做的一免费课程(很勉强),这一个可以给你在深度学习的中途给你一个学学的思绪。里面涉及了部分骨干的算法。而且告诉你哪些去行使到实在条件中。中文版

介绍:那是布鲁塞尔高校做的一个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际拔取案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那么些情节必要有肯定的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍义务,每个义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,时间连串分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量理学,心境总计学,社会学计算,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数码解析世界的一个紧俏内容。很多人在平常的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总计一上周边的机械学习算法,以供你在做事和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还统计了某些个密密麻麻。其余还作者还了一个小说导航.格外的感恩怀德小编统计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(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)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(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课程。有mp5,
mp5,
pdf各类下载 他是London高校讲授,方今也在Facebook工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个清华大学处理器大学开发的开源汉语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有普通话分词、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 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于阿尔巴尼亚语不好,但又很想深造机器学习的情侣。是一个大的便宜。机器学习周刊近日重大提供汉语版,仍旧面向周边国内爱好者,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》的要紧数学初步课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂尤其不便于,要是一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的志趣。我个人推举的一流《线性代数》课程是印度孟买理工GilbertStrang助教的学科。 学科主页

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

介绍:雅虎特邀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比比皆是摄像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的争辩基础知识。

介绍:应对大数额时代,量子机器学习的首个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视发布了UCLA数学博士克里斯 McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器学习格局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,对他们进行了总结抽样及聚类分析(图2,3),最后到底赢得了真爱。科技(science and technology)改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年5月1日开拍,该课属于MIT大学生级其余课程,对机器人和非线性动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:谷歌(Google)用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用信息资源* 《NLP常用信息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开头在处理器科学的舆论中被引述次数最多的杂谈

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)诗歌中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的搜集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),怎么样更好读书它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS小编karpathy告诉你,最佳技巧是,当您先导写代码,一切将变得清楚。他刚公布了一本图书,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j 做电影评论的心理分析。

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怎么?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上营造的用于机器学习的Python模块。

介绍:Jordan助教(迈克尔 I.
乔丹)助教是机器学习世界神经互连网的大牛,他对纵深学习、神经互连网有着很深刻的志趣。因而,很多提问的标题中蕴藏了机器学习园地的各种模型,Jordan助教对此一一做精晓释和展望。

介绍:A*搜索是人造智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的超级路线,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的其实代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估摸代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的安顿,立刻开端对FNLP种种风味的试用,或者以REST
API的方式调用FNLP的语言分析作用

介绍:现任南开大学首席教师、统计机软件博士生导师。总计机科学研商所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数据、生物音信再到量子总括等,Amund
Tveit等尊崇了一个DeepLearning.University小项目:收集从二零一四年开端深度学习文献,相信可以用作深度学习的源点,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组写的教程,算法长远显出,还有完毕代码,一步步开展。

介绍:许多观念的机械学习职务都是在求学function,然而谷歌(谷歌(Google))近来有始发攻读算法的自由化。谷歌(谷歌(Google))其余的那篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:小编是一加技术有限集团,诺亚方舟实验室,首席地理学家的李航大学生写的关于音信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甄别上的行使,其余还有三个。一个是可辨垃圾与虚假信息的paper.还有一个是互连网舆情及其分析技术

介绍:该课程是天涯论坛公开课的收费课程,不贵,一级福利。主要适合于对利用R语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总计了三代机器学习算法完结的衍变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer落成基于Hadoop的恢弘,第三代如斯Parker和Storm完结了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲计算机视觉的四部奇书(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 / Richard E.伍德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的不少应用,以及她们在做推荐进度中取得的片段经历。最后一条经验是相应监控log数据的质料,因为推荐的身分很信赖数据的成色!

介绍:初学者怎么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进行人脸识别

介绍:怎么样使用深度学习与大数量创设对话系统

介绍:Francis Bach合营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,而且首先有些关于Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很不利。

介绍:RKHS是机器学习中要害的概念,其在large
margin分类器上的利用也是广为熟谙的。即便没有较好的数学基础,直接通晓RKHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同桌对于机械学习及深度学习的迷惑在于,数学方面现已差不多知道了,可是动起手来却不知底什么入手写代码。加州洛杉矶分校深度学习硕士Andrej
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写神经互连网和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文仲过四回最风靡的机械学习算法,大概精晓哪些方法可用,很有帮带。

介绍:这么些里面有众多有关机器学习、信号处理、总括机视觉、深远学习、神经网络等领域的汪洋源代码(或可实施代码)及连锁小说。科研写杂文的好资源

介绍:NYU 二零一四年的深浅学习课程资料,有视频

介绍:计算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上面100个分外棒的品种

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区保安着306个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是加州伯克利分校大学Li
Fei-Fei的大学生生,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结了state-of-art.

介绍:安德烈j
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在那边

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数据挖掘比赛的名号。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英帝国诞生的乘除机学家和心绪学家,以其在神经互联网方面的进献盛名。辛顿是反向传来算法和比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极向上牵动者.

介绍:微软商量院深度学习技术中央在CIKM2014
上关于《自然语言处理的吃水学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<支持向量机的反复限价订单的动态建模>拔取了 Apache
Spark和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据营造价格活动预测模型。(股票有高危害,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伙一起琢磨有关于机器学习的多少个理论性难题,并交付一些有含义的下结论。最后通过有些实例来表达这一个理论难题的情理意义和实在运用价值。

介绍:作者还著有《那就是寻觅引擎:焦点技术详解》一书,首假诺介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”切磋会PPT

介绍:计算学习是关于电脑基于数据打造的几率总计模型并应用模型对数据开展前瞻和分析的一门科学,总结学习也化为计算机器学习。课程来自Hong Kong交通高校

介绍:机器学习的对象是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的经验来缓解给定的难点.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主旨报告的幻灯片,
亚历克斯 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:别的小编还有一篇元算法、AdaBoost python达成小说

介绍:加州Berkeley高校大学生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:还有续集确定性深度学习方式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(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,并在事实上比赛之中比调参数和清数据。
若是已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS汉语分词的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,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱训练模型识别效用。想法不错。磨炼后近来能不负众望决不总结,只看棋盘就交给下一步,差不离10级棋力。但那篇作品太过乐观,说哪些人类的尾声一块堡垒立即快要跨掉了。话说得太早。但是,借使与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教师EricPrice关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,根据这次实验的结果,如若二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的随笔被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的稿子。大家从中可以见见多个主题——深度学习,数据数学家职业,教育和薪给,学习数据科学的工具比如R和Python以及公众投票的最受欢迎的多少正确和多少挖掘语言

介绍:Python完成线性回归,小编还有任何很棒的篇章援引可以看看

介绍:2014中华大数目技术大会33位要旨专家发言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在心理分析功能不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(如今是空的)。那象征Paragraph%E5%85%AC%E5%B8%83%E5%9C%A8github(%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%9A%84)%E3%80%82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) 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解说,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的解说包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术讨论 李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数苦难

介绍:介绍CNN参数在采取bp算法时该怎么陶冶,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上同样,但格局上依旧有点区其他,很领悟在成就CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:假设要在一篇文章中匹配十万个根本词怎么做?Aho-Corasick 算法利用添加了归来边的Trie树,能够在线性时间内成功匹配。
但要是协作十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把八个正则优化成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,作者如今在google工作,小编主页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:LambdaNet拉姆daNet是由Haskell完毕的一个开源的人造神经网络库,它抽象了互连网创造、操练并使用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以应用各类形式组成这几个函数来操作实际世界数据。

介绍:即便您从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精通,或者生物信息学,智能机器人,金融展望,那么那门要旨课程你必须深刻了然。

介绍:”人工智能探讨分许多门户。其中之一以IBM为表示,认为借使有高质量计算就可得到智能,他们的‘深蓝’制服了世界象棋季军;另一帮派认为智能来自动物本能;还有个很强的帮派认为倘诺找来专家,把她们的构思用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的发源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14
 2)成分句法GRAMMAR
AS FOREIGN LANGUAGE

介绍:搜狐有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,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的各样tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的情人可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了种种机器学习的种种编程语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

介绍:小编是计算机研二(写小说的时候,现在是二〇一五年了相应快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是一些她的阅历之谈.对于入门的爱侣可能会有接济

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的稿子,极度好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在那边有局地的卓越内容就是根源机器学习日报.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的作品

介绍:小编与Bengio的小兄弟萨姆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: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在华语分词中的应用

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

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把地农学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的艺术写出来,是老大好的手册,领域内的paper各类注解都在用里面的结果。虽说是初等的,但如故那一个的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是轻车熟路,有些可能仍然第五次听说,内容当先文本、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: 谷歌(谷歌(Google))数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际提出

介绍:
相当好的议论递归神经互联网的篇章,覆盖了RNN的定义、原理、锻炼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
值得推荐

介绍:里面融合了众多的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各关键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写的吃水学习导引:从浅层感知机到深度互连网。高可读

介绍:鲁棒及便利的人造智能优先商讨安插:一封公开信,近期已经有斯图尔特拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近些年霍金和Elon
Musk提醒人们注意AI的隐秘威吓。公开信的始末是AI物理学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的未来向上动向,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须求,以及须要留意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关切磋较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一开首的自己学习,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长之后想操纵世界的气象。说到此处推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了众多资源,还有有关文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能琢磨院(FAIR)开源了一层层软件库,以帮忙开发者建立更大、更快的深浅学习模型。开放的软件库在
脸书 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的开销环境 Torch
中的默许模块,能够在更短的光阴内磨炼更大范围的神经网络模型。

