机械学习与深度学习材料,深度学习

这是一篇介绍机器学习历史的文章,这是一篇介绍机器学习历史的文章

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

 

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很圆满,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的风尚版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的特性是以时间排序,从1940年启幕讲起,到60-80年份,80-90年代,平昔讲到2000年后及近日几年的展开。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用相当周密.

介绍:那是一份python机器学习库,即便你是一位python工程师而且想深切的求学机器学习.那么那篇文章或许可以辅助到你.

介绍:这一篇介绍即便规划和治本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:若是您还不精通怎么着是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇作品已经被翻译成粤语,要是有趣味能够运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的重中之重语言,有过多的爱人想学学R语言,但是接连忘记一些函数与第一字的意义。那么那篇文章或许可以支持到您

介绍:我该怎么抉择机器学习算法,那篇小说相比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等格局的三六九等,别的切磋了样本大小、Feature与Model权衡等难题。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:从感知机到深度互连网,小编对于例子的取舍、理论的介绍都很成功,先易后难。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,
也许那本你更必要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是源于百度,可是他自身现已在二〇一四年2月份提请离职了。不过那篇小说很正确若是您不知情深度学习与接济向量机/计算学习理论有啥样关联?那么相应及时看看这篇文章.

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

介绍:音信时代的电脑科学理论,近年来境内有纸质书购买,iTunes购买

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

介绍: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:
目前, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了20个难点,内容包罗TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总括如何是好?不掌握什么挑选适宜的统计模型如何做?那这篇小说你的理想读一读了加州洛杉矶分校JoshuaB. Tenenbaum和清华Zoubin Ghahramani合营,写了一篇有关automatic
statistician的篇章。能够活动接纳回归模型系列,还是可以自行写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校可以领悟一下

介绍:这是一本音讯寻找相关的图书,是由清华Manning与谷歌(谷歌(Google))副COORaghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的音信寻找教材之一。近期作者扩张了该课程的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张赏心悦目的图来分解机器学习重差不离念: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:雅虎研商院的数量集汇总:
包涵语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总括广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数额。

介绍:那是一本武大总计学出名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年三月早已开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初大家推荐的优质学习资源,辅助初学者火速入门。而且那篇小说的介绍已经被翻译成中文版。假设您稍微熟习,那么自己指出您先看一看普通话的牵线。

介绍:首如若顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包罗几本综述文章,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:这是一本书籍,紧要介绍的是跨语言音讯搜索方面的学问。理论很多

介绍:本文共有多个体系,作者是缘于IBM的工程师。它最首要介绍了推荐引擎相关算法,并帮助读者很快的完毕那些算法。 琢磨推荐引擎内部的秘闻,第
2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,切磋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:康奈尔高校音信科学系助理助教戴维Mimno写的《对机械学习初专家的少数指出》,
写的挺实在,强调举办与理论结合,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:那是一本有关分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是浦项科学和技术的詹姆斯 L.
McClelland。体贴介绍了各类神级网络算法的分布式落成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是何许?】JohnPlatt是微软商量院独立数学家,17年来他直接在机器学习园地耕耘。近年来机器学习变得烜赫一时,Platt和同事们遂决定设立博客,向民众介绍机器学习的研讨进展。机器学习是何等,被应用在什么地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于一月21-26日在江山议会着力热闹举行。本次大会由微软澳大利亚联邦(Commonwealth of Australia)商量院和哈工大大学一起主办,是其一具有30多年历史并闻明世界的机器学习世界的盛会首次赶到中国,已成功掀起全球1200多位专家的提请出席。干货很多,值得长远学习下

介绍:那篇小说首假若以Learning to
Rank为例说明集团界机器学习的现实运用,RankNet对NDCG之类不灵动,加入NDCG因素后变为了拉姆daRank,同样的考虑从神经互联网改为使用到Boosted
Tree模型就形成了拉姆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,拉姆daRank,拉姆daMART,尤其以LambdaMART最为杰出,代表杂文为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
别的,Burges还有众多全世界出名的代表作,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:本课程将演说无监控特征学习和深度学习的关键意见。通过学习,你也将促成八个效益学习/深度学习算法,能见到它们为您办事,并就学怎么采用/适应这几个想法到新题材上。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,梯度下跌的想法),假设您不熟识那么些想法,大家提议您去那里机械学习课程,并先达成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余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:这份文档来自微软商讨院,精髓很多。若是急需完全知晓,必要肯定的机器学习基础。可是有些地点会令人赏心悦目,听君一席话胜读十年书。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算比较详细的了

