机械学习,机器学习与深度学习资料

机械学习(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作品,介绍很完善,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

 

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

介绍:那是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的最新版本《神经互联网与深度学习综述》本综述的特征是以时日排序,从1940年先导讲起,到60-80年份,80-90年代,一贯讲到2000年后及近来几年的拓展。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用万分周详.

介绍:那是一份python机器学习库,即便您是一位python工程师而且想长远的上学机器学习.那么这篇文章或许能够支持到你.

介绍:这一篇介绍即使规划和管理属于你协调的机器学习项目标小说,里面提供了管住模版、数据管理与履行方法.

介绍:假设您还不知情哪些是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成粤语,要是有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机械学习的紧要语言,有众多的意中人想学学R语言,可是接连忘记一些函数与重大字的含义。那么那篇小说或许能够协助到您

介绍:我该怎么抉择机器学习算法,那篇文章比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的高低,其余琢磨了样本大小、Feature与Model权衡等难点。此外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,小编对于例子的挑三拣四、理论的介绍都很到位,循序渐进。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, 也合乎老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许这本你更须要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者是源于百度,可是他我现已在二零一四年2月份申请离职了。可是那篇文章很不错借使您不知情深度学习与匡助向量机/总结学习理论有怎么着关系?那么相应立时看看这篇小说.

介绍:这本书是由谷歌商厦和MIT共同出品的微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5一大半:1)声明,归结。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:信息时代的总括机科学理论,近期国内有纸质书购买,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,适合想上学R语言的同校选读。

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个难题,内容包含TAOCP,P/NP难点,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会统计如何是好?不了然哪些抉择合适的总结模型如何是好?那那篇小说你的理想读一读了新罕布什尔香槟分校JoshuaB. Tenenbaum和洛桑联邦理工Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自行选用回归模型序列,还可以自行写报告…

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

介绍:那是一本音信搜索有关的书本,是由北大Manning与谷歌(Google)副老董Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval从来是北美最受欢迎的音讯搜索教材之一。目前小编扩展了该科目标幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精粹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.很清楚

介绍:雅虎商量院的数据集汇总:
包涵语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,计算广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数码。

介绍:那是一本华盛顿圣路易斯分校统计学知名助教Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二〇一四年元月早已开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇集是专为机器学习初大方推荐的优质学习资源,协理初学者火速入门。而且那篇文章的介绍已经被翻译成中文版。假诺您多少熟练,那么自己提出你先看一看汉语的牵线。

介绍:首如果顺着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包蕴几本综述小说,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都得以在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知识。理论很多

介绍:本文共有八个密密麻麻,小编是缘于IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并拉扯读者很快的落到实处那个算法。 商量推荐引擎内部的隐秘,第
2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,探索推荐引擎内部的心腹,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学音讯科学系助理助教DavidMimno写的《对机械学习初大家的某些指出》,
写的挺实在,强调举办与辩论结合,最后还引述了冯 • 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多寡《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是华盛顿圣路易斯分校的詹姆士 L.
McClelland。重视介绍了各个神级网络算法的分布式完毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是什么?】JohnPlatt是微软研商院独立数学家,17年来她直接在机械学习世界耕耘。近来机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定举办博客,向公众介绍机器学习的研商进展。机器学习是什么,被利用在哪儿?来看Platt的那篇博文

介绍:二零一四年国际机器学习大会(ICML)已经于一月21-26日在江山议会着力繁华举行。这次大会由微软南美洲琢磨院和北大大学协同主办,是那一个拥有30多年历史并闻明世界的机器学习园地的盛会首次赶到中国,已成功吸引全球1200多位专家的申请插足。干货很多,值得深切学习下

介绍:那篇小说紧如若以Learning to
Rank为例说明公司界机器学习的切实应用,RankNet对NDCG之类不灵活,参加NDCG因素后改成了拉姆daRank,同样的思索从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就做到了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,拉姆daMART,越发以LambdaMART最为卓绝,代表小说为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有众多尽人皆知的代表作,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:本课程将演说无监督特征学习和深度学习的首要观点。通过学习,你也将已毕四个功用学习/深度学习算法,能来看它们为您办事,并学习怎么着运用/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(更加是熟习的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),倘使你不精晓这几个想法,大家提议您去那里机器学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余那有关这套教程的源代码在github上面已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

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

介绍:那份文档来自微软切磋院,精髓很多。如若急需完全知晓,需求肯定的机器学习基础。不过有些地点会令人赏心悦目,听君一席谈胜读十年书。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算相比较详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,首要涉及机械学习,大数据解析,并行统计以及人脑商量。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个极品完整的机器学习开源库计算,即使你认为那个碉堡了,那背后那个列表会更让你感叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的爱侣举办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、新加坡国立高校统计机系ChrisManning助教的《自然语言处理》课程所有视频已经得以在麻省理工公开课网站上看看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也可以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着南开卒业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

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

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机器学习库,根据大数据、NLP、计算机视觉和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:机器学习最要旨的入门小说,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,而有点算法又是从其他算法中拉开出来的。那里,我们从五个方面来给大家介绍,第二个地点是上学的不二法门,第三个方面是算法的类似性。

介绍:看标题你已经明白了是怎么样内容,没错。里面有那些经文的机器学习诗歌值得仔细与高频的翻阅。

介绍:视频由内华达香槟分校大学(Caltech)出品。须要斯洛伐克共和国(The Slovak Republic)语底子。

介绍:统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阅读。不多我提议您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大家。不过看完上边装有资料。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且我已经帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习体系,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的计算

介绍:总括机视觉入门此前景指标检测1(总括)

介绍:总结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学者的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在此处神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益近日是腾讯广告算法主任,王益硕士结业后在google任研商。那篇文章王益大学生7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对此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,每级要求上学的教科书和摆布的学识。那样,给机器学习者提供一个升高的不二法门图,以防走弯路。其余,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰硕。

介绍:机器学习各类方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的方法和应用的电子书

介绍:二零一四年十六月CMU进行的机器学习冬日课刚刚竣工有近50钟头的摄像、十八个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:在当年的IEEE/IFIP可相信系统和互联网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的大旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来解决预测方面的题材,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌(Google))切磋院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌(Google))商量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.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。即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、美利坚合营国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”如若您有10亿新币,你怎么花?Jordan:
“我会用这10亿台币建造一个NASA级其他自然语言处理探究项目。”

介绍:常会面试之机器学习算法思想简单梳理,别的作者还有部分其余的机器学习与数码挖掘文章纵深学习小说,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文件与数量挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时常取得正确战绩的提姆Dettmers介绍了他自己是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及民用怎么营造深度学习的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 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热情的把那么些课程翻译成了华语。如若您匈牙利(Hungary)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(就好像大数据)。其实过几人都还不了然怎样是深度学习。那篇小说绳趋尺步。告诉您深度学究竟是怎么!

介绍:这是新加坡国立大学做的一免费课程(很勉强),那个可以给您在深度学习的旅途给你一个就学的笔触。里面涉及了一些焦点的算法。而且告诉你哪些去选拔到实际条件中。中文版

介绍:那是孟买高校做的一个深度学习用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实在运用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那个情节必要有必然的根基。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍职分,每个职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,时间体系分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量经济学,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:
机器学习无疑是目前数量解析世界的一个吃香内容。很五人在经常的工作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下普遍的机器学习算法,以供你在工作和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了某些个密密麻麻。其它还作者还了一个小说导航.格外的感恩图报小编统计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理种类之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 2013科目。有DVD,
mp4,
pdf各个下载 他是纽约高校教授,近年来也在Facebook工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个清华高校处理器大学开发的开源中文自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,协理单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于西班牙语不佳,但又很想上学机器学习的对象。是一个大的方便。机器学习周刊方今主要提供普通话版,照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。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的要紧数学伊始课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不不难,如若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学生失去学习的兴味。我个人推举的特级《线性代数》课程是巴黎高等师范GilbertStrang教师的学科。 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反驳基础知识。

介绍:应对大数额时代,量子机器学习的率先个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视宣布了UCLA数学大学生克里斯 McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了婚恋网站2万女用户的600万难点答案,对他们开展了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终终于赢得了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
二零一四年二月1日开拍,该课属于MIT硕士级其余课程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的恋人不妨可以挑战一下那门学科!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音信资源* 《NLP常用新闻资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开端在处理器科学的舆论中被引用次数最多的诗歌

介绍:把今年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随想中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。可以实时的征集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好学习它?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小编karpathy告诉您,最佳技巧是,当你起来写代码,一切将变得一五一十。他刚公布了一本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j 做影视评论的心理分析。

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:机器学习教会了俺们什么样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上打造的用来机器学习的Python模块。

介绍:Jordan助教(Michael I.
Jordan)教师是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深刻的兴趣。由此,很多问问的难题中隐含了机械学习园地的各样模型,Jordan教师对此一一做了表明和展望。

介绍:A*寻找是人为智能基本算法,用于高效地查找图中两点的最佳路径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到对象顶点的猜测代价。合集

介绍:本项目选拔了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的配备,立即开首对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的语言分析功用

介绍:现任武大大学首席教师、计算机软件硕士生导师。总括机科学商量所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数据、生物音信再到量子计算等,Amund
Tveit等有限扶助了一个DeepLearning.University小品种:收集从二〇一四年起先深度学习文献,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:小编是深度学习一线大牛Bengio组写的教程,算法深刻显出,还有完毕代码,一步步展开。

介绍:许多观念的机器学习职责都是在学习function,但是谷歌(Google)近日有始发学习算法的可行性。谷歌(谷歌)其它的那篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:小编是三星技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席数学家的李航博士写的关于音信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辨识上的运用,其它还有七个。一个是甄别垃圾与虚假新闻的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该课程是新浪公开课的收费课程,不贵,一流福利。首要适合于对利用R语言进行机器学习,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达成的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的增加,第三代如斯Parker和Storm达成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其它三本是哈特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的广大施用,以及她们在做推荐进程中得到的部分经历。最终一条经验是应当监控log数据的质量,因为推荐的品质很信赖数据的身分!