介绍:本文就算是写于二〇一二年,不过那篇小说完全是小编的经验之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈林顿做的一个访谈。包罗了书中有些的疑团解答和少数个体学习提议

介绍:格外好的吃水学习概述,对两种流行的深浅学习模型都开展了介绍和议论

介绍:重若是描述了动用R语言举行数量挖掘

介绍:帮你精晓卷积神经互连网,讲解很清晰,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的任何的关于神经互联网文章也很棒

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,相关境内通信

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了部分介绍性小说和课件值得学习

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来飞快的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那边您可以见到目前深度学习有哪些新势头。

介绍:此书在音讯搜索领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表 ,收录了音信寻找、互联网消息寻找、搜索引擎完结等地点有关的书本、商量为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍: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。用机器学习解决法规相关分析和预测难点,相关的法网运用包罗预测编码、早期案例评估、案件完全意况的预测,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们或许都相比陌生,不妨通晓下。

介绍:
文中涉及了最优,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未可厚非的阅读稿,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。它完毕了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长时间纪念LSTM) 和巴黎综合理工 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互联网RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个陶冶好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看看

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

介绍:用基于梯度下落的措施磨练深度框架的履行推荐辅导,小编是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用计算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摄像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,作者的研讨方向是机械学习,并行总括即使您还想精晓一些别样的可以看看他博客的任何小说

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接纳

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件计算中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

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,快的原故一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍: Fields是个数学研商为主,上边的这份ppt是源于Fields举行的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典杂谈,标注了关键点

介绍:
马德里高校与谷歌同盟的新杂文,深度学习也足以用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还推荐一个深度学习入门与综独资料

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的小说库已经选定了963篇经过分类的深浅学习诗歌了,很多经文随笔都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在四回机器学习聚会上的报告,关于word2vec会同优化、应用和增加,很实用.国内网盘

介绍:很多小卖部都用机器学习来化解难点,进步用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和管事呢?SparkMLlib 1.2里面的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经琢磨的JeremyFreeman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的研讨数据,现在揭发给大家用了。

介绍:
那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完毕。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA达成宗旨部分应用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试出色,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中发掘深度知识、面向科学技术大数额的发掘。收集近4000万小编新闻、8000万舆论音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;接济专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的宗旨,研究Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014至上杂文里的分析结果和新形式,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,尽管其中的略微课程已经归档过了,不过还有个其他新闻没有。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了Jefferson1813年的信

介绍:libfacedetection是阿布扎比大学开源的一个人脸图像识别库。包蕴正面和多视角人脸检测五个算法.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),能揣度人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳诗歌把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比相似的propagation
model越发深切一些。通过全局的祥和分布去求解每个节点影响周详模型。假若合理(转移受到隔壁的影响周详影响)。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,切实介绍

介绍:
非凡棒的强调特征拔取对分类着主要性的篇章。心情分类中,依照互新闻对复杂高维特征降维再采用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更优质的效益,训练和归类时间也大大下降——更首要的是,不必花大批量时光在攻读和优化SVM上——特征也同样no
free lunch

介绍:CMU的计算系和电脑系知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了统计和机器学习的差别

介绍:随着大数目时代的来到,机器学习变成解决难点的一种重点且紧要的工具。不管是工业界仍旧学术界,机器学习都是一个烜赫一时的趋势,然而学术界和工业界对机器学习的商讨各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的商讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来化解实际难点。那篇文章是美团的实际条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选取与超参优化、高斯模型与其他模型关系、大数据集的逼近方法等,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(简单相似全面)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周全)、token_set_ratio(词集合相似周全)等 github

介绍:Blocks是基于Theano的神经互连网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创设和保管NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“如今刚刚开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,方今恰巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同桌可以关切,极度适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一块儿特征,可更好地公布图片内容相似性。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取得和清洗;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:推特(TWTR.US)技术团队对前段时间开源的时日系列万分检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对那个的定义和分析很值得参考,文中也提到——极度是强针对性的,某个圈子支出的越发检测在其余世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的答应,数据质量对种种框框公司的质量和频率都紧要,文中总括出(不压制)22种典型数据质量难题表现的信号,以及良好的数据品质解决方案(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摄像采访,国内云盘

介绍:很好的规则随机场(CRF)介绍小说,小编的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网完成飞速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么抉择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”(特征维数超过样本数)的线性模型,13年同宗旨报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量!作者的更新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的营造与安排.

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: 选用Torch用深度学习网络了然NLP,来自脸书 人工智能的小说.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,小编用Shannon Entropy来形容NLP中各项职责的难度.

介绍: 音信搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型演化而来
2)捕捉了向量空间模型中三个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包罗集成学习的怀念:组合了BM11和BM15四个模型。4)小编是BM25的发起人和Okapi完结者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的简练介绍,ARMA是探讨时间体系的机要形式,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出席source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的可口秘诀——通过对多量菜系原料关系的打通,发现印度菜美味的来头之一是中间的寓意相互争辩,很有意思的文本挖掘研讨

介绍:
HMM相关小说,其它推荐华语分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最有名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数校对了对甚高频和啥低频词的写照 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,乌Crane语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,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,相信您也会受益匪浅.

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

介绍: 深度学习的周到硬件指南,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】在面部识别上你我都是大方,就算细微的分裂也能辨别。探究已表达人类和灵长类动物在面部加工上分化于其余物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的周详组合。

介绍:
神经互连网C++教程,本文介绍了用可调节梯度下落和可调节动量法设计和编码经典BP神经互联网,互连网经过操练可以做出惊人和精良的事物出来。别的作者博客的别样作品也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际上运用场景NN选取参考表,列举了一部分独立难题提议采纳的神经网络

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多少个本子的代码

介绍:深度学习课程,github

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

介绍:谷歌对非死不可 DeepFace的无敌反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)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小说,由Joseph 布拉德利和Manish
Amde撰写,作品首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式达成,以及浮现一些简便的例子并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro Domingos团队的DNN,提供散文和促成代码.

介绍:基于神经互联网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,近来可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
 思路已毕.

介绍:本文根据神经网络的腾飞进度,详细讲解神经互连网语言模型在相继阶段的款型,其中的模型包括NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等关键变形,总括的尤其好.

介绍:经典难题的新研讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,包蕴总体的多少处理流程,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商讨期刊,每篇小说都富含一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是因此了同行评审的。IPOL是开放的科学和可再度的研讨期刊。我向来想做点类似的做事,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,商讨加密多少连忙分类难点.

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
,协助营造各个互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的意况下中央达标线性加速。12块Titan
20钟头可以做到谷歌net的教练。

介绍:这是一个机械学习资源库,即便比较少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.别的还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICAR15上的主旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年上马到眼前累积了累累的正儿八经词语解释,借使你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的比赛数据,用PageRank计算国际足联世杯(FIFA-World-Cup)参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,其余还援引一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的短平快算法,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:
援助node.js的JS神经互连网库,可在客户端浏览器中运行,匡助LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
商讨深度学习机关编码器怎么样有效应对维数灾殃,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基业,值得深切学习 国内云(视频)

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

介绍:用斯Parker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)难题

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《数据音信手册》,
国内有热心的对象翻译了中文版,大家也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数量挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 格外有力的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的发端测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, AaronCourville著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完毕简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数额物理学家名家推荐,还有资料.

介绍:完毕项目已经开源在github上面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的点子也能和word2vec收获大概的意义。别的,无论小编怎么试,GloVe都比可是word2vec.

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

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经互连网,句子级相关性判断和心绪分类效果很好.已毕代码.

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)和中等总结学(36-705),聚焦总计理论和办法在机器学习园地应用.

介绍:《清华大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是清华应用数学博士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的情人肯定要探望,提供授课摄像及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPARK大数据应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关心一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术仍然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、自动了然语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,假设谷歌不可用,那些网址有这么些领域几大顶会的诗歌列表,切不可以管窥天,胡乱假如.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推特(TWTR.US)心思分类,心想事成代码.

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:巴黎高等师范的纵深学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其余报告
里面有一对很有趣的行使 大家能够看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇诗歌(机器学习那个事、无监控聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很出色

介绍:莱斯高校(Rice University)的吃水学习的概率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成干白评论的开源推特(TWTR.US)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,大卫 Taylor如今在McGillUniversity商讨会上的告诉,还提供了一文山会海讲机器学习形式的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:亚马逊(Amazon)在机器学习方面的一部分使用,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已毕的卷积神经网络,接济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《时序计量农学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心境分析工具相比较,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分析和数码挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified系列摄像,斯蒂芬Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据操练营:R&数据正确在线交互教程.

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年秋天学期CMU的机器学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学视频,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落成易用可扩展的机械学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码几率编程(语言)达成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外一个,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,大多数舆论可使用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的第一性.

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:最明确入门指南,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开源完结横向评测,参评框架包涵Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现出色.

介绍:卡耐基梅隆大学统计机高校语言技术系的资源大全,包罗大气的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:推文(Tweet)情绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:华盛顿大学的Machine Learning Paper Repository.

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的Spark summit会议资料.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

介绍:Ebook Advanced Analytics with Spark, Early Release Edition.

介绍:北大大学副教师,是图挖掘地点的学者。他掌管设计和贯彻的Arnetminer是境内当先的图挖掘系统,该系统也是两个集会的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军人物.

介绍:在半监督学习,multi-label学习和合并学习地点在列国上有一定的熏陶力.