介绍:天天请一个大牛来讲座,主要涉及机械学习,大数据解析,并行计算以及人脑探讨。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个一级级完整的机器学习开源库总括,要是您认为那个碉堡了,那后边这几个列表会更让你好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的恋人举行了翻译普通话介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、北大高校总计机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在澳大利亚联邦(Commonwealth of Australia)国立公然课网站上观察了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与试验也得以下载。

介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着南开结束学业、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 爱好者的教义。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机械学习库,依照大数量、NLP、总括机视觉和Deep
Learning分类开展了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最大旨的入门文章,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,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,大家从七个方面来给我们介绍,首个位置是上学的措施,第一个方面是算法的类似性。

介绍:看难题你曾经领会了是哪些内容,没错。里面有不少经典的机械学习杂谈值得仔细与一再的阅读。

介绍:摄像由洛桑联邦理哲大学(Caltech)出品。需求阿尔巴尼亚语底子。

介绍:计算了机器学习的经典图书,包蕴数学基础和算法理论的书籍,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手机方面任意时刻去阅读。不多我提出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到我们。但是看完下边装有资料。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且自己一度帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习种类,用来缓解预测方面的题材,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的总括

介绍:总结机视觉入门此前景目标检测1(计算)

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专家的入门文章。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:下集在那边神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益近期是腾讯广告算法主任,王益博士结业后在google任商讨。这篇文章王益学士7年来从谷歌到腾讯对于分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需求学习的读本和控制的学识。那样,给机器学习者提供一个向上的门道图,防止走弯路。别的,整个网站都是有关机器学习的,资源很丰盛。

介绍:机器学习各样方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的商量员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的办法和使用的电子书

介绍:二零一四年5月CMU举行的机械学习夏天课刚刚为止有近50时辰的视频、十七个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系统的主旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的难题,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌)琢磨院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌(Google))商讨院的博客上简要地介绍了她们当年到庭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。如果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、美利哥双双院士Michael I.
Jordan:”若是您有10亿法郎,你怎么花?Jordan:
“我会用这10亿比索建造一个NASA级其余自然语言处理商讨项目。”

介绍:常谋面试之机器学习算法思想不难梳理,其它小编还有一对任何的机器学习与数量挖掘作品深度学习小说,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数量挖掘摄像汇总

介绍:在Kaggle上平时取得正确战绩的提姆Dettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体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 助教 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热情的把这几个课程翻译成了国文。若是您希腊语不好,可以看看这几个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就如大数额)。其实过多少人都还不清楚怎么着是深浅学习。那篇小说由表及里。告诉你深度学究竟是何等!

介绍:这是德克萨斯奥斯汀分校大学做的一免费课程(很勉强),这么些可以给你在深度学习的旅途给您一个上学的笔触。里面涉及了一部分主干的算法。而且告诉您哪些去行使到实际条件中。中文版

介绍:那是大邱学院做的一个深度学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是一个其实运用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那些情节要求有早晚的根底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个职责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,时间系列分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量历史学,心情统计学,社会学统计,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是现阶段多少解析世界的一个热点内容。很几个人在日常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您统计一下宽广的机器学习算法,以供您在劳作和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一些个密密麻麻。此外还作者还了一个作品导航.卓殊的感谢小编统计。

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)学习笔记整理连串之(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)学习笔记整理体系之(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学科。有mp3,
mp4,
pdf各类下载 他是London大学教书,方今也在非死不可工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个南开高校计算机大学开发的开源汉语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效能,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,帮忙单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于阿尔巴尼亚语不佳,但又很想学习机器学习的爱人。是一个大的有利。机器学习周刊近日最首要提供中文版,仍旧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》的重中之重数学起首课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不便于,假若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的兴味。我个人推举的特级《线性代数》课程是洛桑联邦理工吉尔伯特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:雅虎诚邀了一名来自本古里安高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的俯拾即是录像课程。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,量子机器学习的第二个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视发表了UCLA数学大学生克里斯 McKinlay
(图1)通过大数目手段+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,下载了恋爱网站2万女用户的600万题材答案,对她们开展了总括抽样及聚类分析(图2,3),最后终于赢得了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年六月1日开课,该课属于MIT学士级其他科目,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课程!