介绍:初学者如何查阅自然语言处理(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:怎么着利用深度学习与大数目营造对话系统

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,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的使用,而且首先局部有关Why does
the l1-norm induce sparsity的表明也很科学。

介绍:RKHS是机械学习中驷马难追的定义,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟谙的。倘若没有较好的数学基础,直接精晓RKHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多校友对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面已经大概精通了,可是动起手来却不亮堂什么样入手写代码。麻省理工深度学习博士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写神经互连网和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文少禽过四回最盛行的机械学习算法,大概明白什么措施可用,很有救助。

介绍:这几个里面有那么些关于机器学习、信号处理、总计机视觉、长远学习、神经网络等领域的雅量源代码(或可实施代码)及连锁杂谈。科研写诗歌的好资源

介绍:NYU 二零一四年的深度学习课程资料,有摄像

介绍:统计机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个要命棒的项目

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区维护着306个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是巴黎高等金融学院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,但种种都很朴实,在每一个题材上都做到了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在此间

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数据挖掘竞技的称号。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位大不列颠及北爱尔兰联合王国出生的计量机学家和心绪学家,以其在神经互连网方面的孝敬知名。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动促进者.

介绍:微软切磋院深度学习技术主题在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<协理向量机的高频限价订单的动态建模>选用了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据创设价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴联手研究有关于机器学习的多少个理论性难题,并提交一些有含义的定论。最终经过一些实例来验证那一个理论难点的大体意义和事实上选取价值。

介绍:小编还著有《那就是摸索引擎:主题技术详解》一书,首若是介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”琢磨会PPT

介绍:总结学习是有关电脑基于数据创设的票房价值总结模型并利用模型对数码举办预测和剖析的一门科学,总结学习也变成计算机器学习。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化解给定的难题.

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

介绍:部分国语列表

介绍:其余小编还有一篇元算法、AdaBoost python落成小说

介绍:加州Berkeley大学硕士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:还有续集同理可得深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌)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,并在实质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,此外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。训练后近来能到位永不统计,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,说怎么着人类的结尾一块堡垒登时快要跨掉了。话说得太早。不过,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教师埃里克Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,根据本次实验的结果,假诺二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了二零一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以看出四个宗旨——深度学习,数据物理学家职业,教育和薪给,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据正确和数目挖掘语言

介绍:Python完毕线性回归,作者还有任何很棒的稿子援引可以看看

介绍:2014神州大数据技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新随想Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心绪分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(近日是空的)。那意味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沟通大会上的解说,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言包含:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术研究 李然-大旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数魔难

介绍:介绍CNN参数在采纳bp算法时该怎么磨炼,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,就算和MLP的bp算法本质上平等,但款式上仍旧多少区其余,很扎眼在落成CNN反向传播前询问bp算法是必须的。此外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:若是要在一篇文章中匹配十万个紧要词怎么办?Aho-Corasick 算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但如若同盟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树的章程,如东瀛人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者方今在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:LambdaNetLambdaNet是由Haskell完毕的一个开源的人造神经互连网库,它抽象了互联网创制、磨炼并动用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以选拔各样方法结合这一个函数来操作实际世界数据。

介绍:若是您从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精通,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门要旨课程你不可以不长远精通。

介绍:”人工智能研讨分许多门户。其中之一以IBM为代表,认为倘使有高品质统计就可收获智能,他们的‘深蓝’克制了社会风气象棋季军;另一派别认为智能来自动物本能;还有个很强的山头认为一旦找来专家,把他们的思辨用逻辑一条条写下,放到总计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的起点

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

介绍:乐乎有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,从主题的词向量/总计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各类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感兴趣的爱侣可以看看

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

介绍:作者是计算机研二(写作品的时候,现在是二零一五年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是某些她的阅历之谈.对于入门的爱人可能会有扶持

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的篇章,非凡好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多情节,在那边有局地的绝妙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的兄弟Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)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,别的还有一篇AWS安插教程

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把地农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法门写出来,是更加好的手册,领域内的paper种种阐明都在用里面的结果。虽说是初等的,但仍旧非凡的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是驾轻就熟,有些可能依旧率先次听说,内容超过文本、数据、多媒体等,让她们伴您起来数据正确之旅吧,具体包涵:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水学习综述及实际提议

介绍:
分外好的琢磨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!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了许多的资源,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,各主要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网络。高可读

介绍:鲁棒及便利的人为智能优先研商布置:一封公开信,如今曾经有Stuart拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是方今霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的机要勒迫。公开信的情节是AI地理学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前程进步势头,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需求注意的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关商量较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从一起始的自我学习,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器通过学习成才之后想操纵世界的情景。说到那里推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了许多资源,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:Facebook人工智能商讨院(FAIR)开源了一多元软件库,以协助开发者建立更大、更快的深浅学习模型。开放的软件库在
脸谱 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,可以在更短的岁月内操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,然而这篇小说完全是作者的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈灵顿做的一个访谈。包括了书中部分的疑云解答和少数私家学习提出

介绍:极度好的深度学习概述,对二种流行的吃水学习模型都开展了介绍和座谈

介绍:紧如果讲述了拔取R语言进行数据挖掘

介绍:帮您精晓卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的此外的关于神经网络小说也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通信

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些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:一个用来快捷的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此处你可以见见如今深度学习有怎样新取向。

介绍:此书在新闻寻找领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表 ,收录了信息搜索、网络信息寻找、搜索引擎达成等方面有关的书本、研商为主、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器学习中的应用

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,相关的法网选取包罗预测编码、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。法律领域大家也许都相比较陌生,不妨了然下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,别的还有使用篇。推荐系统能够说是一本合情合理的阅读稿,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。它完成了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长时间回忆LSTM) 和爱达荷利亚分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个磨练好的动物模型,你能够拿狮子大象的肖像来试试看看

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上选取深度学习,文章来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的点子锻炼深度框架的执行推荐辅导,作者是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍: 一个讲机器学习的Youtube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,小编的啄磨方向是机械学习,并行总结假如您还想询问一些其他的可以看看他博客的其它文章

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挑三拣四

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总计中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

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,快的来由一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍: Fields是个数学切磋主旨,下边的那份ppt是源于Fields举行的运动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文诗歌,标注了关键点

介绍:
布鲁塞尔大学与谷歌协作的新诗歌,深度学习也能够用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还推荐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的小说库已经选定了963篇经过分类的深浅学习随笔了,很多经文随想都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一次机器学习聚会上的报告,关于word2vec及其优化、应用和伸张,很实用.国内网盘

介绍:很多商厦都用机器学习来缓解难题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和管事吗?SparkMLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经切磋的杰里米Freeman脑神经物理学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的琢磨数据,现在公布给大家用了。

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完毕基本部分使用了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突出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术互连网中挖掘深度知识、面向科学和技术大数目标掘进。收集近4000万小编音信、8000万论文音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;援救专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的主题,探究Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014至上杂文里的剖析结果和新点子,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,纵然其中的有些课程已经归档过了,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 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是河内大学开源的一个人脸图像识别库。包涵正面和多视角人脸检测八个算法.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),能揣摸人脸角度。

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尤其深入一些。通过全局的祥和分布去求解每个节点影响全面模型。假诺合理(转移受到隔壁的熏陶全面影响)。可以用来反求每个节点的震慑全面

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:
极度棒的强调特征选择对分类着首要性的篇章。心绪分类中,依据互音信对复杂高维特征降维再选择节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更突出的效应,练习和分类时间也大大下跌——更要紧的是,不必花大批量时光在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的计算系和电脑系知名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了计算和机具学习的差距

介绍:随着大数据时代的过来,机器学习变成解决难点的一种重点且主要的工具。不管是工业界仍然学术界,机器学习都是一个烜赫一时的势头,可是学术界和工业界对机械学习的商讨各有保护,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于怎么样用机器学习来缓解实际难题。那篇文章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进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型采纳与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可总结串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局地相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_亚洲必赢,set_ratio(词集合相似周到)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,帮你更快地创制和管制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“如今正好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近期刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同窗可以关切,卓殊适合入门.