介绍:新闻寻找,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军博士是当前谷歌中国和东瀛波兰语搜索算法的主要设计者。在谷歌其间,他领导了重重研发项目,包蕴不少与汉语相关的出品和自然语言处理的品种,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关杂文集.

介绍:如何评论机器学习模型体系小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:推特(TWTR.US)新trends的为主达成框架.

介绍:Storm手册,国内有粤语翻译版本,谢谢小编.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术诗歌写作方法和技艺,Simon Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类摄像How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经互连网陶冶中的Tricks之迅捷BP,博主的别的博客也挺美丽的.

介绍:小编是NLP方向的研究生,短短几年内商讨成果颇丰,推荐新入门的仇敌阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg依据GoogleScholar建立了一个处理器领域的H-index牛人列表,大家耳熟能详的各样领域的大牛绝半数以上都在榜上,包含1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百位美利坚同盟国工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在此地推荐的缘故是大家可以在google通过查找牛人的名字来赢得越多的资源,那份资料很宝贵.

介绍:用巨型语料库学习概念的层次关系,如鸟是鹦鹉的上级,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上司。立异性在于模型构造,用因子图刻画概念之间依存关系,因引入兄弟关系,图有环,所以用有环扩散(loopy
propagation)迭代划算边际几率(marginal probability).

介绍:
那是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,纵然R语言
已经有相近的项目,但毕竟可以增添一个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

介绍:This paper proposes Fast R-CNN, a clean and fast framework for
object detection.

介绍:图像指纹的再一次识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供统计机视觉、机器视觉应用的商家音信汇总.应用领域包含:自动帮衬驾驶和交通管理、眼球和尾部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各个工业自动化和稽查、医药和生物、移动装备目的识别和AR、人群跟踪、摄像、安全监控、生物监控、三维建模、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据计算开源库.

介绍:瑞典皇家理工吉尔伯特 Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特 Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的多寡向量化工具Canova,github,
接济CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文件向量化.

介绍:连忙入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了有些机器学习技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选用和模型接纳难题.

介绍:基于Spark的疾速机器学习,视频地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗.

介绍:16位数据数学家语录精选.

介绍:深度学习在大数目解析世界的运用和挑衅.

介绍:免费的机器学习与数学书籍,除此之外还有其余的免费编程书籍,编程语言,设计,操作系统等.

介绍:一篇有关CNN模型对象识别Paper.

介绍:深度学习的计算分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能急忙到位陶冶的科普(多层)深度互联网HN.

介绍:深度学习解读文章.

介绍:Coursera上的引进系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的别样机器学习文章也不错.

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:心思时刻更惜字——MIT的摩登推特(Twitter)研讨结果.

介绍:布里斯托大学人类语言技巧琢磨相关杂谈.

介绍:完结神经图灵机(NTM),系列地址,其它推荐相关神经图灵机算法.

介绍:Washington大学的机械视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”发表第二版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, Jeff Ullman 新版伸张Jure
Leskovec作为合营作者,新增社交网络图数据挖掘、降维和广大机器学习三章,电子版如故免费.

介绍:一个深度学习资源页,资料很丰盛.

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:白话数据挖掘十大算法.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统,国内译版.

介绍:大学生学位随想:ELM研商进展.

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:面向数据消息的文件挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类序列的维数灾害.

介绍:深度学习vs.大数据——从数量到知识:版权的合计,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

介绍:预测模型入门.

介绍:长远浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben 琼斯的数目可视化提出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习格局言传身教/比较参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN,
Naive Bayes等方法.

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引RI词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的纰漏检测工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet练习到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet比较,采纳动态数据流引擎,提供更加多灵活性。未来将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二〇一五年国际计算机视觉与形式识别会议paper.

介绍:Netflix工程经理眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注竞技名次+各家随想,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术有关杂文.

介绍:基于Caffe的加快深度学习种类CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(陶冶与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 别的推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式R机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理体系.

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:AndrewNg关于深度学习/自学习/无监督特征学习的告知,国内云.

介绍:随想:通过地下知识迁移磨炼RNN.

介绍:面向金融数据的真情实意分析工具.

介绍:(Python)大旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌(谷歌)大脑数学家、caffe创设者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks达成RNN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的海量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的多个难题.

介绍:神经网络学习资料推荐.

介绍:面向体系学习的RNN综述.

介绍:R文本处理手册.

介绍:“必须求看”的Python视频集锦.

介绍:谷歌(基础结构)栈.

介绍:矩阵和多少的妄动算法(UC Berkeley 2013).

介绍:DataCamp中级R语言教程.

介绍:免费电子书:轻松精晓拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是根据Scipy为机械学习建筑的的一个Python模块,他的特征就是三种化的分类,回归和聚类的算法包蕴匡助向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是一个让机器学习钻研不难化的根据Theano的库程序。

介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机械智能平台。HTM是皮肤的规范统计格局。HTM的骨干是基于时间的不断学习算法和储存和打消的时空情势。NuPIC适合于各个各种的难题,尤其是检测很是和预测的流多少来源于。

介绍:Nilearn
是一个可见很快计算学习神经影象数据的Python模块。它采纳Python语言中的scikit-learn
工具箱和部分举行展望建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进展多元的计算。

介绍:Pybrain是依据Python语言强化学习,人工智能,神经互连网库的简称。
它的对象是提供灵活、简单拔取并且强大的机械学习算法和拓展各种各个的预约义的环境中测试来相比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它匡助向量空间模型、聚类、帮忙向量机和感知机并且用KNN分类法举行归类。

介绍:Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10
(图片数据集), 谷歌’s One Billion Words
(文字)这类数据集的接口。你利用他来经过很两种的措施来顶替自己的多寡。

介绍:鲍伯是一个免费的信号处理和机具学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编辑的,它的安排性目的是变得越来越急忙并且收缩花费时间,它是由拍卖图像工具,音频和摄像拍卖、机器学习和形式识其余恢宏软件包构成的。

介绍:Skdata是机械学习和计算的数据集的库程序。这几个模块对于玩具难点,流行的处理器视觉和自然语言的数据集提供规范的Python语言的行使。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它紧如果在层见迭出可获得的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中行使监控分类法。
它还执行特征拔取。
那么些分类器在不少地方相结合,能够形成不一样的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK襄助的K-means聚类等分门别类种类。

介绍:IEPY是一个专注于关系抽取的开源性音信抽取工具。它主要针对的是内需对大型数据集进行音讯提取的用户和想要尝试新的算法的数学家。

介绍:Quepy是通过改变自然语言难题因而在数据库查询语言中展开询问的一个Python框架。他可以简简单单的被定义为在自然语言和数据库查询中差别门类的难点。所以,你不要编码就足以成立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支撑。并且布署将它延伸到其余的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经网络的纵深学习的一个库程序,它选用的是通过PyCUDA来展开GPU和CUDA的加快。它是最要紧的神经互连网模型的花色的工具而且能提供部分见仁见智的运动函数的激活作用,例如引力,涅斯捷罗夫引力,信号丢失和甘休法。

介绍:它是一个由有用的工具和一般数据科学义务的增添组成的一个库程序。

介绍:那一个顺序包容纳了大气能对你成功机器学习任务有赞助的实用程序模块。其中大批量的模块和scikit-learn一起工作,其余的普通更有用。

介绍:Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的化解方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和统计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简练的申明性语法探索作用由此可以高效有效地执行算法和转换。

介绍:这一多级工具通过与scikit-learn包容的API,来成立和测试机器学习效果。这么些库程序提供了一组工具,它会让你在许多机械学习程序行使中很受用。当你接纳scikit-learn那个工具时,你会深感到备受了很大的帮衬。(纵然那只好在您有例外的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的格局为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个集合的分类器包装来提供种种种种的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个部落以平行的点子训练分类器。同时它也提供了一个交互式的始末。

介绍:用亚马逊(亚马逊(Amazon))的机械学习建筑的简约软件收集。

介绍:那是一个在Python语言下基于scikit-learn的无比学习机器的完毕。

介绍:电子书降维方法,其它还推荐Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的吃水学习数据集列表.

介绍:Go语言编写的自然语言处理工具.

介绍:词频模型对词向量的反扑,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的七个方面.

介绍:澳大利亚国立高校深度学习与自然语言处理课程,部分学科笔记词向量引言

介绍:CVPR2015上谷歌(Google)的CV探讨列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习活动发现篮球赛出色片段.

介绍:对本土化特征学习的分析

 

 

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

介绍:那是瑞士人造智能实验室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年开端讲起,到60-80年代,80-90年间,平昔讲到2000年后及方今几年的展开。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用非凡周详.

注:机器学习材料篇目一共500条,篇目二始发更新

瞩望转发的敌人,你可以毫无联系自己.不过肯定要保存原文链接,因为这么些类型还在后续也在不定期更新.希望看到小说的爱人可以学到越来越多.别的:某些材料在中原拜访须要梯子.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:ICML2015
杂文集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习总结1个;贝叶斯非参、高斯进度和读书理论3个;还有划算广告和社会采取.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经互连网的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE总括机视觉与情势识别(CVPR)大会在美利哥奥克兰进行。微软研讨员们在大会上出示了比往常更快更准的微处理器视觉图像分类新模型,并介绍了什么采纳Kinect等传感器完结在动态或低光环境的火速大规模3D扫描技术.

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

介绍:机器学习工具包/库的概括/比较.

介绍:数据可视化最佳实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度网络.