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年启幕在微机科学的散文中被引述次数最多的舆论

介绍:把二零一九年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)小说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。可以实时的采访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),如何更好读书它?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,当您起来写代码,一切将变得清楚。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:机器学习教会了俺们怎么样?

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

介绍:Jordan教师(迈克尔 I.
Jordan)教师是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经互联网有着很深刻的趣味。由此,很多叩问的标题中包蕴了机器学习园地的各项模型,Jordan教师对此一一做明白释和展望。

介绍:A*摸索是人造智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的特等路线,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实际上代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估算代价。合集

介绍:本项目接纳了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的安排,马上开首对FNLP各类风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的语言分析效用

介绍:现任武大高校首席教师、总括机软件博士生导师。总计机科学商讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数额、生物音信再到量子计算等,Amund
Tveit等保险了一个DeepLearning.University小品种:收集从二〇一四年开班深度学习文献,相信可以当作深度学习的源点,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:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的学科,算法深刻显出,还有已毕代码,一步步举办。

介绍:许多价值观的机器学习职务都是在攻读function,不过谷歌脚下有发轫学习算法的可行性。谷歌(谷歌)另外的这篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:小编是中兴技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席物理学家的李航博士写的有关音讯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鉴别上的接纳,此外还有七个。一个是识别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是互连网舆论及其分析技术

介绍:该科目是乐乎公开课的收费课程,不贵,一级福利。首要适合于对使用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总括了三代机器学习算法达成的衍生和变化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完毕基于Hadoop的扩充,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.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的洋洋利用,以及他们在做推荐进程中得到的有些经历。最终一条经验是应该监控log数据的品质,因为推荐的质量很倚重数据的质量!

介绍:初大方怎么着查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块举行人脸识别

介绍:如何选择深度学习与大数额打造对话系统

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,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的使用,而且首先部分有关Why does
the l1-norm induce sparsity的讲演也很不错。

介绍:RKHS是机械学习中第一的概念,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟谙的。如果没有较好的数学基础,直接通晓RKHS可能会正确。本文从要旨运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多同桌对于机器学习及深度学习的可疑在于,数学方面现已几乎知道了,不过动起手来却不知晓什么出手写代码。斯坦福深度学习博士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写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文少禽过四遍最风靡的机器学习算法,大约精通哪些措施可用,很有扶持。

介绍:那一个里面有这么些关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深刻学习、神经互联网等世界的大方源代码(或可进行代码)及有关杂谈。科研写随想的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的吃水学习课程资料,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:多少挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个越发棒的项目

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 是澳洲国立高校Li
Fei-Fei的硕士生,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,发的小说不多,但每个都很朴实,在每一个标题上都形成了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,杂文在那边

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名称。

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艺术学家,以其在神经网络方面的孝敬闻明。辛顿是反向传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极促进者.

介绍:微软研商院深度学习技术主目的在于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<协助向量机的频仍限价订单的动态建模>选用了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从纽约股票交易所的订单日志数据创设价格活动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙一起探索有关于机器学习的多少个理论性难题,并交由一些有意义的结论。最终通过有些实例来证实那些理论难题的大体意义和骨子里利用价值。

介绍:小编还著有《那就是寻找引擎:主题技术详解》一书,重如若介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:推荐系统经典随想文献

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”钻探会PPT

介绍:总计学习是关于电脑基于数据构建的票房价值总括模型并运用模型对数码进行预测和剖析的一门科学,总计学习也变成总计机器学习。课程来自香岛体育大学

介绍:机器学习的目的是对计算机编程,以便利用样本数量或以往的经历来解决给定的难点.

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:还有续集确定性深度学习方法概述(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新竞赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在事实上比赛之中比调参数和清数据。
如若已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS中文分词的Python接口,其它Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,普通话标点,拼音,和汉字正则表明式(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16万张职业棋谱磨炼模型识别效能。想法不错。锻练后如今能不负众望决不统计,只看棋盘就付出下一步,大约10级棋力。但那篇文章太过乐观,说哪些人类的末段一块堡垒立时就要跨掉了。话说得太早。不过,若是与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教师埃里克普赖斯关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,根据本次试验的结果,即使二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂谈被拒。

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。大家从中可以看出多个宗旨——深度学习,数据物理学家职业,教育和薪俸,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多寡正确和数据挖掘语言