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。由于不借助于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和洗涤;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:推文(Tweet)技术团队对前段时间开源的光阴连串万分检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对十分的概念和剖析很值得参考,文中也关乎——非凡是强针对性的,某个圈子支出的不胜检测在其他领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的回应,数据质量对各类层面集团的属性和频率都重点,文中计算出(不压制)22种典型数据质量难点显现的信号,以及非凡的多少品质解决方案(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年新德里纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的条件随机场(CRF)介绍文章,小编的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网完结长足准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么挑选GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在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:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!作者的翻新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的创设与计划.

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: 采纳Torch用深度学习互连网通晓NLP,来自脸书 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作品,小编用Shannon Entropy来描写NLP中各项任务的难度.

介绍: 音讯寻找排序模型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多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构思:组合了BM11和BM15多个模型。4)小编是BM25的提出者和Okapi达成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间种类的简便介绍,ARMA是切磋时间连串的重大方法,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参加source encoding
CNN的输入,获得了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的美味秘诀——通过对多量菜单原料关系的挖沙,发现印度菜美味的原委之一是其中的意味互相争辨,很有趣的文书挖掘商讨

介绍:
HMM相关文章,别的推荐中文分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最盛名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数改良了对甚高频和啥低频词的抒写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,斯洛伐克共和国(The Slovak Republic)语0.4-0.6)成正比

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

介绍:
成G上T的学问数据,HN近年来热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的点子,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: 深度学习的秉公无私硬件指南,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】在脸部识别上您自我都是大方,即便细微的不一样也能鉴别。研商已表明人类和灵长类动物在脸部加工上分歧于其他物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的完美结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下落和可调节动量法设计和编码经典BP神经互连网,互联网经过训练可以做出惊人和完美的东西出来。其余小编博客的其余小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的莫过于行使场景NN接纳参考表,列举了一部分典型难点指出使用的神经网络

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梅隆高校爱德华·霍威助教.

介绍:谷歌对Facebook DeepFace的强劲反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达标99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式达成,以及显示一些概括的例子并提出该从何地上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro Domingos团队的DNN,提供诗歌和完毕代码.

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》
 思路完毕.

介绍:本文依据神经互联网的上进进度,详细讲解神经互联网语言模型在依次阶段的款式,其中的模子包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重大变形,计算的尤其好.

介绍:经典难点的新商讨: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)竞技优厚方案源码及文档,蕴涵总体的多寡处理流程,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钻研期刊,每篇小说都包括一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的不利和可重复的琢磨期刊。我平素想做点类似的办事,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,探讨加密数量疾速分类难点.

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
,匡助创设各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的情景下中央达到线性加速。12块Titan
20钟头可以落成谷歌net的磨练。

介绍:那是一个机械学习资源库,就算相比少.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
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年上马到当下积淀了无数的专业词语解释,若是你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让投机成长更快.

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,复杂网络社区意识的短平快算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即根据此.

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作,帮衬LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
啄磨深度学习机关编码器如何有效应对维数灾殃,国内翻译

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内核,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Spark的MLlib+GraphX做科普LDA主旨抽取.

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杂谈集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它目前托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热心的心上人翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍: 零售领域的多寡挖掘文章.

介绍: 深度学习卷积概念详解,长远浅出.

介绍: 相当有力的Python的数额解析工具包.

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的发端测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, 亚伦Courville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完结不难的神经网络例子.

介绍:神经互联网黑客入门.

介绍:好多数量物理学家名家推荐,还有资料.

介绍:完结项目已经开源在github上面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的措施也能和word2vec得到大约的效果。其它,无论作者怎么试,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:机器学习中的首要数学概念.

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境分类效用很好.落到实处代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和高中级总计学(36-705),聚焦计算理论和措施在机械学习园地应用.

介绍:《密歇根教堂山分校高校蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是澳大乌鲁木齐国立应用数学博士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的对象肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物管理学的SPARK大数额应用.并且伯克利开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术照旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归纳翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,假设谷歌(谷歌)不可用,这些网址有那么些领域几大顶会的舆论列表,切不可以文害辞,胡乱假如.

介绍:诗歌+代码:基于集成方法的推特感情分类,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:密西西比教堂山分校的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个杂文级其他报告
里面有局地很风趣的接纳 大家可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇随想(机器学习那个事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机器学习课也很出彩

介绍:莱斯大学(Rice University)的深度学习的几率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成鸡尾酒评论的开源推特(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,戴维 泰勒近来在Mc吉尔University商量会上的告知,还提供了一多元讲机器学习形式的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(亚马逊)在机械学习地点的一些运用,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:一个依照OpenGL达成的卷积神经互联网,辅助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引荐系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量教育学》.

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

介绍:机器学习在导航上面的应用.

介绍:Neural Networks Demystified连串摄像,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据练习营:R&数据科学在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年青春学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学摄像,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ParkerMLlib落成易用可增添的机械学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码几率编程(语言)完成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外一个,其它还推荐《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选择随笔列表,半数以上随想可利用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的基本点性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械学习:最显然入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源完毕横向评测,参评框架包含Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现非凡.

介绍:卡耐基梅隆高校总括机学院语言技术系的资源大全,包涵大气的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:推特(TWTR.US)感情分析工具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:最新的斯Parker 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,是图挖掘地方的大家。他掌管设计和贯彻的Arnetminer是国内领先的图挖掘系统,该系列也是五个会议的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半督察学习,multi-label学习和集成学习地点在国际上有一定的震慑力.

介绍:音讯搜索,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军博士是眼前谷歌(Google)中国和东瀛加泰罗尼亚语搜索算法的主要设计者。在谷歌(Google)其间,他领导了重重研发项目,包含过多与中文相关的成品和自然语言处理的品类,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关小说集.

介绍:如何评论机器学习模型种类小说,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(Twitter)新trends的主干落到实处框架.

介绍:Storm手册,国内有中文翻译版本,谢谢小编.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术随想写作方法和技艺,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:神经网络练习中的Tricks之飞速BP,博主的其他博客也挺不错的.

介绍:小编是NLP方向的大学生,短短几年内商讨成果颇丰,推荐新入门的心上人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg根据GoogleScholar建立了一个电脑世界的H-index牛人列表,大家熟识的各样领域的大牛绝大多数都在榜上,包涵1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百位美利坚合众国工程院/科大学院士,300多位ACM
Fellow,在那边推荐的原委是豪门能够在google通过搜寻牛人的名字来拿到更加多的资源,那份材料很宝贵.

介绍:用大型语料库学习概念的层系关系,如鸟是鹦鹉的上边,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上边。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)迭代划算边际概率(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,即使R语言
已经有类似的项目,但到底可以增加一个可选项.

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:图像指纹的重新识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供统计机视觉、机器视觉应用的店铺音讯汇总.应用领域包含:自动支持驾驶和交通管理、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、种种工业自动化和视察、医药和生物、移动装备目的识别和AR、人群跟踪、视频、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:剑桥(science and technology)Gilbert Strang线性代数课程笔记,Gilbert Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的数据向量化工具Canova,github,
援助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文书向量化.

介绍:快捷入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了有的机械学习技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选用和模型选取难题.

介绍:基于Spark的高速机器学习,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利用和挑战.

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:一篇关于CNN模型对象识别Paper.

介绍:深度学习的统计分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能高效到位磨炼的大规模(多层)深度互联网HN.

介绍:深度学习解读作品.

介绍:Coursera上的推荐系统导论(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,博客的此外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的潮流推特探究结果.

介绍:马普托大学人类语言技巧琢磨相关杂文.

介绍:完结神经图灵机(NTM),项目地址,其余推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿大学的机械视觉(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 新版扩充Jure
Leskovec作为协作小编,新增社交网络图数据挖掘、降维和普遍机器学习三章,电子版照旧免费.

介绍:一个深度学习资源页,资料很丰裕.

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,境内译版.

介绍:大学生学位杂文:ELM商讨进展.

介绍:Pandas卓殊钟速览,ipn.

介绍:面向数据新闻的文件挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类体系的维数灾殃.

介绍:深度学习vs.大数据——从数据到知识:版权的思辨,[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 Jones的数据可视化指出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习方法言传身教/相比较参考表,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:基于机器学习的狐狸尾巴检测工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU大约达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet磨炼到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet相比较,选择动态数据流引擎,提供愈多灵活性。未来将和cxxnet一起构成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二零一五年国际计算机视觉与情势识别会议paper.

介绍:Netflix工程首席执行官眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注比赛排名+各家杂谈,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术有关杂文.

介绍:基于Caffe的增速深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(操练与)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/无监控特征学习的告知,国内云.

介绍:诗歌:通过地下知识迁移磨练RNN.

介绍:面向经济数据的真情实意分析工具.

介绍:(Python)宗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(谷歌大脑数学家、caffe创造者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks完结RNN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的雅量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的八个难题.