介绍:数据地理学家职位面试题.

介绍:准确评估模型预测误差.

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:来自Facebook的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(谷歌)神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用新闻资源.

介绍:语义图像分割的真相演示,通过深度学习技能和几率图模型的语义图像分割.

介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积互联网,模型代码.

介绍:深度学习——成长的烦恼.

介绍:基于长富树方法的公文流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及新型进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据正确(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产条件(产品级)机器学习的空子与挑衅.

介绍:神经互联网入门.

介绍:来自马萨诸塞安拉阿巴德分校的布局化稀疏小说.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的舆论 .

介绍:20个最看好的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理统计库QUESO,github code.

介绍:Nature:LeCun/Bengio/Hinton的最新篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的新式评论文章《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的前瞻分析服务框架Palladium.

介绍:John Langford和哈尔 Daume III在ICML2015上关于Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完那100篇诗歌就能成大数额高手,国内翻译.

介绍:NLP课程《社交媒体与公事分析》精选阅读列表.

介绍:写给开发者的机械学习指南.

介绍:基于维基百科的热点音信发现.

介绍:(Harvard)HIPS将揭橥可扩张/自动调参贝叶斯推理神经网络.

介绍:面向上下文感知查询提出的层次递归编解码器.

介绍:GPU上根据Mean-for-Mode揣测的飞速LDA操练.

介绍:从实验室到工厂——创设机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的6个经典数据集(及此外100个列表).

介绍:谷歌面向机器视觉的深浅学习.

介绍:打造预测类应用时怎么样挑选机器学习API.

介绍:Python+感情分析API完结故事情节(曲线)分析.

介绍:(R)基于推特(Twitter)/心情分析的祝词电影推荐,此外推荐分拣算法的实证相比较分析.

介绍:CMU(ACL 2012)(500+页)面向NLP基于图的半督察学习算法.

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(RLDM 2015)总结强化学习入门.

介绍:David Silver的吃水加深学习教程.

介绍:深度神经互连网的可解释性.

介绍:斯Parker神速入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机器学习.

介绍:Stanford社交互联网与音讯互连网分析课程资料+课设+数据.

介绍:大卫Silver(DeeMind)的加重学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的长足深度学习.

介绍:来自微软的<R编程入门>.

介绍:(Go)情绪分析API服务Sentiment Server.

介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.

介绍:Mining and Summarizing Customer
Reviews 
,Mining
High-Speed Data
Streams
,Optimizing
Search Engines using Clickthrough
Data
.

介绍:Nvidia深度学习课程.

介绍:二〇一五年深度学习暑期课程,推荐助教主页.

介绍:那是一篇关于百度作品《基于深度学习的图像识别进展:百度的多少实践》的摘要,指出两篇作品结合起来阅读.

介绍:录像标注中的机械学习技术.

介绍:大学生杂文:(Ilya Sutskever)RNN训练.

介绍:深度神经网络的粉红色区域:可解释性难题,中文版.

介绍:Golang 达成的机器学习库资源汇总.

介绍:深度学习的统计分析.

介绍:面向NLP的吃水学习技能与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower竞技NLP代码集锦.

介绍:斯坦福州立的自然语言通晓课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:那是一本机器学习的电子书,作者Max
Welling
文人在机械学习教学方面装有充裕的经历,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国圣Paul大学 & 谷歌(谷歌)瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于计算和翻译机器学习和电脑视觉类资料的博客,包罗的始末:Hinton的CSC321课程的下结论;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的法则总括;Theano基础知识和磨炼计算;CUDA原理和编程;OpenCV一些统计.

介绍:针对具体难题(应用场景)怎么着挑选机器学习算法(体系).

介绍:数据正确免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有啥样?推荐MSRA的弗兰克Soong老师关于语音合成的吃水学习格局的拍摄和幻灯片与以及谷歌(谷歌(Google))的LSTM-RNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据科学的方法

介绍:形式识别与机具学习书本推荐,本书是微软巴黎综合理工商讨院大神Bishop所写,算是不过广为认知的机器学习读本之一,内容覆盖周全,难度中上,适合硕士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:那篇诗歌荣获EMNLP2015的极品数据/资源奖卓越奖,标明的推特数据集

介绍:小编在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件资源汇总

介绍:Buffalo大学助教Sargur Srihari的“机器学习和几率图模型”的摄像课程

介绍:比什凯克希伯来大学教书Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢高校助教Shai
Ben-大卫的新书Understanding Machine Learning: From Theory to
Algorithms,此书写的可比偏理论,适合对机器学习理论有趣味的同校选读

介绍:机器学习深造清单

介绍:乐乎上边的一篇关于NLP界有啥样神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&首席营业官 Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习进程中的紧要概念,应用程序和挑衅,目的在于让读者可以继承查找机器学习知识。

介绍:(IPN)基于Scikit-Learn的GBRT(Gradient Boost Regression
Tree)教程,slide

介绍: 无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件.

介绍: 在亚马逊数据和众包Mechanical
Turk上,达成了来自彩票和拍卖的编制,以募集用户对成品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)训练集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,提高卖家利润和买主知足度

介绍:来自Berkeley分校的周边机器学习.

介绍:来自52ml的机器学习资料大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二零一三年世界第四个数据科大学(位于哥伦比亚共和国大学)总裁,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文书摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier Amatriain在Summer School 2014 @
CMU上长达4时辰的报告,共248页,是对引进系统发展的一遍周到概括,其中还蕴含Netflix在个性化推荐方面的有些经验介绍.

介绍:(ECML PKDD 2015)大数据流挖掘教程,其余推荐ECML PKDD 2015
Tutorial列表
.

介绍:Spark上的Keras纵深学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习计算物历史学.

介绍:(系统/算法/机器学习/深度学习/图模型/优化/…)在线摄像课程列表.

介绍:(PyTexas 2015)Python主旨建模.

介绍:Hadoop集群上的广阔分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深度学习热门”东家”排名.

介绍:(c++)神经互联网手把手落成教程.

介绍:香江普通话大学汤晓鸥助教实验室公布的重型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 名家,202K
脸部图像,每个图像40余标注属性.

介绍:面向机器视觉的无监控特征学习,Ross Goroshin’s
webpage
.

介绍:谷歌(谷歌(Google))研商院Samy Bengio等人近年来写的RNN的Scheduled
Sampling陶冶方法杂文.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/计算/可视化/深度学习相关项目大列表.

介绍:CMU的新闻论课程.

介绍:谷歌(谷歌(Google))商量院Samy
Bengio
等人近期写的RNN的Scheduled
Sampling操练方法诗歌.

介绍:基于Hadoop集群的宽广分布式深度学习.

介绍:来自浦项科学和技术高校及NVIDIA的办事,很实际很实用。选拔裁剪互连网连接及重磨练方法,可极大减弱CNN模型参数。针对亚历克斯Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度情形下,模型参数可大幅度回落9-13倍.

介绍:无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件,github.

介绍:当今世界最NB的25位大数额数学家,通过他们的名字然后放在google中检索一定能找到很多很棒的资源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的纵深学习(Theano/Lasagne)连串教程.

介绍:主讲人是陶哲轩,资料Probability:
Theory and
Examples
,笔记.

介绍:数据正确(学习)资源列表.

介绍:应对非均衡数据集分类难点的八大策略.

介绍:重点引进的20个数据正确相关课程.

介绍:递归神经互连网.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总结建模/总结神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的生意图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经网络与深度学习。目前提供了前四章的文稿,第一章通过手写数字识其他事例介绍NN,第二章讲反向传播算法,第三章讲反向传播算法的优化,第四章讲NN为啥能拟合任意函数。大批量python代码例子和交互动画,生动有趣.中文版

介绍:数据科学大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习资源列表.

介绍:很多arXiv下面有名随想可以在那一个网站找到github的连串链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:PaulAlan人工智能实验室表示,谷歌(Google)Scholar是十年前的产物,他们现在想要做越来越的增进。于是推出了崭新的,专门针对地理学家设计的学问搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半督查学习,Chapelle.篇篇都是经典,小编包涵Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.别的推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:为入门者准备的纵深学习与神经互连网免费资源.

介绍:谷歌 开源最新机器学习系统
TensorFlow,其余提供TensorFlow白皮书white paper of tensorflow
2015
.hacker
news
,谷歌大牛解读TensorFlow

介绍:Samsung开源的飞快深度学习应用程序开发分布式平台.

介绍:分布式机器学习工具包.

介绍:语义大数据——大数据/事件处理的语义方法.

介绍:LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)学习教程.

介绍:Princeton Vision Group的纵深学习库开源.

介绍:基于AWS的自行分布式科学计算库Ufora,Why I Open Sourced Five Years
of
Work
.

介绍:(PyCon SE 2015)深度学习与深度数据科学.

介绍:推荐南京大学机械学习与数据挖掘商量所所长——周志华教师的谷歌学术主页.

介绍:免费书:面向数据科学的高级线性模型.

介绍:基于知识迁移的神经网络高效陶冶Net2Net.

介绍:徐亦达机器学习课程 Variational Inference.

介绍:深度神经互连网结构学习.

介绍:来自德克萨斯奥斯汀分校大学的Multimodal Deep Learning papers.

介绍:深度学习简析,TensorFlow,Torch,Theano,Mxnet.

介绍:这些专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该课程是由Reid
Hoffman等互联网boss级人物设置的,每节课请一位巨头公司的有关管事人来做访谈,讲述该商厦是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb开创者Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言精通(100+页),论文.