介绍:Python完成线性回归,小编还有此外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在心境分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(方今是空的)。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终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户交换大会上的演说,请越多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的解说蕴含:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术研究 李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数横祸

介绍:介绍CNN参数在运用bp算法时该怎么操练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,纵然和MLP的bp算法本质上一样,但格局上仍然稍微区其余,很分明在成功CNN反向传播前询问bp算法是必须的。别的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关键词如何是好?Aho-Corasick 算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内到位匹配。
但假设匹配十万个正则表达式呢 ?
那时候可以用到把多少个正则优化成Trie树的章程,如扶桑人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的深度学习框架,小编近来在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell完结的一个开源的人造神经网络库,它抽象了互连网创制、陶冶并拔取了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以使用二种措施组成这么些函数来操作实际世界数据。

介绍:要是您从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了解,或者生物音信学,智能机器人,金融展望,那么那门主旨课程你必须深入了然。

介绍:”人工智能商量分许多帮派。其中之一以IBM为表示,认为如若有高质量统计就可收获智能,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;还有个很强的派别认为一旦找来专家,把她们的考虑用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的发源

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

介绍:天涯论坛有道的三位工程师写的word2vec的辨析文档,从着力的词向量/计算语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各个tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的仇敌可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各个机械学习的各类编程语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有好多诸如:[DMOZ

介绍:作者是电脑研二(写文章的时候,现在是二〇一五年了应该快要结业了),专业方向自然语言处理.那是少数他的经验之谈.对于入门的恋人或者会有帮衬

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的稿子,极度好

介绍:机器学习早报里面推荐很多情节,在此处有一些的名特优内容就是出自机器学习早报.

介绍:那是一篇有关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,这是一篇NLP在普通话分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,别的还有一篇AWS布署教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG ,汇聚了结构化预测世界众多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把物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不二法门写出来,是非常好的手册,领域内的paper种种声明都在用里面的结果。虽说是初等的,但如故要命的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是轻车熟路,有些可能如故第一遍听说,内容超过文本、数据、多媒体等,让他们伴你起来数据科学之旅吧,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的深浅学习综述及实际提出

介绍:
卓殊好的研究递归神经互联网的稿子,覆盖了RNN的概念、原理、操练及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了累累的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总括基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各重点内容都伴有实在例子及数据,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联网。高可读

介绍:鲁棒及便利的人工智能优先商讨部署:一封公开信,近期一度有Stuart罗素, 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)
.那封信的背景是近年霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的秘闻威吓。公开信的内容是AI地理学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的前程升高趋向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及必要注意的社会难题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关商讨较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一开头的我学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成才之后想操纵世界的动静。说到此地推荐收看。

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

介绍:脸谱人工智能研商院(FAIR)开源了一三种软件库,以辅助开发者建立更大、更快的深度学习模型。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成本环境 Torch
中的默许模块,可以在更短的光阴内磨练更大局面的神经互联网模型。

介绍:本文就算是写于二〇一二年,可是那篇文章完全是小编的经验之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈林顿做的一个访谈。包涵了书中有的的疑问解答和某些私家学习提出

介绍:相当好的深浅学习概述,对三种流行的纵深学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:紧假设讲述了应用R语言进行数据挖掘

介绍:帮您精通卷积神经网络,讲解很明显,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其它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崛起的随笔

介绍:一本学习人工智能的图书,小编是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:一个用来很快的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那边您可以看来方今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 ,收录了音讯搜索、互连网音讯搜索、搜索引擎达成等方面相关的书本、研商为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音讯几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法规相关分析和展望难点,相关的法律运用包涵预测编码、早期案例评估、案件完全景况的臆度,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陌生,不妨精通下。

介绍:
文中关系了最优,模型,最大熵等等理论,其余还有使用篇。推荐系统可以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(Vinyals等,卷积神经互联网CNN + 长短时间回忆LSTM) 和华盛顿圣路易斯分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个磨炼好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0上选择深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下降的方法训练深度框架的进行推荐指引,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(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机器学习,并行计算假诺您还想通晓一些任何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,深度学习在文书计算中的应用

介绍: Awesome类别中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的原故一是用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是个数学切磋大旨,上边的那份ppt是出自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 的经文杂文,标注了关键点