介绍:神经网络学习资料推荐.

介绍:面向连串学习的RNN综述.

介绍:R文本处理手册.

介绍:“必须求看”的Python摄像集锦.

介绍:谷歌(Google)(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数码的自由算法(UC 贝克莱 2013).

介绍:DataCamp中级R语言教程.

介绍:免费电子书:轻松驾驭拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是依照Scipy为机械学习建筑的的一个Python模块,他的风味就是各样化的归类,回归和聚类的算法包含援救向量机,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简单化的根据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是皮肤的高精度总计格局。HTM的为主是按照时间的随处学习算法和仓储和取消的时空形式。NuPIC适合于五花八门的题材,尤其是检测分外和展望的流多少来自。

介绍:Nilearn
是一个力所能及很快计算学习神经影象数据的Python模块。它选用Python语言中的scikit-learn
工具箱和一些拓展展望建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进展体系的总计。

介绍:Pybrain是根据Python语言强化学习,人工智能,神经互连网库的简称。
它的靶子是提供灵活、简单采用并且强大的机械学习算法和展开二种多样的预订义的环境中测试来比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数量挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它协理向量空间模型、聚类、援救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(Google)’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你利用他来经过很各个的方法来代表自己的多少。

介绍:Bob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,它的宏图目标是变得尤其急忙并且收缩成本时间,它是由拍卖图像工具,音频和摄像拍卖、机器学习和方式识其他大方软件包构成的。

介绍:Skdata是机械学习和总括的数据集的库程序。那几个模块对于玩具难题,流行的微处理器视觉和自然语言的数据集提供规范的Python语言的利用。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它首若是在不少可取得的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中应用监控分类法。
它还执行特征采取。
那些分类器在无数地点相结合,可以形成分化的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK协理的K-means聚类等分门别类系列。

介绍:IEPY是一个小心于关系抽取的开源性新闻抽取工具。它至关紧要针对的是索要对大型数据集举办新闻提取的用户和想要尝试新的算法的地理学家。

介绍:Quepy是由此转移自然语言难点因而在数据库查询语言中开展查询的一个Python框架。他得以省略的被定义为在自然语言和数据库查询中分化类其余题材。所以,你绝不编码就足以成立你协调的一个用自然语言进入你的数据库的体系。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的协理。并且安插将它延伸到其余的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经互连网的吃水学习的一个库程序,它接纳的是透过PyCUDA来拓展GPU和CUDA的加速。它是最重大的神经网络模型的花色的工具而且能提供部分两样的运动函数的激活作用,例如引力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和截至法。

介绍:它是一个由有用的工具和平日数据正确任务的伸张组成的一个库程序。

介绍:那么些顺序包容纳了大气能对你完结机器学习职责有救助的实用程序模块。其中大批量的模块和scikit-learn一起坐班,其他的常见更有用。

介绍:Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中增速原型设计的缓解方案的库程序。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语言下的机械学习和计算工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个不难的表明性语法探索成效由此可以快速有效地实施算法和转换。

介绍:这一两种工具通过与scikit-learn包容的API,来创设和测试机器学习效果。这么些库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序选择中很受用。当您利用scikit-learn那些工具时,你会觉得到遭逢了很大的赞助。(尽管那只好在您有两样的算法时起功用。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的章程为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个统一的分类器包装来提供种种各类的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式操练分类器。同时它也提供了一个交互式的内容。

介绍:用亚马逊(Amazon)的机械学习建筑的容易软件收集。

介绍:那是一个在Python语言下基于scikit-learn的卓越学习机器的兑现。

介绍:电子书降维方法,别的还引进Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的深浅学习数据集列表.

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攻,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的多个方面.

介绍:新加坡国立大学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上谷歌的CV探究列表.

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剖析

 

 

机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

介绍:那是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新颖版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特色是以时日排序,从1940年早先讲起,到60-80年份,80-90年代,一向讲到2000年后及近期几年的进行。涵盖了deep
learning里种种tricks,引用分外全面.

注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二千帆竞发更新

愿意转发的仇敌,你能够绝不联系自己.然则早晚要封存原文链接,因为那个类型还在一而再也在不定期更新.希望看到小说的爱人可以学到越多.其余:某些材料在中原拜会须求梯子.

介绍:使用卷积神经互联网的图像缩放.

介绍:ICML2015
小说集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习总括1个;贝叶斯非参、高斯过程和学习理论3个;还有划算广告和社会拔取.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经互连网的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE统计机视觉与形式识别(CVPR)大会在美利坚合众国希腊雅典进行。微软商讨员们在大会上突显了比过去更快更准的计算机视觉图像分类新模型,并介绍了何等利用Kinect等传感器已毕在动态或低光环境的神速大规模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/库的汇总/相比较.

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:混合密度互联网.

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(Google))神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用音信资源.

介绍:语义图像分割的真情演示,通过深度学习技术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网络,模型代码.

介绍:深度学习——成长的烦恼.

介绍:基于安慕希树方法的文书流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及最新进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据科学(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)机器学习的火候与挑衅.

介绍:神经互连网入门.

介绍:来自俄亥俄州立的布局化稀疏诗歌.

介绍:来自雅虎的机械学习小组关于在线Boosting的随想 .

介绍:20个最叫座的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理总括库QUESO,github code.

介绍:Nature:LeCun/Bengio/Hinton的风靡篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的新星评论小说《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的预测分析服务框架Palladium.

介绍:John Langford和Hal Daume III在ICML2015上有关Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完那100篇杂文就能成大数据高手,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讯发现.

介绍:(Harvard)HIPS将公告可扩展/自动调参贝叶斯推理神经互联网.

介绍:面向上下文感知查询指出的层系递归编解码器.

介绍:GPU上根据Mean-for-Mode估算的疾速LDA操练.

介绍:从实验室到厂子——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(Google)面向机器视觉的纵深学习.

介绍:打造预测类应用时怎么采纳机器学习API.

介绍:Python+心境分析API已毕故事情节(曲线)分析.

介绍:(R)基于推特(Twitter)/心境分析的祝词电影推荐,其它推荐分拣算法的实证相比分析.

介绍:CMU(ACL 2012)(500+页)面向NLP基于图的半监管理学习算法.

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(RLDM 2015)统计强化学习入门.

介绍:大卫 Silver的纵深加深学习教程.

介绍:深度神经互连网的可解释性.

介绍:Spark快捷入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机器学习.

介绍:Stanford社交网络与新闻网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:DavidSilver(DeeMind)的强化学习课程,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)感情分析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:那是一篇有关百度文章《基于深度学习的图像识别进展:百度的好多履行》的摘要,指出两篇小说结合起来阅读.

介绍:视频标注中的机器学习技术.

介绍:硕士随笔:(Ilya Sutskever)RNN磨炼.

介绍:深度神经网络的粉色区域:可解释性难点,中文版.

介绍:Golang 达成的机械学习库资源汇总.

介绍:深度学习的总括分析.

介绍:面向NLP的吃水学习技能与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower比赛NLP代码集锦.

介绍:德克萨斯奥斯汀分校的自然语言了解课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:那是一本机器学习的电子书,小编Max
Welling
通判在机器学习教学方面装有丰裕的经历,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国大田大学 & 谷歌瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于统计和翻译机器学习和电脑视觉类资料的博客,包涵的情节:Hinton的CSC321课程的下结论;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的规律计算;Theano基础知识和操练统计;CUDA原理和编程;OpenCV一些统计.

介绍:针对现实难点(应用场景)如何抉择机器学习算法(连串).

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怎样?推荐MSRA的FrankSoong老师关于语音合成的深度学习方法的拍照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):数据正确的措施

介绍:格局识别与机具学习书本推荐,本书是微软哈佛研讨院大神Bishop所写,算是然而广为认知的机械学习课本之一,内容覆盖周密,难度中上,适合博士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:那篇随想荣获EMNLP2015的极品数据/资源奖卓绝奖,标明的推特(推文(Tweet))数据集

介绍:作者在深度学习的思考.

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“机器学习和概率图模型”的视频课程

介绍:马拉加希伯来高校教学Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢大学教师Shai
Ben-戴维的新书Understanding Machine Learning: From Theory to
Algorithms,此书写的比较偏理论,适合对机械学习理论有趣味的校友选读

介绍:机器学习学习清单

介绍:虎扑下边的一篇关于NLP界有何样神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合开创者&经理 Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习进度中的首要概念,应用程序和挑战,目的在于让读者可以接二连三寻找机器学习知识。

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(亚马逊(Amazon))数据和众包Mechanical
Turk上,落成了来自彩票和处理的建制,以收集用户对产品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)操练集。
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满意度

介绍:来自Berkeley分校的大规模机器学习.

介绍:来自52ml的机械学习材料大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二〇一三年世界首个数据科高校(位于哥伦比亚共和国大学)经理,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文件摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier Amatriain在Summer School 2014 @
CMU上长达4小时的告知,共248页,是对引进系统发展的三次周全概括,其中还包罗Netflix在个性化推荐方面的一些经验介绍.