介绍:推荐系统手册.

介绍:理解LSTM网络翻译.

介绍:机器学习在quora中的应用.

介绍:思维学习——RL+RNN算法音信论.

介绍:数据地理学家结束学业后持续上学的5种格局.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下农学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:二零一五年份CCF优良硕士学位杂文奖随想列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

介绍:(PyData2015)基于Theano/Lasagne的CNN/RNN教程,github.

介绍:交大大学邱锡鹏先生编制的神经网络与深度学习读本,ppt.

介绍:微软南美洲探究院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其他技能原理分析

介绍:迈克尔·I.乔丹的主页.根据主页可以找到很多资源。迈克尔·I.乔丹是响当当的微处理器科学和总括学学者,主要探究机器学习和人工智能。他的第一进献包罗提议了机器学习与计算学之间的关系,并推进机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的机要。

介绍:Geoffrey·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英国诞生的猜想机学家和心工学家,以其在神经互联网方面的贡献知名。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者.通过他的主页可以开掘到很多Paper以及卓越学生的paper,其它推荐她的学生Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,固然你不知底可以翻阅对话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习应用演进

介绍:MIT出版的吃水学习电子书,公开电子书

介绍:深度卷积神经网络(CNN)提取特征的数学理论

介绍:推荐微软南美洲探讨院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第三版(草稿)

介绍:Stanford新课”总括词汇语义学”

介绍:香岛南开张志华先生的统计机器学习与机具学习导论摄像链接:密码:
r9ak
.几率基础

介绍:computational linguistics and deep
learning视频,推荐Deep
Learning: An Introduction from the NLP
Perspective

介绍:(BlackHat2015)深度学习应用之流量鉴别(协议鉴别/非常检测),[slide])(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification.pdf),%5Bmaterial%5D(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf)

介绍:一个引进系统的Java库

介绍:多为重图的谱分解及其在网络侵犯检测中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学统计总结学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供大量的机器学习算法和计算检验,并可以处理中小范围的数据集

介绍:递归神经网络awesome体系,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿大学的助教,紧要商讨方向是机械学习与数码挖掘.在二零一五年的ACM
webinar会议,曾刊登了关于盘点机器学习园地的五大山头主旨解说.他的个人主页拥有不少唇亡齿寒研讨的paper以及他的助教课程.

介绍:机器学习视频集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:那篇小说内的引荐系统资源很丰富,作者很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的随想.

介绍:(天经济学)贝叶斯方法/MCMC教程——统计实战

介绍:免费书:总结稀疏学习,小编Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是德克萨斯奥斯汀分校大学的讲课,Trevor
Hastie更是在总括学学习上建树多多

介绍:R分布式总结的升华,其余推荐(R)天气变化可视化,(R)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的宗旨研商会——心情分析与深度加深学习

介绍:深度学习卷积概念详解.

介绍:Python推荐系统开发库汇总.

介绍:超棒的神经互连网课程,长远浅出介绍深度学习,由雨果 Larochelle(Yoshua
Bengio的学士生,杰弗里 Hinton以前的大学生后)主讲,强烈推荐.

介绍:早稻田新科目,面向视觉识其他卷积神经互联网(Fei-Fei Li & 安德烈j
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015会议计算第一有的,其次片段.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:浦项外贸学院知名视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,Jaderberg。那篇期刊小说融合了前面两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨识图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。随想、数据和代码.

介绍:总括机视觉的一个较大的数据集索引,
包含387个标签,共收录了314个数据集合,点击标签云就可以找到自己必要的库了.

介绍:汤姆bone 对 ICCV SLAM workshop 的统计: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且啄磨了 feature-based
和 feature-free method 的长短。在公民deep learning做visual
perception的时候,再来读读CV中的 geometry.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发表.

介绍:ICCV 2015的ImageNet比赛以及MS COCO比赛联合切磋会的幻灯片和视频.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]根据TensorFlow的吃水学习/机器学习课程.

介绍:R-bloggers网站2015″必读”的100篇文章,R语言学习的福音.

介绍:推荐书籍:<机器学习:几率视角>,样章Undirected graphical
models Markov random
fields
.

介绍:那是一本在线的深浅学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
亚伦 Courville.假使你是一位新入门的学习者可以先看那本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.华语译本

介绍:UFLDL推荐的纵深学习阅读列表.

介绍:London州立高校布法罗分校二〇一五年夏日机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的吃水学习Python库之一,亦协助GPU,入门对比难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:博士随笔:神经互连网计算语言模型.

介绍:文件数据的机械学习活动分拣方法(下).

介绍:用RNN预测像素,能够把被挡住的图形补充完整.

介绍:微软研讨院把其深度学习工具包CNTK,想进一步询问和学习CNTK的同校可以看前日揭橥的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
Carl曼滤波器教材,用尽量少的数学和演绎,传授直觉和经历,全体Python示例,内容覆盖Carl曼滤波器、增添Carl曼滤波,无迹卡尔曼滤波等,包罗磨练和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的统计测算,R示例代码,很不利GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的课程,其情节涵盖了深造人工智能所采用的深度学习架构的学习资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:那是一份机器学习和纵深学习课程,小说和资源的清单。那张清单依据各种要旨开展写作,包罗了累累与深度学习有关的品类、总括机视觉、压实学习以及各样架构.

介绍:那是由多恩马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数额、Hadoop、scikit-learn和不易Python堆栈以及众多任哪个地方方的情节。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的特定构架和定义等.

介绍:开源的纵深学习服务,DeepDetect是C++已毕的根据外部机器学习/深度学习库(如今是Caffe)的API。给出了图片训练(ILSVRC)和文件陶冶(基于字的心境分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是海外的一个科学技术频道,涵盖了数额挖掘,分析以及数额科学类的文章.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经典随想:数据挖掘与总括学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发布.

介绍:犹他州大学Matt Might教师推荐的博士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不明了的不易——几率论导论(MITx).

介绍:R语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态回想互连网完成.

介绍:英文主页

介绍:50个大数量解析最佳学习资源(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的一揽子硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文

介绍:kaiming开源小说

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:怎么样在社会媒体上做言语检测?没有数量如何是好?推特(TWTR.US)官方披露了一个极度弥足爱抚的数据集:12万标明过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机具学习重点集会ICLR 2016起用小说

介绍:机器学习——深度非技术指南

介绍:数据叙事入门指南——创意生成/数据搜集/内容设计唇揭齿寒资源推荐

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2016版)35个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔 I.
Jordan两位大家首次联袂发文,CAFFE和SPARK完美结合,分布式深度学习混搭形式!github

介绍:深度学习(分类)文献集

介绍:深度学习阅读列表

介绍:探索R包的好网站Awesome 42

介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim
Kraska
的一个研究项目,MLbase是一个分布式机器学习管理体系

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:斯Parker摄像集锦

介绍:R语言深度学习首节:从零开端

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner诗歌引用数据集(v7:2,244,021 papers and 4,354,534 citation
relationships)

介绍:10本最佳机器学习免费书

介绍:ICCV15视频集

介绍::(Yahoo)基于Hadoop/斯Parker的分布式Caffe完结CaffeOnSpark

介绍:Learning to Rank简介

介绍:满世界深度学习专家列表,涵盖探讨者主页

介绍:斯Parker生态顶尖项目集中

介绍:ACM IUI’16论文集Conference Navigator –
Proceedings

介绍:深刻机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的吃水学习课程,课程youtube地址,谷歌DeepMind的钻研地理学家,别的首页:computervisiontalks的内容也很丰盛,即使你是做机械视觉方面的研商,推荐也看看其余内容.肯定收获也不小.还有,那位youtube主页顶过的摄像也很有分量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习世界的Hacker
news.紧跟深度学习的新闻、研商进展和连锁的创业陈设。从事机械学习,深度学习世界的爱人提议每一天看一看

介绍:马克斯out网络剖析

介绍:NIPS领域的议会paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的行使,假使你从事生物工程领域,可以先读书一篇小说详尽介绍

介绍:深度学习在海洋生物音信学领域的选用

介绍:一些有关机器学习必要通晓知识,对于刚刚入门机器学习的校友应该读一读

介绍:伊利诺伊香槟分校大学机械学习用户组主页,网罗了南洋理法学院有的机器学习领域专家与音讯

介绍:Randy
Olson’s
的一部分数据解析与机具学习项目库,是学习实践的好资料

介绍:Golang机器学习库,简单,易增添

介绍:用Swift开发苹果接纳的倒是很多,而用来做机械学习的就相比较少了.斯维夫特Ai在这上边做了成千上万聚集.可以看看

介绍:怎么着向一位5岁的毛孩先生子解释协理向量机(SVM)

介绍: reddit的机械学习栏目

介绍:
计算机视觉领域的一对牛人博客,超有实力的研商部门等的网站链接.做总计机视觉方向的意中人提议多关怀其中的资源

介绍:香岛普通话高校深度学习研讨主页,别的研讨小组对二零一三年deep learning
的最新进展和连锁论文
做了整理,其中useful
links的始末很收益

介绍:
那是一篇关于寻找引擎的学士散文,对现在大规模应用的追寻引擎google,bing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技艺参考价值

介绍: 深度学习书本推荐(毕竟那类书相比少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习方面的研讨杂谈.

介绍:
来自谷歌大脑的反复分布式梯度下落.同时引进科普分布式深度互联网

介绍: 社交统计研讨相关题材综述.