介绍:
莫斯科大学与谷歌(Google)合营的新杂谈,深度学习也足以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还推荐一个纵深学习入门与综合营料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:Chief scientist of Noah’s Ark Lab of Huawei Technologies.He worked
at the Research Laboratories of NEC Corporation during 1990 and 2001 and
Microsoft Research Asia during 2001 and
2012.Paper

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的随想库已经选定了963篇经过分类的纵深学习诗歌了,很多经文随想都已经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三遍机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和增添,很实用.境内网盘

介绍:很多集团都用机器学习来缓解难题,升高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效性呢?SparkMLlib 1.2里边的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商讨的JeremyFreeman脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的钻研数据,现在发布给我们用了。

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,并不涉及公式推导。文中的LDA达成要旨部分应用了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越,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科学和技术大数目标发掘。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;支持专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的主旨,啄磨Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014一级杂谈里的解析结果和新办法,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,即便其间的有些课程已经归档过了,然则还有个其余消息没有。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 引用了杰弗逊1813年的信

介绍:libfacedetection是阿布扎比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多少个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能推测人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比一般的propagation
model尤其长远一些。通过全局的安定团结分布去求解每个节点影响周详模型。借使合理(转移受到隔壁的震慑周详影响)。可以用来反求每个节点的影响周详

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:
非凡棒的强调特征选用对分类着重要性的稿子。感情分类中,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更完美的法力,陶冶和分类时间也大大下降——更重视的是,不必花大批量时间在上学和优化SVM上——特征也同等no
free lunch

介绍:CMU的计算系和处理器系闻明教师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总结和机器学习的距离

介绍:随着大数目时代的来到,机器学习变成解决难题的一种紧要且紧要的工具。不管是工业界依旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的可行性,可是学术界和工业界对机械学习的钻研各有讲究,学术界侧重于对机器学习理论的探讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来解决实际难题。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度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选拔与超参优化、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下的文件模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(简单相似周到)、partial_ratio(局地相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周到)、token_set_ratio(词集合相似周到)等 github

介绍:Blocks是依照Theano的神经互联网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地开创和保管NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期正好开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近来恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程摄像playlist,
感兴趣的同窗能够关切,极度适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一头特征,可更好地表述图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的取得和漱口;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:推特(TWTR.US)技术团队对前段时间开源的岁月连串卓殊检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对特其余概念和剖析很值得参考,文中也事关——十分是强针对性的,某个世界支出的不胜检测在其余世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难点的回应,数据品质对种种框框集团的属性和频率都至关主要,文中统计出(不限于)22种典型数据质量难题显现的信号,以及良好的数目质量解决方案(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年卢森堡市纵深学习峰会摄像采访,境内云盘

介绍:很好的准绳随机场(CRF)介绍小说,小编的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互联网达成长足准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着抉择GPU的指出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超越样本数)的线性模型,13年同焦点报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome种类风格,有质有量!小编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打造与陈设.

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: 拔取Torch用深度学习网络驾驭NLP,来自非死不可 人工智能的作品.

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中各项职务的难度.

介绍: 音讯搜索排序模型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七个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的合计:组合了BM11和BM15多个模型。4)小编是BM25的指出者和Okapi完结者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间体系的简便介绍,ARMA是探究时间序列的机要艺术,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参预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——通过对大量菜谱原料关系的掘进,发现印度菜美味的缘故之一是里面的味道互相抵触,很风趣的公文挖掘探究

介绍:
HMM相关作品,其余推荐华语分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的涉嫌,最闻明的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数改正了对甚高频和什么低频词的写照 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,丹麦语0.4-0.6)成正比

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

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近来热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最不难易行的法子,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: 深度学习的秉公持正硬件指南,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】在面部识别上您我都是专家,即便细微的异样也能辨别。探讨已证实人类和灵长类动物在脸部加工上差距于其他物种,人类接纳梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总括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,互联网经过操练可以做出惊人和大好的东西出来。其它小编博客的其它小说也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际利用场景NN拔取参考表,列举了有的超级难题指出使用的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go七个版本的代码

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·霍威助教.

介绍:谷歌对脸谱 DeepFace的强大反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客文章,由Joseph 布拉德利和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式完毕,以及显示一些简约的例子并指出该从哪儿上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和兑现代码.

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

介绍:本文依照神经互联网的进化进度,详细讲解神经互连网语言模型在各样阶段的款式,其中的模型包涵NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,总计的专门好.