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

介绍:Spark上的Keras深度学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习计算物文学.

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

介绍:(PyTexas 2015)Python大旨建模.

介绍:Hadoop集群上的宽广分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的吃水学习热门”东家”排名.

介绍:(c++)神经互连网手把手落成教程.

介绍:Hong Kong汉语大学汤晓鸥助教实验室公布的特大型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 有名气的人,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督特征学习,Ross Goroshin’s
webpage
.

介绍:谷歌研究院萨姆y Bengio等人多年来写的RNN的Scheduled
Sampling陶冶方法诗歌.

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/深度学习有关品种大列表.

介绍:CMU的新闻论课程.

介绍:谷歌(谷歌(Google))商讨院Samy
Bengio
等人近来写的RNN的Scheduled
Sampling陶冶方法诗歌.

介绍:基于Hadoop集群的宽广分布式深度学习.

介绍:来自香港理工高校及NVIDIA的办事,很实际很实用。拔取裁剪互联网连接及重陶冶方法,可极大减少CNN模型参数。针对亚历克斯Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度景况下,模型参数可极大回落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位大数额地理学家,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的深浅学习(Theano/Lasagne)种类教程.

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题的八大策略.

介绍:重点推介的20个数据科学相关课程.

介绍:递归神经网络.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总结建模/计算神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的小买卖图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经互连网与深度学习。方今提供了前四章的文稿,第一章透过手写数字识其余例子介绍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代码例子和相互动画,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上边有名杂文可以在那一个网站找到github的品种链接.

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:Paul艾伦人工智能实验室表示,谷歌Scholar是十年前的产物,他们现在想要做越来越的升高。于是推出了全新的,专门针对地理学家设计的学问搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半监督学习,Chapelle.篇篇都是经典,小编包蕴Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.其它推荐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:为入门者准备的吃水学习与神经网络免费资源.

介绍:谷歌(Google) 开源最新机器学习系统
TensorFlow,别的提供TensorFlow白皮书white paper of tensorflow
2015
.hacker
news
,谷歌(Google)大牛解读TensorFlow

介绍:三星开源的连忙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:语义大数目——大数目/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的深度学习库开源.

介绍:基于AWS的自发性分布式科学总计库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:推荐马那瓜学院机器学习与数码挖掘研商所所长——周志华助教的谷歌(Google)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互连网高效训练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:来自香港理历史大学的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:那个专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该科目是由Reid
Hoffman等网络boss级人物设置的,每节课请一位巨头公司的连锁官员来做访谈,讲述该商家是怎么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算法新闻论.

介绍:数据物理学家结束学业后持续学习的5种格局.

介绍:深度学习在神经互连网的应用.

介绍:上下法学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:二零一五年份CCF突出博士学位诗歌奖随笔列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:哈工大高校邱锡鹏师资编制的神经互联网与深度学习课本,ppt.

介绍:微软亚洲研商院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其余技术原理分析

介绍:迈克尔·I.Jordan的主页.依照主页能够找到很多资源。迈克尔·I.Jordan是全世界闻名的电脑科学和统计学学者,首要探究机器学习和人造智能。他的显要进献包含提议了机械学习与总结学之间的维系,并推进机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的第一。

介绍:Geoffrey·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位大不列颠及北爱尔兰联合王国诞生的持筹握算机学家和心思学家,以其在神经互联网方面的进献盛名。辛顿是反向传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的加强推进者.通过她的主页可以开掘到很多Paper以及优良学生的paper,别的推荐她的学童Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,假诺您不通晓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大规模深度学习使用演进

介绍:MIT出版的深度学习电子书,公开电子书

介绍:深度卷积神经互联网(CNN)提取特征的数学理论

介绍:推荐微软亚洲探究院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第三版(草稿)

介绍:Stanford新课”统计词汇语义学”

介绍:北京复旦张志华先生的总结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)深度学习运用之流量鉴别(协议鉴别/十分检测),[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互联网侵袭检测中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学计算计算学

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总括检验,并可以处理中小范围的数据集

介绍:递归神经网络awesome序列,涵盖了书本,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿高校的讲授,首要商讨方向是机械学习与数量挖掘.在二〇一五年的ACM
webinar会议,曾刊登了关于盘点机器学习园地的五大山头大旨演说.他的个人主页拥有中卫卡拉锁钻探的paper以及她的教授课程.

介绍:机器学习视频集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:那篇小说内的推荐系统资源很充足,笔者很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的随想.

介绍:(天农学)贝叶斯方法/MCMC教程——计算实战

介绍:免费书:计算稀疏学习,小编Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是加州Berkeley分校大学的任课,Trevor
Hastie更是在计算学学习上建树多多

介绍:R分布式统计的进化,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的宗旨探讨会——心境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:超棒的神经网络课程,深刻浅出介绍深度学习,由Hugo Larochelle(Yoshua
Bengio的硕士生,Geoffrey Hinton以前的硕士后)主讲,强烈推荐.

介绍:印度孟买理工新学科,面向视觉识其他卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015会议计算第一有的,其次局地.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:南开大学闻明视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,Jaderberg。那篇期刊文章融合了前边两篇会议(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:总计机视觉的一个较大的多少集索引,
包涵387个标签,共收录了314个数据集合,点击标签云就足以找到自己须要的库了.

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,而且探究了 feature-based
和 feature-free method 的长短。在全民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竞技联合探讨会的幻灯片和视频.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]依照TensorFlow的深度学习/机器学习课程.

介绍:R-bloggers网站2015″必读”的100篇小说,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.即使你是一位新入门的学生可以先看这本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.普通话译本

介绍:UFLDL推荐的吃水学习阅读列表.

介绍:London州立大学布法罗分校二零一五年夏季机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的深度学习Python库之一,亦接济GPU,入门相比较难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:学士诗歌:神经互连网计算语言模型.

介绍:文本数据的机器学习机关分类方法(下).

介绍:用RNN预测像素,可以把被遮挡的图片补充完整.

介绍:微软切磋院把其深度学习工具包CNTK,想进一步询问和上学CNTK的同班可以看前天发布的《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,传授直觉和阅历,全体Python示例,内容覆盖Carl曼滤波器、增添Carl曼滤波,无迹Carl曼滤波等,蕴涵锻练和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的总结测算,R示例代码,很科学GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的课程,其内容包罗了上学人工智能所选取的纵深学习架构的就学资源,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。那张清单按照种种主旨展开创作,包含了许多与深度学习有关的花色、统计机视觉、抓牢学习以及各个架构.

介绍:那是由多恩马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数量、Hadoop、scikit-learn和不易Python堆栈以及广大其它地点的始末。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概念等.

介绍:开源的深浅学习服务,DeepDetect是C++落成的基于外部机器学习/深度学习库(目前是Caffe)的API。给出了图片操练(ILSVRC)和文书陶冶(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:那是国外的一个科学技术频道,涵盖了数据挖掘,分析以及数据科学类的小说.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发表.

介绍:犹他州大学Matt Might教师推荐的硕士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不肯定的没错——几率论导论(MITx).

介绍:R语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态回忆互联网达成.

介绍:英文主页

介绍:50个大数据解析最佳学习资源(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开源作品

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:如何在社会媒体上做言语检测?没有多少怎么做?推特(TWTR.US)官方揭橥了一个非凡贵重的数据集:12万标注过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机器学习重点集会ICLR 2016引用小说

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/内容设计有关资源推介

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两位大家首次联合发文,CAFFE和SPARK完美组合,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
的一个商讨项目,MLbase是一个分布式机器学习管理连串

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:斯Parker视频集锦

介绍:R语言深度学习首节:从零起头

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner随想引用数据集(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完毕CaffeOn斯Parker

介绍:Learning to Rank简介

介绍:满世界深度学习专家列表,涵盖琢磨者主页

介绍:斯Parker生态一流项目集中

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

介绍:长远机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的深度学习课程,课程youtube地址,谷歌(Google)DeepMind的研商数学家,别的首页:computervisiontalks的始末也很丰硕,如若您是做机械视觉方面的探讨,推荐也看看其余内容.肯定收获也不小.还有,那位youtube主页顶过的视频也很有份量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习园地的Hacker
news.紧跟深度学习的情报、钻探进展和血脉相通的创业小项目。从事机械学习,深度学习园地的朋友提议天天看一看

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拔取,如若您从事生物工程领域,可以先读书一篇小说详见介绍

介绍:深度学习在生物音讯学领域的运用

介绍:一些关于机器学习需求通晓知识,对于刚刚入门机器学习的校友应该读一读

介绍:北卡罗来纳教堂山分校高校机器学习用户组主页,网罗了清华大学有些机械学习领域专家与情报

介绍:Randy
Olson’s
的部分多少解析与机具学习项目库,是上学实践的好素材

介绍:Golang机器学习库,容易,易扩张

介绍:用斯威夫特开发苹果选取的倒是很多,而用来做机械学习的就相比少了.SwiftAi在那方面做了成百上千聚集.可以看看

介绍:怎么着向一位5岁的娃娃解释援救向量机(SVM)

介绍: reddit的机械学习栏目

介绍:
总括机视觉领域的局地牛人博客,超有实力的探讨机关等的网站链接.做计算机视觉方向的爱侣指出多关怀其中的资源

介绍:Hong Kong中文大学深度学习钻研主页,别的商讨小组对二〇一三年deep learning
的最新进展和血脉相通散文
做了整治,其中useful
links的情节很收益

介绍:
那是一篇关于寻找引擎的博士诗歌,对前几日周边选用的查找引擎google,bing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技巧参考价值

介绍: 深度学习书本推荐(毕竟那类书比较少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习地点的商讨论文.