介绍: 社交计算应用领域概览,里面有些经典小说推荐

介绍: 协同过滤在推举系统应用.

介绍: 协同过滤在情节引进的研商.

介绍: 协同过滤经典杂文.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: 亚马逊(亚马逊(Amazon))对此联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 总计机图形,几何等杂谈,教程,代码.做总结机图形的引荐收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚(República de Colombia)高校课程,稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的妙龄探讨者奖(Young
Researcher
Award)授予达成硕士学位后七年内取得杰出贡献的;由CV社区提名,在CVPR会议上揭破。二零一五年得主是哥大助理助教John赖特,09年《健壮人脸识其余稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系盛名教师亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员怎么样学习Machine
Learning》的提出:亚历克斯推荐了无数有关线性代数、优化、系统、和总括领域的经文教材和资料.

介绍:
书籍推荐,深度学习基础.源码

介绍:
软件工程领域现在也对机器学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的概念,分享了许多代码集合,并且认为ML可以用在展望代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等职责上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习进行目的识其他资源列表:包罗RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、FastR-CNN、DeepBox、MR-CNN、法斯特er
R-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

介绍: Yann LeCun 2016深度学习课程的幻灯片(Deep Learning Course by Yann
LeCun at Collège de France
2016)百度云密码:
cwsm 原地址

介绍:
印度孟买理工州立星机交互组五篇CHI16文章。1.众包激励机制的行为法学钻探:批量结算比单义务的完毕率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇主旨分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目标识其余移动估摸。5.砥砺出错以加快众包速度。

介绍: 自学数据正确

介绍:
本课是CS224D一节介绍TensorFlow课程,ppt,DeepDreaming
with
TensorFlow

介绍:
Leaf是一款机器学习的开源框架,专为黑客创设,而非为地理学家而作。它用Rust开发,传统的机器学习,现今的吃水学习通吃。Leaf

介绍: GTC
2016
视频,MXnet的手把手深度学习tutorial,相关参考资料MXNet
Tutorial for NVidia GTC
2016.

介绍: OpenAI Gym:开发、比较强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICLR 2016 诗歌的代码集合

介绍: 此书是加州圣地亚哥分校大学几率图模型大牛DaphneKoller所写,主要涉嫌的是贝叶斯互联网和马尔科夫逻辑网络的learning和inference难题,同时又对PGM有深远的反驳解释,是上学几率图模型一定要看的书籍。难度中上,适合有局地ML基础的钻研生.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: 斯Parker分布式深度学习库BigDL

介绍:
那是一份关于机器学习和数据挖掘在互连网安全地点利用的资源帖,包涵了有些要害的站点,诗歌,书籍,德克萨斯奥斯汀分校课程以及一些实惠的教程.

介绍: 巴黎综合理教育大学(MIT)开设课程.S094:自主驾驶小车的纵深学习

介绍: ICML 2016视频集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度上学

介绍: 自然语言处理(NLP)入门指南

介绍:通过神经网络跳过数值方法求解薛定谔方程。

介绍:微软澳大利亚(Australia)研讨院的刘铁岩等人多年来在AAAI
2017上做的有关优化以及常见机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对价值观的优化算法,更加是一些理论特性以及分布式算法的呼应理论特性都有一个比较详细的下结论。万分适合想飞速精通那几个世界的大方和工程师。别的,这一个Tutorial还介绍了D高通的一些动静,作为一个分布式总计平台的利弊,还附带相比了斯Parker和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了深度学习框架的宏图思想和落到实处,相比若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的品质和异同。

介绍:雅虎开源基于spark与TensorFlow的分布式数据深度学习框架,博文介绍

介绍:用离散嵌入解构模糊数据

介绍:视频公布:自然现象可相信机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌(Google)发表大规模音频数据集

介绍:操练神经互联网的5种算法

介绍:笔记:印度孟买理工CS224n深度念书NLP课程(2017)

介绍:London深度学习切磋会资料

介绍:诗歌导读:深度神经网络领会、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有不少经文推荐可以翻阅

介绍:面向机器学习的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习杂文与资源大列表(小说、预操练模型、课程、图书、软件、应用、相关列表等)

介绍:自然语言处理NLP数据集列表

介绍:软件工程师的机械学习

介绍:量化金融(Quants)资源列表

介绍:《总括机仍旧不可以做什么——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌(谷歌)发杂文详解TPU

介绍:二〇一七年ICWSM会议诗歌合集,业内对它的褒贬是:”算是最超级也是最早的关于社会统计的议会”。里面的舆论超过一半是研究社交互连网的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容仍然挺前沿的。固然你是做社会计算的要么可以看看。毕竟是行业内压倒元白的会议。对了,只即使你理解名字的盛名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅先生普通话机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(汉语字幕)

介绍:加州戴维斯分校2017季CS231n深度视觉识别课程视频

 

 

转自 https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

介绍:那是一份python机器学习库,倘诺你是一位python工程师而且想深入的读书机器学习.那么那篇小说或许可以辅助到你.

介绍:这一篇介绍假使规划和保管属于你协调的机器学习项目标篇章,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:如若您还不晓得怎么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇小说已经被翻译成粤语,倘诺有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机械学习的要害语言,有为数不少的情人想学学R语言,可是接连忘记一些函数与第一字的意思。那么那篇小说或许可以扶助到您

介绍:我该怎样挑选机器学习算法,那篇文章相比直观的比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等情势的三六九等,此外钻探了范本大小、Feature与Model权衡等题材。其它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,小编对于例子的挑选、理论的介绍都很成功,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那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,
也许这本你更须求!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是根源百度,可是她自家现已在二零一四年3月份报名离职了。但是那篇小说很科学如若你不知底深度学习与协助向量机/计算学习理论有何关联?那么应该霎时看看那篇文章.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)商厦和MIT共同出品的处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)注解,归纳。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)几率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时代的电脑科学理论,近日国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那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语言的同窗选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
近来, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20个难点,内容囊括TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总计如何是好?不知底怎么样抉择恰当的计算模型咋办?那那篇小说你的精美读一读了科钦希伯来JoshuaB. Tenenbaum和浦项科学技术Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自行拔取回归模型体系,仍能半自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同窗可以精晓一下

介绍:那是一本音讯寻找相关的书籍,是由加州伯克利分校Manning与谷歌(Google)副老板Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval向来是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。目前作者增加了该学科的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表达机器学习重点概念: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.很清楚

介绍:雅虎商量院的数目集汇总:
包含语言类数据,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,以及系统类的数额。

介绍:那是一本巴黎综合理工计算学盛名教师Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二〇一四年元月已经开盘: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,支持初学者飞快入门。而且那篇文章的牵线已经被翻译成中文版。借使您有点熟知,那么自己指出你先看一看中文的介绍。

介绍:重假设本着Bengio的PAMI
review的文章找出来的。包含几本综述小说,将近100篇杂谈,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,首要介绍的是跨语言音信寻找方面的学问。理论很多

介绍:本文共有多少个体系,小编是发源IBM的工程师。它主要介绍了推荐引擎相关算法,并协理读者很快的贯彻这一个算法。
研讨推荐引擎内部的机密,第 2 局地: 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:康奈尔大学音信科学系助理助教戴维Mimno写的《对机器学习初大方的一些建议》,
写的挺实在,强调实行与理论结合,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:这是一本有关分布式并行处理的数码《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是加州伯克利分校的詹姆斯 L.
McClelland。保养介绍了各类神级互联网算法的分布式落成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参照下

介绍:【“机器学习”是怎么?】JohnPlatt是微软探究院独立地理学家,17年来他一贯在机器学习园地耕耘。近年来机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定进行博客,向公众介绍机器学习的研究进展。机器学习是什么样,被接纳在哪里?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于8月21-26日在江山议会着力热闹进行。这一次大会由微软澳国探究院和北大高校一头主办,是其一装有30多年历史并盛名世界的机械学习园地的盛会首次来到中国,已成功掀起全世界1200多位学者的提请参加。干货很多,值得深远学习下

介绍:那篇文章紧如果以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的求举办使,RankNet对NDCG之类不灵活,参预NDCG因素后改为了拉姆daRank,同样的思想从神经互联网改为运用到Boosted
Tree模型就做到了拉姆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,拉姆daRank,LambdaMART,尤其以LambdaMART最为卓越,代表诗歌为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

别的,Burges还有众多满世界盛名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将讲演无监督特征学习和纵深学习的主要观点。通过学习,你也将落实多个职能学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并学习怎么样运用/适应这个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(越发是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假使您不熟习这几个想法,大家提议你去这里机械学习课程,并先已毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。别的那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:那份文档来自微软钻探院,精髓很多。即便急需完全清楚,须要自然的机器学习基础。不过有些地方会令人耳目一新,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的早已算相比详细的了

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

介绍:一个特级完整的机器学习开源库计算,假设你认为这一个碉堡了,那背后这么些列表会更让你感叹:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热心的爱人进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、浦项科技大学总括机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程所有摄像已经可以在澳父亲明翰国立公然课网站上看看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与试验也足以下载。

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

介绍:利用卷积神经互连网做音乐推荐。

介绍:神经互联网的免费在线书,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机器学习相关平台和开源的机械学习库,按照大数目、NLP、计算机视觉和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文章,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候疑心人们都是,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。那里,大家从五个方面来给大家介绍,首个地点是读书的艺术,第三个地方是算法的类似性。