介绍:
来自谷歌(谷歌(Google))大脑的重复分布式梯度下降.同时援引广阔分布式深度互联网

介绍: 社交计算探究有关难点综述.

介绍: 社交统计应用领域概览,里面有些经典杂文推荐

介绍: 协同过滤在推荐系统应用.

介绍: 协同过滤在情节引进的切磋.

介绍: 协同过滤经典随想.

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: 总括机图形,几何等小说,教程,代码.做总计机图形的推介收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚共和国大学课程,稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的华年研商者奖(Young
Researcher
Award)授予落成学士学位后七年内获取卓绝贡献的;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约翰赖特,09年《健壮人脸识其他稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系出名教授亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员怎么样学习Machine
Learning》的提议:亚历克斯推荐了无数有关线性代数、优化、系统、和总结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,自动写新代码等任务上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习举办目标识其他资源列表:包含RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、法斯特R-CNN、DeepBox、MR-CNN、法斯特er
R-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

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

介绍:
加州Berkeley分校星机交互组五篇CHI16稿子。1.众包激励机制的表现历史学探究:批量结算比单职责的已毕率高。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题分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其他运动推断。5.鞭策出错以加速众包速度。

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,而非为数学家而作。它用Rust开发,传统的机器学习,现今的纵深学习通吃。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 杂文的代码集合

介绍: 此书是复旦大学几率图模型大牛达芙妮Koller所写,主要涉及的是贝叶斯网络和马尔科夫逻辑网络的learning和inference难点,同时又对PGM有深远的辩解解释,是读书几率图模型一定要看的书本。难度中上,适合有一些ML基础的探讨生.[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:
那是一份有关机器学习和多少挖掘在网络安全地点利用的资源帖,包括了一些要害的站点,随想,书籍,洛桑联邦理工州立课程以及一些管用的教程.

介绍: 哈工大高校(MIT)开设课程.S094:自主驾驶轿车的纵深学习

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:微软亚洲研商院的刘铁岩等人如今在AAAI
2017上做的关于优化以及科普机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对价值观的优化算法,越发是部分争论特性以及分布式算法的相应理论特性都有一个相比详细的总括。分外适合想神速了解这几个世界的我们和工程师。其余,那么些Tutorial还介绍了DMTK的部分意况,作为一个分布式统计平台的利害,还捎带比较了Spark和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了纵深学习框架的安插思想和落实,比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的性质和异同。

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:摄像揭橥:自然现象可依赖机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌(Google)揭橥大规模音频数据集

介绍:磨练神经网络的5种算法

介绍:笔记:俄亥俄州立CS224n深度上学NLP课程(2017)

介绍:London深度学习商量会资料

介绍:杂谈导读:深度神经网络了然、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有许多经文推荐可以翻阅

介绍:面向机器学习的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习随想与资源大列表(随想、预练习模型、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:《总结机依旧无法做怎么着——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌(谷歌(Google))发随想详解TPU

介绍:二〇一七年ICWSM会议杂文合集,业内对它的评论是:”算是最一流也是最早的有关社会总括的集会”。里面的诗歌大多数是研讨社交网络的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容依旧挺前沿的。若是您是做社会计算的要么得以看看。毕竟是行业内独占鳌头的会议。对了,只如果您领会名字的知名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅(英文名:lǐ hóng yì)汉语机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(中文字幕)

介绍:加州理工州立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,假设你是一位python工程师而且想深刻的上学机器学习.那么这篇小说或许能够帮忙到你.

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

介绍:假若你还不亮堂什么是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成普通话,如若有趣味能够活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的重中之重语言,有不可胜道的心上人想上学R语言,不过接连忘记一些函数与重点字的意思。那么那篇文章或许能够支持到你

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,那篇小说比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的高低,此外钻探了样本大小、Feature与Model权衡等难点。其它还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的挑三拣四、理论的牵线都很到位,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:小编是缘于百度,不过她本身已经在二〇一四年二月份报名离职了。可是那篇小说很不错若是您不晓得深度学习与协助向量机/计算学习理论有怎么着关联?那么相应马上看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)商厦和MIT共同出品的电脑科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)讲明,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:音讯时代的微处理器科学理论,近期国内有纸质书购买,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语言的同桌选读。

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

介绍:不会统计如何做?不晓得哪些选择合适的计算模型怎么做?那那篇小说你的可观读一读了加州圣地亚哥分校约书亚B. Tenenbaum和佐治亚理工Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的文章。可以活动拔取回归模型连串,还可以活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校可以通晓一下

介绍:那是一本音讯寻找相关的图书,是由内布拉斯加林茨分校Manning与谷歌(谷歌(Google))副老董Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。如今作者扩展了该科目的幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表明机器学习重几乎念: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.很明显

介绍:雅虎研商院的多少集汇总:
包罗语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总计广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数量。

介绍:那是一本瑞典皇家理工州立统计学出名助教Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二〇一四年元月早就开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习材料会聚是专为机器学习初大方推荐的上乘学习资源,扶助初学者火速入门。而且那篇小说的牵线已经被翻译成中文版。如若你有些通晓,那么自己提出您先看一看汉语的牵线。

介绍:首若是沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包含几本综述作品,将近100篇杂谈,各位山头们的Presentation。全部都得以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,紧要介绍的是跨语言新闻搜索方面的学问。理论很多

介绍:本文共有多少个密密麻麻,小编是缘于IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并扶持读者很快的贯彻那几个算法。
探索推荐引擎内部的神秘,第 2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,追究推荐引擎内部的心腹,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助教戴维Mimno写的《对机器学习初大家的某些提议》,
写的挺实在,强调进行与辩论结合,最后还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本有关分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是巴黎高等师范的詹姆士 L.
McClelland。器重介绍了各个神级互联网算法的分布式完结,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是什么样?】JohnPlatt是微软探讨院独立数学家,17年来他直接在机械学习园地耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定举行博客,向民众介绍机器学习的探讨进展。机器学习是怎么着,被拔取在哪个地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于十一月21-26日在国家会议中央繁华举办。这次大会由微软亚洲探究院和南开大学共同主办,是以此具有30多年历史并有名世界的机械学习世界的盛会第一次来到中国,已成功掀起全世界1200多位学者的提请加入。干货很多,值得深切学习下

介绍:那篇小说紧借使以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的实际应用,RankNet对NDCG之类不灵活,加入NDCG因素后变成了兰姆daRank,同样的思辨从神经互联网改为运用到Boosted
Tree模型就成功了拉姆daMART。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最为出色,代表随笔为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有为数不少显赫的代表作,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最首要意见。通过学习,你也将贯彻多少个职能学习/深度学习算法,能看出它们为您办事,并就学怎样选用/适应那么些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(更加是驾轻就熟的监察学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),如果您不熟悉那一个想法,大家提议你去那里机械学习课程,并先完毕第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。若是急需完全驾驭,要求肯定的机器学习基础。不过有些地点会令人耳目一新,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算相比详细的了

介绍:每日请一个大牛来讲座,主要涉及机械学习,大数额解析,并行总括以及人脑探究。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计,借使你觉得那些碉堡了,那前边这些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的朋友举行了翻译粤语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、加州圣地亚哥分校高校总计机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在俄亥俄州立公开课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE寓目)
作业与考试也得以下载。

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着南开完成学业、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、总结机视觉和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文章,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候思疑人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其余算法中拉开出来的。那里,我们从三个方面来给大家介绍,首个地方是读书的方法,第三个方面是算法的类似性。

介绍:看难题你早就清楚了是何等内容,没错。里面有那个经文的机器学习小说值得仔细与高频的读书。

介绍:摄像由哈佛高校(Caltech)出品。须求罗马尼亚语底子。

介绍:总计了机械学习的经典图书,包涵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阅读。不多我提议你看完一本再下载一本。

介绍:题目很大,从新手到学者。不过看完上面装有资料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且自己早就帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习连串,用来化解预测方面的难题,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的总计

介绍:总括机视觉入门以前景目的检测1(总括)

介绍:计算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学者的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在此地神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益如今是腾讯广告算法COO,王益大学生结束学业后在google任商量。那篇小说王益博士7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对于分布机器学习的视界。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级要求学习的课本和操纵的学识。那样,给机器学习者提供一个上扬的不二法门图,避防走弯路。别的,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰裕。

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:那是一本来自微的探究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的格局和利用的电子书

介绍:二〇一四年一月CMU举行的机器学习夏日课刚刚达成有近50小时的视频、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:包罗大牛汤姆 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可信赖系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的宗旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的题材,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(Google)研究院的Christian
Szegedy在谷歌琢磨院的博客上简要地介绍了她们当年在座ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。尽管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Berkeley机器学习大牛、美利坚合营国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”假设您有10亿韩元,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿美元建造一个NASA级其他自然语言处理探究项目。”

介绍:常会合试之机器学习算法思想简单梳理,别的作者还有部分任何的机器学习与数码挖掘小说纵深学习文章,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文件与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上平日取得不错战绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么拔取深度学习的GPUs,
以及民用怎么样创设深度学习的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 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把那几个科目翻译成了普通话。若是您俄语不佳,能够看看那么些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(似乎大数目)。其实过四人都还不知情什么是深度学习。那篇小说循规蹈矩。告诉您深度学究竟是怎么着!

介绍:那是浦项地质学院做的一免费课程(很勉强),这一个可以给你在深度学习的途中给你一个学习的思绪。里面涉及了部分骨干的算法。而且告诉你什么样去行使到实在条件中。中文版

介绍:这是洛杉矶大学做的一个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际利用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这一个内容要求有自然的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职责,每个任务又各自分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量法学,心境计算学,社会学统计,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数码解析世界的一个吃香内容。很五人在寻常的行事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你计算一下大规模的机器学习算法,以供您在干活和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了少数个密密麻麻。别的还小编还了一个作品导航.极度的谢谢小编总计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理种类之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013课程。有VCD,
VCD,
pdf各类下载
他是纽约大学讲授,近来也在非死不可工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个南开大学总括机高校开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有汉语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等成效,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,扶助单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于保加哈里斯堡语不佳,但又很想深造机器学习的情人。是一个大的有益。机器学习周刊近来最首要提供中文版,依然面向广大国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的关键数学初步课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不便于,假使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。我个人推举的最佳《线性代数》课程是哈佛吉尔伯特Strang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:雅虎诚邀了一名源于本古里安高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的如拾草芥视频课程。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说理基础知识。

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杂志电视发布了UCLA数学博士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,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万题材答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终终于取得了真爱。科学和技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年十二月1日开讲,该课属于MIT学士级别的科目,对机器人和非线性引力系统感兴趣的意中人不妨可以挑衅一下那门学科!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用消息资源*
《NLP常用音讯资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年始于在电脑科学的随笔中被引述次数最多的舆论

介绍:把今年的一个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。欢迎大家使用。能够实时的搜集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会一连公开。

介绍:【神经互联网黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好学习它?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小编karpathy告诉你,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将变得清楚。他刚揭橥了一本书籍,不断在线更新

介绍:前谷歌广告系统工程师Josh 威尔s
讲述工业界和教育界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情义分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了大家什么样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上创设的用来机器学习的Python模块。

介绍:Jordan助教(迈克尔 I.
Jordan)助教是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经互连网有着很深远的兴趣。因而,很多提问的标题中隐含了机械学习园地的各种模型,Jordan助教对此一一做了然释和展望。

介绍:A*追寻是人造智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的超级路线,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的其实代价,h(n)是顶点n到目的顶点的猜测代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,能够在几分种内成功NLP on Azure
Website的配置,立刻开端对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的款式调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任哈工大高校首席教师、总括机软件硕士生导师。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、图像到正常、生物、大数额、生物音讯再到量子计算等,Amund
Tveit等爱惜了一个DeepLearning.University小项目:收集从二〇一四年发轫深度学习文献,相信可以作为深度学习的源点,github

介绍:EMNLP上两篇关于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:小编是深浅学习一线大牛Bengio组写的学科,算法浓密显出,还有达成代码,一步步开展。

介绍:许多观念的机器学习任务都是在攻读function,不过谷歌脚下有开始攻读算法的自由化。谷歌(谷歌(Google))别的的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是中兴技术有限集团,诺亚方舟实验室,首席地理学家的李航硕士写的有关音信搜索与自然语言处理的小说

介绍:利用机用器学习在谣言的分辨上的使用,其它还有三个。一个是识别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该学科是搜狐公开课的收款课程,不贵,一级福利。主要适合于对应用R语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总计了三代机器学习算法达成的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的扩展,第三代如斯Parker和Storm达成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.Woods
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的重重用到,以及她们在做推荐进程中得到的有的经历。最终一条经验是理所应当监控log数据的身分,因为推荐的成色很依赖数据的成色!

介绍:初大方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合作的关于稀疏建模的新概括(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选拔,而且率先有些有关Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很正确。

介绍:RKHS是机械学习中第一的概念,其在large
margin分类器上的行使也是广为熟悉的。如果没有较好的数学基础,间接精通RKHS可能会不错。本文从主旨运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,一共才12页。

介绍:许多同核对于机器学习及深度学习的迷离在于,数学方面业已几乎精晓了,不过动起手来却不亮堂怎样出手写代码。加州洛杉矶分校(science and technology)深度学习大学生Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的吃水学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互连网和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器学习算法,大约精通什么措施可用,很有帮助。

介绍:那么些里面有无数关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深远学习、神经网络等世界的大度源代码(或可举办代码)及连锁诗歌。科研写随想的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的纵深学习课程资料,有视频

介绍:统计机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数量挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个分外棒的花色

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区护卫着306个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是澳大圣克鲁斯国立高校Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各样都很朴实,在每一个题材上都做到了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,舆论在此处

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数据挖掘比赛的称呼。

介绍:Geoffrey·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英国落地的一个钱打二十四个结机学家和心思学家,以其在神经网络方面的进献闻明。辛顿是反向传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的能动牵动者.

介绍:微软探讨院深度学习技术要旨在CIKM2014
上关于《自然语言处理的纵深学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<协理向量机的频仍限价订单的动态建模>接纳了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从London股票交易所的订单日志数据创设价格移动预测模型。(股票有高危机,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伴儿联手探索有关于机器学习的多少个理论性难点,并交给一些有含义的结论。最终经过有些实例来表明这么些理论难点的大体意义和实际行使价值。

介绍:作者还著有《那就是摸索引擎:大旨技术详解》一书,主要是介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:推荐系统经典随笔文献

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”研究会PPT

介绍:总结学习是有关电脑基于数据打造的票房价值总计模型并动用模型对数码开展预测和剖析的一门科学,总计学习也改成计算机器学习。课程来自香江传媒学院

介绍:机器学习的目标是对计算机编程,以便利用样本数量或以往的阅历来缓解给定的难点.

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:其它小编还有一篇元算法、AdaBoost python完毕小说

介绍:加州Berkeley大学硕士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:还有续集肯定深度学习方法概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌)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,并在实质上竞赛中间比调参数和清数据。
倘若已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS中文分词的Python接口,其余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:那作品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。训练后近期能不负众望永不总括,只看棋盘就付给下一步,差不多10级棋力。但那篇小说太过乐观,说什么样人类的尾声一块堡垒登时就要跨掉了。话说得太早。但是,假若与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin助教EricPrice关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依据这一次实验的结果,假如今年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂文被拒。

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小说。大家从中可以看来五个主旨——深度学习,数据物理学家职业,教育和报酬,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量科学和数量挖掘语言

介绍:Python完毕线性回归,小编还有别的很棒的稿子推荐可以看看

介绍:2014中国大数量技术大会33位要旨专家发言PDF下载

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心境分析功用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(近来是空的)。那代表Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户调换大会上的演讲,请更加多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言包涵:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术切磋
李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾害

介绍:介绍CNN参数在选取bp算法时该怎么磨炼,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,但款式上仍然略微区其余,很明确在成就CNN反向传播前询问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:假设要在一篇作品中匹配十万个首要词怎么办?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,可以在线性时间内完结匹配。
但如若匹配十万个正则表明式呢 ?
这时候能够用到把多个正则优化成Trie树的办法,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,小编近日在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:拉姆daNet拉姆daNet是由Haskell完成的一个开源的人为神经互联网库,它抽象了网络创立、操练并接纳了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以运用三种格局组成那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:倘使您从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了然,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门大旨课程你无法不深远领悟。

介绍:”人工智能研讨分许多帮派。其中之一以IBM为表示,认为假如有高质量总结就可得到智能,他们的‘深蓝’征服了社会风气象棋亚军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的帮派认为一旦找来专家,把他们的思索用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
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:虎扑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的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec材料的大合集,对word2vec感兴趣的爱侣可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了种种机器学习的各类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:小编是计算机研二(写小说的时候,现在是二〇一五年了应有快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是少数他的经验之谈.对于入门的对象或者会有赞助

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的稿子,非常好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多情节,在此间有一对的可观内容就是来源于机器学习日报.