介绍:看难题你早就精晓了是怎样内容,没错。里面有很多经典的机械学习杂谈值得仔细与反复的开卷。

介绍:摄像由哈工大大学(Caltech)出品。要求西班牙(Reino de España)语底子。

介绍:总计了机器学习的经典图书,包涵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。不多我提出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大家。然而看完下边装有资料。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且自己一度帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习种类,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的下结论

介绍:计算机视觉入门从前景目标检测1(计算)

介绍:总括机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大方的入门小说。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:下集在此地莫名其妙的伽玛函数(下)

介绍:小编王益近期是腾讯广告算法首席执行官,王益硕士结束学业后在google任切磋。这篇文章王益硕士7年来从谷歌(Google)到腾讯对于分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级必要学习的读本和控制的学识。那样,给机器学习者提供一个提升的门路图,避防走弯路。其它,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰硕。

介绍:机器学习种种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的研讨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的办法和动用的电子书

介绍:二零一四年四月CMU举行的机械学习春天课刚刚甘休有近50小时的摄像、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名教授都是牛人:包涵大牛汤姆 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可信系统和互连网(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的宗旨演说。
Sibyl是一个监督式机器学习种类,用来化解预测方面的标题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(Google)研商院的Christian
Szegedy在Google研商院的博客上简要地介绍了她们当年列席ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假使不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、美利坚合作国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”若是您有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿英镑建造一个NASA级其他自然语言处理切磋项目。”

介绍:常会面试之机器学习算法思想不难梳理,其它小编还有一部分其余的机器学习与数据挖掘小说纵深学习小说,不仅是理论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时时取得正确成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及民用怎样创设深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神Michael Jordan

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

介绍:是Stanford 助教 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把那个科目翻译成了中文。假诺您匈牙利(Hungary)语不佳,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(如同大数目)。其实过多少人都还不亮堂什么样是深度学习。这篇小说先易后难。告诉您深度学究竟是怎么着!

介绍:那是浦项科学技术高校做的一免费课程(很勉强),那个可以给您在深度学习的路上给您一个就学的思绪。里面涉及了一部分骨干的算法。而且告诉您怎么去采取到实在条件中。中文版

介绍:那是孟买高校做的一个深度学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是一个其举办使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那些内容必要有早晚的底子。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,每个义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,空间音信分析,多重变量分析,计量工学,心思统计学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是近日多少解析世界的一个紧俏内容。很多少人在平日的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总计一下大面积的机器学习算法,以供你在工作和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还统计了一点个连串。其它还作者还了一个作品导航.格外的感激涕零小编计算。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(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)学习笔记整理种类之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(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学科。有mp5,
mp5,
pdf各样下载
他是London高校教书,近期也在脸谱工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个复旦高校电脑大学开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有粤语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,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 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于俄语不佳,但又很想深造机器学习的心上人。是一个大的造福。机器学习周刊方今重大提供中文版,依然面向周边国内爱好者,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。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的基本点数学初阶课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂尤其不不难,如若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的志趣。我个人推举的一流《线性代数》课程是斯坦福GilbertStrang教师的教程。
学科主页

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

介绍:雅虎邀约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各样视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的争鸣基础知识。

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学硕士克里斯 McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器学习格局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600万标题答案,对他们举行了总计抽样及聚类分析(图2,3),最后到底取得了真爱。科学和技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年12月1日开课,该课属于MIT大学生级其他科目,对机器人和非线性引力系统感兴趣的敌人不妨可以挑衅一下那门课程!

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常用新闻资源*
《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年始发在处理器科学的杂谈中被引用次数最多的舆论

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂谈中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。能够实时的收集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:【神经互连网黑客指南】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。他刚发表了一本图书,不断在线更新

介绍:前谷歌(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议,大实话

介绍:使用Neo4j
做影评的心境分析。

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基础上打造的用于机器学习的Python模块。

介绍:Jordan助教(Michael I.
Jordan)助教是机器学习园地神经互联网的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深切的兴味。由此,很多发问的题材中含有了机器学习世界的各项模型,Jordan助教对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*招来是人为智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的极品途径,
焦点是 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到目标顶点的揣测代价。合集

介绍:本项目选取了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的安排,马上初阶对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的款型调用FNLP的语言分析功能

介绍:现任清华高校首席助教、计算机软件博士生导师。总结机科学探究所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数量、生物音信再到量子总括等,Amund
Tveit等保险了一个DeepLearning.University小项目:收集从二〇一四年开端深度学习文献,相信可以看成深度学习的起源,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组写的学科,算法深刻显出,还有完毕代码,一步步拓展。

介绍:许多传统的机械学习职责都是在攻读function,然则谷歌近期有起首攻读算法的趋向。谷歌其余的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是索尼爱立信技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席地理学家的李航博士写的有关消息搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的应用,其余还有多个。一个是识别垃圾与虚假新闻的paper.还有一个是互连网舆情及其分析技术

介绍:该课程是博客园公开课的收费课程,不贵,一级福利。主要适合于对应用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中小编统计了三代机器学习算法完毕的演化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完结基于Hadoop的扩大,第三代如Spark和Storm已毕了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲计算机视觉的四部奇书(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 / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的众多利用,以及他们在做推荐进度中获得的有些经验。最终一条经验是相应监控log数据的质料,因为推荐的身分很看重数据的身分!

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:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:如何行使深度学习与大数额创设对话系统

介绍:Francis Bach同盟的有关稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的选取,而且首先局地关于Why does
the l1-norm induce sparsity的表明也很不错。

介绍:RKHS是机械学习中驷马难追的定义,其在large
margin分类器上的接纳也是广为精通的。假使没有较好的数学基础,直接通晓RKHS可能会正确。本文从大旨运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同桌对于机械学习及深度学习的迷离在于,数学方面已经大概知道了,不过动起手来却不知底什么下手写代码。加州戴维斯分校深度学习大学生Andrej
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:本文种过五回最风靡的机械学习算法,大约驾驭如何方法可用,很有帮带。

介绍:那个里面有好多有关机器学习、信号处理、总计机视觉、浓厚学习、神经互连网等领域的大度源代码(或可实施代码)及有关杂谈。科研写诗歌的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的纵深学习课程资料,有视频

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:数量挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个非常棒的类型

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区保安着306个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是巴黎高等外国语学院Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界获得了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但各类都很扎实,在每一个题材上都成功了state-of-art.

介绍:安德烈j
Karpathy的深浅加深学习演示,散文在此处

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

介绍:Geoffrey·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英帝国落地的预计机学家和心情学家,以其在神经网络方面的贡献出名。辛顿是反向传来算法和相比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极性促进者.

介绍:微软研商院深度学习技术中央在CIKM2014
上有关《自然语言处理的纵深学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<扶助向量机的往往限价订单的动态建模>选取了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据打造价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙联手探究有关于机器学习的多少个理论性难点,并提交一些有意义的结论。最终经过一些实例来表明那么些理论难题的大体意义和实在利用价值。

介绍:小编还著有《那就是摸索引擎:要旨技术详解》一书,首即使介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说援引

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”机器学习及其应用”探究会PPT

介绍:总结学习是关于电脑基于数据创设的几率计算模型并选取模型对数据进行展望和分析的一门科学,计算学习也改为总括机器学习。课程来自新加坡交通学院

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经历来解决给定的难题.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的焦点报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分汉语列表

介绍:其余作者还有一篇元算法、AdaBoost python完成作品

介绍:加州Berkeley高校博士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟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:还有续集一目理解深度学习方式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(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,并在实际上竞技之中比调参数和清数据。
就算已装过gensim不要忘升级

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

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱陶冶模型识别功用。想法不错。操练后近年来能做到永不计算,只看棋盘就交由下一步,大概10级棋力。但那篇作品太过乐观,说如何人类的末梢一块堡垒即刻快要跨掉了。话说得太早。可是,假使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EricPrice关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,按照本次实验的结果,假使二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以看来五个大旨——深度学习,数据数学家职业,教育和薪金,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多少挖掘语言

介绍:Python落成线性回归,小编还有其余很棒的文章援引可以看看

介绍:2014神州大数额技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新小说Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在感情分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(近来是空的)。那象征Paragraph
Vector终于揭秘面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统揭橥与用户调换大会上的解说,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演说蕴涵:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货物搜索技术研究
李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数悲惨

介绍:介绍CNN参数在动用bp算法时该怎么磨练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即便和MLP的bp算法本质上等同,但花样上或者稍微区其余,很强烈在成功CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余作者也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:若是要在一篇文章中匹配十万个首要词怎么做?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,可以在线性时间内完毕匹配。
但如果合营十万个正则表达式呢 ?
那时候能够用到把多少个正则优化成Trie树的不二法门,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的深浅学习框架,作者近来在google工作,小编主页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:LambdaNetLambdaNet是由Haskell达成的一个开源的人为神经网络库,它抽象了互连网创立、训练并选用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以行使各种格局组成那一个函数来操作实际世界数据。

介绍:借使你从事网络搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了然,或者生物信息学,智能机器人,金融展望,那么那门焦点课程你没办法不深切摸底。

介绍:”人工智能探究分许多派别。其中之一以IBM为表示,认为一旦有高质量统计就可得到智能,他们的‘深蓝’战胜了社会风气象棋亚军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的宗派认为一旦找来专家,把她们的合计用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
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:新浪有道的三位工程师写的word2vec的解析文档,从基本的词向量/总括语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的种种tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的爱侣能够看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各样机器学习的各类编程语言学术与经贸的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ

介绍:作者是电脑研二(写小说的时候,现在是二零一五年了应该快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是一些她的阅历之谈.对于入门的朋友或者会有救助

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的作品,分外好

介绍:机器学习早报里面推荐很多内容,在此处有一些的名特优内容就是源于机器学习晚报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的小说

介绍:小编与Bengio的弟兄Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复先生1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 作者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在中文言分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其余还有一篇AWS安排教程

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等领域,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把地理学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的办法写出来,是格外好的手册,领域内的paper各样申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,有些已经是轻车熟路,有些可能仍旧第一遍听说,内容当先文本、数据、多媒体等,让他们伴您起来数据科学之旅吧,具体包含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌物理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际提出

介绍:
分外好的琢磨递归神经互联网的篇章,覆盖了RNN的概念、原理、训练及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文小编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:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在辩论与执行之间找到平衡点,各重大内容都伴有实在例子及数码,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互连网。高可读

介绍:鲁棒及便宜的人造智能优先商讨安插:一封公开信,方今已经有斯图尔特拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近年霍金和Elon
Musk提醒人们瞩目AI的神秘威吓。公开信的内容是AI科学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前途进步方向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及要求专注的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关商量较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一开首的自我学习,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长之后想控制世界的情况。说到此处推荐收看。

介绍:里面按照词条提供了过多资源,还有有关文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能研讨院(FAIR)开源了一连串软件库,以扶助开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的费用条件 Torch
中的默许模块,可以在更短的小时内锻炼更大局面的神经互连网模型。

介绍:本文纵然是写于二〇一二年,然则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Peter哈灵顿做的一个访谈。包罗了书中有的的疑云解答和一些个体学习提出

介绍:分外好的深度学习概述,对二种流行的吃水学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:重借使讲述了利用R语言举行数据挖掘

介绍:帮你了解卷积神经网络,讲解很鲜明,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其他的关于神经互连网小说也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的图书,小编是Yoshua
Bengio,相关国内通信

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了部分介绍性小说和课件值得学习

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来快速的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此地您可以看来近年来深度学习有何样新取向。

介绍:此书在音讯搜索领域明显,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了消息搜索、网络新闻寻找、搜索引擎完结等地方有关的书籍、切磋为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍: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预测难点,相关的法度采纳蕴含预测编码、早期案例评估、案件完全景况的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们莫不都比较陌生,不妨精通下。

介绍:
文中涉及了最优,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科学的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它落成了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间纪念LSTM) 和马里兰香槟分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互连网RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个操练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来尝试看

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

介绍:用基于梯度下落的法子磨炼深度框架的实施推荐教导,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用计算和因果方法做机械学习(摄像告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的商讨方向是机器学习,并行总计要是您还想询问一些任何的可以看看她博客的别的文章

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取

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总计中的应用

介绍: Awesome种类中的公开数据集

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,快的缘故一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学研讨主旨,上边的那份ppt是根源菲尔德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 的经典小说,标注了关键点

介绍:
洛杉矶大学与谷歌合营的新杂谈,深度学习也可以用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还引进一个深度学习入门与综合资料

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小说了,很多经典小说都曾经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在五遍机器学习聚会上的报告,关于word2vec及其优化、应用和壮大,很实用.境内网盘

介绍:很多合营社都用机器学习来化解难题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实用吗?斯ParkerMLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商讨的Jeremy弗里曼脑神经物理学家编写,最初是为着实时处理他们每半时辰1TB的商讨数据,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落成。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA达成大旨部分应用了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,从学术网络中挖潜深度知识、面向科技(science and technology)大数据的打桩。收集近4000万小编新闻、8000万舆论信息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;协助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的大旨,商量Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014一流级杂文里的辨析结果和新方式,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,即便其间的有点课程已经归档过了,不过还有个其余信息尚未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是卡拉奇大学开源的一个人脸图像识别库。包罗正面和多视角人脸检测五个算法.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),能揣度人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比相似的propagation
model越发深切一些。通过全局的平稳分布去求解每个节点影响周全模型。若是合理(转移受到隔壁的影响全面影响)。能够用来反求每个节点的熏陶周详

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
格外棒的强调特征选拔对分类着首要性的篇章。感情分类中,按照互音讯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更完美的法力,磨炼和归类时间也大大下落——更关键的是,不必花大批量年华在念书和优化SVM上——特征也一律no
free lunch

介绍:CMU的计算系和总结机系有名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了计算和机具学习的歧异

介绍:随着大数量时代的赶来,机器学习变成化解难点的一种重大且紧要的工具。不管是工业界仍旧学术界,机器学习都是一个烜赫一时的自由化,可是学术界和工业界对机器学习的研商各有尊重,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于怎样用机器学习来缓解实际难点。这篇作品是美团的其实条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型接纳与超参优化、高斯模型与其他模型关系、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,可计算串间ratio(不难相似全面)、partial_ratio(局地相似周密)、token_sort_ratio(词排序相似周密)、token_set_ratio(词集合相似全面)等
github

介绍:Blocks是根据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地制造和管制NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“方今恰巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,方今正巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同校能够关怀,分外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的联名特征,可更好地发挥图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的收获和漱口;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍:推特(TWTR.US)技术团队对前段时间开源的日子连串极度检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特其他概念和分析很值得参考,文中也事关——至极是强针对性的,某个世界支出的非常检测在任何领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的回复,数据品质对种种层面集团的特性和频率都紧要,文中计算出(不限于)22种典型数据质量难点显现的信号,以及杰出的数目品质解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:汉语分词入门之资源.

介绍:15年圣菲波哥大纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的标准化随机场(CRF)介绍文章,小编的就学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络完结神速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着抉择GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在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序列风格,有质有量!作者的革新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的营造与布署.

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用深度学习互连网精通NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,小编用Shannon Entropy来描写NLP中各项职务的难度.

介绍: 信息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型衍生和变化而来
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思量:组合了BM11和BM15四个模型。4)笔者是BM25的提出者和Okapi落成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间连串的大致介绍,ARMA是探究时间体系的第一方法,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加入source encoding
CNN的输入,获得了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的美味秘诀——通过对多量食谱原料关系的开掘,发现印度菜美味的由来之一是里面的味道相互龃龉,很有意思的文本挖掘探究

介绍: HMM相关小说

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最闻明的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数改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(那是一个参数,塞尔维亚共和国语0.4-0.6)成正比

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

介绍:
成G上T的学易学据,HN近期热议话题,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的不二法门,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基础上助长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的公正无私硬件指南,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】在面部识别上您自己都是我们,就算细微的出入也能分辨。切磋已注解人类和灵长类动物在脸部加工上分化于其余物种,人类选拔梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总结机模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的圆满结合。

介绍:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调节梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过陶冶可以做出惊人和不错的事物出来。别的小编博客的其他著作也很不利。

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里运用场景NN选拔参考表,列举了一部分超人难题提出使用的神经互连网

介绍:一个纵深学习项目,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Carnegie梅隆高校爱德华·霍威助教.

介绍:谷歌对脸书 DeepFace的雄强反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上直达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公司网站的一篇博客文章,由约瑟夫 Bradley和Manish
Amde撰写,作品紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式已毕,以及突显一些大约的事例并提出该从哪里上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供诗歌和贯彻代码.

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,如今可处理中英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路实现.

介绍:本文依照神经网络的向上进度,详细讲解神经网络语言模型在依次阶段的款型,其中的模型包涵NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,统计的专门好.

介绍:经典难题的新切磋:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,包罗完全的数据处理流程,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探讨期刊,每篇小说都包含一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的不利和可另行的切磋期刊。我直接想做点类似的劳作,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,商量加密数码飞快分类难点.

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
,帮衬营造种种互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的景况下中央完毕线性加快。12块Titan
20小时可以成功谷歌net的教练。

介绍:那是一个机器学习资源库,固然相比少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

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:那是一本自然语言处理的词典,从1998年启幕到最近积累了累累的科班词语解释,倘诺您是一位刚入门的朋友.可以借那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统计世界杯参赛球队名次榜.

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,复杂互联网社区意识的便捷算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即按照此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
商量深度学习活动编码器如何有效应对维数苦难,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基业,值得深入学习
国内云(视频)

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

介绍:用斯Parker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)难题

介绍: DeepMind随想集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它最近托管在sourceforge上面

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

介绍: 零售领域的数据挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 格外强劲的Python的多少解析工具包.

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的起来测试体会报告.

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: 开源汉语言处理包.

介绍: 使用Ruby完毕不难的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数额数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:完成项目已经开源在github上面Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的方法也能和word2vec获得几乎的效率。其它,无论小编怎么试,GloVe都比可是word2vec.

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

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于革新语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和情感分类成效很好.贯彻代码.

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)和中路总结学(36-705),聚焦计算理论和方法在机器学习世界应用.

介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是加州圣地亚哥分校应用数学大学生课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的意中人肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPARK大数量应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的情节可以关心一下官方主页.

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介绍:清华的深浅学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其余报告
里面有一部分很有意思的使用 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蕴lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的三篇散文(机器学习这一个事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很美好

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scikit-learn and
IPython
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介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年春日学期CMU的机器学习课程,由亚历克斯Smola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.

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介绍:ggplot2速查小册子,别的一个,其它还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
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介绍:国际人工智能联合会议接纳杂谈列表,半数以上舆论可使用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的主要性.

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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
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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:最明确入门指南,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开源完成横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓绝.

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介绍:推特(TWTR.US)心思分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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