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的哥们儿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: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在国语分词中的应用

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

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主意写出来,是卓殊好的手册,领域内的paper各样阐明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么那几个的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是熟练,有些可能照旧第三遍听说,内容超过文本、数据、多媒体等,让她们伴你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(谷歌(Google))物理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度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的定义、原理、锻炼及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了重重的资源,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,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数量,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及便民的人为智能优先研商安排:一封公开信,如今已经有Stuart拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签署The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近年来霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的神秘要挟。公开信的始末是AI地理学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的未来向上动向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点需要,以及需求留意的社会难题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研商较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝梁暮晋从一初始的我学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的场合。说到此地推荐收看。

介绍:里面按照词条提供了许多资源,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:Facebook人工智能研讨院(FAIR)开源了一比比皆是软件库,以扶持开发者建立更大、更快的深浅学习模型。开放的软件库在
非死不可 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的支付环境 Torch
中的默许模块,可以在更短的时刻内陶冶更大范围的神经互联网模型。

介绍:本文固然是写于二零一二年,可是那篇小说完全是作者的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈灵顿做的一个访谈。包罗了书中一些的疑难解答和少数私家学习指出

介绍:相当好的纵深学习概述,对二种流行的纵深学习模型都开展了介绍和座谈

介绍:紧即使讲述了运用R语言举办数据挖掘

介绍:帮你通晓卷积神经网络,讲解很清晰,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其余的有关神经网络文章也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的图书,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通信

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

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来飞快的统计,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那边你可以看到近期深度学习有哪些新势头。

介绍:此书在音讯搜索领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了消息寻找、互联网音讯寻找、搜索引擎落成等地点有关的图书、探讨中央、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法规相关分析和预测难点,相关的法律选取包涵预测编码、早期案例评估、案件完全情形的预测,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家兴许都相比较陌生,不妨精晓下。

介绍:
文中涉嫌了最优,模型,最大熵等等理论,其余还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完结了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间纪念LSTM) 和南开 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个锻炼好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0上行使深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下落的法门磨炼深度框架的施行推荐引导,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(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,小编的探讨方向是机器学习,并行计算倘诺您还想打听一些其余的可以看看她博客的其他小说

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挑选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总括中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍: 一个学问搜索引擎

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,二是用了个很抢眼的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学商讨为主,上边的那份ppt是出自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 的经典小说,标注了关键点

介绍:
芝加哥大学与谷歌(Google)合作的新杂谈,深度学习也可以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还援引一个纵深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的杂文库已经选定了963篇经过分类的深度学习杂文了,很多经典诗歌都早已选定

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、应用和扩展,很实用.国内网盘

介绍:很多集团都用机器学习来化解难点,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和卓有成效吗?斯ParkerMLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经琢磨的杰里米Freeman脑神经物理学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的探讨数据,现在揭橥给我们用了。

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完结。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完结基本部分使用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试卓越,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术互连网中挖掘深度知识、面向科学和技术大数目的开掘。收集近4000万小编音信、8000万诗歌音讯、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上的宗旨,琢磨Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014极品杂文里的剖析结果和新办法,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

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

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】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是河内高校开源的一个人脸图像识别库。包蕴正面和多视角人脸检测七个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能臆想人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳论文把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比一般的propagation
model越发深厚一些。通过全局的安静分布去求解每个节点影响全面模型。假如合理(转移受到附近的影响周密影响)。可以用来反求每个节点的熏陶全面

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:
至极棒的强调特征选拔对分类器重要性的文章。心情分类中,依据互新闻对复杂高维特征降维再利用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更卓绝的职能,磨炼和归类时间也大大下落——更关键的是,不必花大量时刻在求学和优化SVM上——特征也如出一辙no
free lunch

介绍:CMU的统计系和计算机系有名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总括和机械学习的距离

介绍:随着大数量时代的来到,机器学习变成化解难点的一种关键且主要的工具。不管是工业界仍然学术界,机器学习都是一个烜赫一时的大势,可是学术界和工业界对机械学习的钻研各有爱戴,学术界侧重于对机械学习理论的探讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来解决实际难点。那篇小说是美团的实在条件中的实战篇

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下的文本模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(不难相似周全)、partial_ratio(局地相似周详)、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是按照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创建和管制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“近年来刚好开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近期恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同班可以关怀,卓殊适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的协同特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不看重于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和清洗;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:推文(Tweet)技术团队对前段时间开源的日子系列卓殊检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对丰硕的概念和剖析很值得参考,文中也波及——相当是强针对性的,某个圈子支出的不得了检测在其余世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难题的回复,数据质量对种种层面公司的特性和频率都主要,文中计算出(不压制)22种典型数据品质难题表现的信号,以及突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:普通话分词入门之资源.

介绍:15年布宜诺斯艾利斯纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:很好的标准化随机场(CRF)介绍小说,小编的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网完结急忙准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何挑选GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告知,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数当先样本数)的线性模型,13年同大旨报告
讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,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布置.

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: 采取Torch用深度学习互连网明白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来形容NLP中各项职责的难度.

介绍: 音讯寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中多少个影响索引项权重的因数: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辨:组合了BM11和BM15五个模型。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)时间种类的粗略介绍,ARMA是切磋时间种类的根本方法,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:
揭开印度菜的美味秘诀——通过对多量菜单原料关系的挖沙,发现印度菜美味的缘故之一是其中的意味相互争辩,很有意思的文件挖掘研讨

介绍: HMM相关小说

介绍:
1)词频与其降序排序的关联,最有名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频和什么低频词的勾勒 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,阿尔巴尼亚语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有为数不少RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&指出……耐心阅读,相信您也会收益匪浅.

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成G上T的学易学据,HN近日热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的不二法门,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原本的Cheat
Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

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

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上你我都是专家,固然细微的异样也能辨别。研商已证实人类和灵长类动物在面部加工上差异于其余物种,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两全组合。

介绍:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互连网经过陶冶可以做出惊人和优秀的东西出来。其它小编博客的其他小说也很不利。

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里运用场景NN选择参考表,列举了有些出色难题指出拔取的神经互联网

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go三个本子的代码

介绍:深度学习课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆高校爱德华·霍威助教.

介绍:谷歌(Google)对Facebook DeepFace的强有力回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达到99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式落成,以及展示一些简便的例子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,提供杂谈和落实代码.

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,近年来可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完结.

介绍:本文根据神经网络的向上进程,详细讲解神经互连网语言模型在相继阶段的款型,其中的模子包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,计算的越发好.

介绍:经典难题的新商讨: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)竞赛优化方案源码及文档,包涵完整的多寡处理流程,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,每篇小说都富含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的不错和可另行的研商期刊。我平昔想做点类似的工作,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,商量加密数量连忙分类难点.

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
,帮助构建各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的状态下主题达标线性加快。12块Titan
20钟头可以完结谷歌net的磨练。

介绍:那是一个机械学习资源库,即使比较少.但蚊子再小也是肉.有优良部分.此外还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

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年开班到当下积淀了好多的业内词语解释,假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年至今的交锋数据,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高效算法,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: 帮忙node.js的JS神经互连网库,可在客户端浏览器中运作,匡助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

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琢磨深度学习活动编码器怎么样有效应对维数灾殃,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,值得深切学习
国内云(视频)

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“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各种方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科普LDA大旨抽取.

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杂文集锦

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一个开源语音识别工具包,它近年来托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热情的意中人翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数据挖掘作品.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 相当强大的Python的多少解析工具包.

介绍: 2015文件分析(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完毕不难的神经互连网例子.

介绍:神经互联网黑客入门.

介绍:好多多少地理学家名家推荐,还有资料.

介绍:完毕项目曾经开源在github下面Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的措施也能和word2vec收获差不离的意义。此外,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:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经互联网,句子级相关性判断和心情分类效果很好.心想事成代码.

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)和中等计算学(36-705),聚焦计算理论和章程在机器学习园地应用.

介绍:《斯坦福大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是俄亥俄州立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朋友肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物文学的SPARK大数目应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动领悟语境、自动识别语义等等)此前,请通过谷歌(谷歌)学术不难搜一下,倘使谷歌(谷歌(Google))不可用,那几个网址有其一小圈子几大顶会的随想列表,切不可一面之识,胡乱要是.

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介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经消息处理系统进展大会的英文简称.

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里面有部分很风趣的行使 大家可以看看 .

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

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GitHub.国内

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介绍:Francis X. Diebold的《时序计量教育学》.

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Learning读书会资源集中,各章pdf讲稿,博客.

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介绍:{swirl}数据训练营:R&数据科学在线交互教程.

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年冬季学期CMU的机械学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学摄像,很不错.国内镜像.

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib落成易用可扩张的机器学习,国内镜像.

介绍:以往上千行代码几率编程(语言)完结只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,别的一个,别的还援引《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录取杂文列表,超过半数舆论可接纳谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的关键性.

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:最鲜明入门指南,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开源达成横向评测,参评框架包罗Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现杰出.

介绍:卡耐基梅隆大学总结机大学语言技术系的资源大全,包涵大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,随笔集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推特(Twitter)心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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