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脑控统计机交互(BCI)竞技优厚方案源码及文档,包涵完全的数额处理流程,是读书Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的探究期刊,每篇小说都蕴涵一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的没错和可重新的研讨期刊。我直接想做点类似的做事,拉近产品和技艺之间的距离.

介绍:出自MIT,探究加密数据火速分类难点.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经互联网并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,帮衬创设种种互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的气象下大旨达到线性加速。12块Titan
20时辰能够做到谷歌(Google)net的教练。

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

介绍:Chase
戴维斯在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年开班到当前积攒了司空眼惯的正儿八经词语解释,纵然您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,别的还援引一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的急忙算法,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:
援救node.js的JS神经互联网库,可在客户端浏览器中运行,支持LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
研讨深度学习活动编码器怎么样有效应对维数魔难,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,内容提到图像识别应用的种种方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科普LDA宗旨抽取.

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)难点

介绍: DeepMind诗歌集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它如今托管在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,大家也可以在线阅读

介绍: 零售领域的多少挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 万分强劲的Python的数码解析工具包.

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的初始测试体会报告.

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: 开源汉语言处理包.

介绍: 使用Ruby完成简单的神经互联网例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多数据物理学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:达成项目现已开源在github上边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的主意也能和word2vec赢得几乎的职能。其余,无论小编怎么试,GloVe都比不过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:用于改良语义表示的树型LSTM递归神经互联网,句子级相关性判断和心境分类功能很好.落成代码.

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)和中等总结学(36-705),聚焦总结理论和方式在机械学习园地应用.

介绍:《伊利诺伊香槟分校大学蒙特卡洛方法与自由优化学科》是俄亥俄州立应用数学博士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的恋人肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPARK大数据应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的情节可以关切一下官方主页.

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,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动领悟语境、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,假若谷歌(谷歌(Google))不可用,这些网址有这么些领域几大顶会的杂文列表,切不可一孔之见,胡乱假如.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推文(Tweet)心思分类,心想事成代码.

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

介绍:清华的深度学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其他报告
里面有一部分很风趣的行使 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含lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中涉及的三篇随笔(机器学习这个事、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)的深浅学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成米酒评论的开源推特机器人,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,David Taylor目前在McGillUniversity探讨会上的告诉,还提供了一二种讲机器学习格局的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的摄像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(亚马逊)在机械学习地点的部分利用,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完结的卷积神经网络,匡助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量法学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心绪分析工具比较,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分析和数目挖掘的概率数据结构.

介绍:机器学习在导航下边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified体系摄像,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年春天学期CMU的机械学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.国内镜像.

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib已毕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)达成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,此外一个,此外还引进《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引用小说列表,半数以上杂文可利用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的主要性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械学习:最强烈入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源达成横向评测,参评框架包罗Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现突出.

介绍:卡耐基梅隆大学计算机大学语言技术系的资源大全,蕴涵大气的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)心理分析工具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:北大高校副助教,是图挖掘地方的学者。他牵头设计和贯彻的Arnetminer是国内超越的图挖掘系统,该种类也是五个集会的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半督察学习,multi-label学习和购并学习方面在列国上有一定的影响力.

介绍:新闻搜索,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军博士是现阶段谷歌(Google)中国和日本罗马尼亚语搜索算法的首要性设计者。在谷歌其间,他领导了广大研发项目,包罗过多与中文相关的产品和自然语言处理的档次,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关杂谈集.

介绍:怎么样评论机器学习模型种类作品,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的着力完成框架.

介绍:Storm手册,国内有普通话翻译版本,谢谢作者.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术杂文写作方法和技能,Simon Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类视频How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经互联网磨练中的Tricks之飞速BP,博主的其他博客也挺美丽的.

介绍:作者是NLP方向的大学生,短短几年内商量成果颇丰,推荐新入门的意中人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg按照谷歌Scholar建立了一个总计机领域的H-index牛人列表,大家耳熟能详的各类领域的大牛绝一大半都在榜上,包含1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百位米利坚工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在那里推荐的原委是大家可以在google通过查找牛人的名字来收获越来越多的资源,那份资料很宝贵.

介绍:用巨型语料库学习概念的层次关系,如鸟是鹦鹉的上边,鹦鹉是虎皮鹦鹉的顶头上司。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)迭代计量边际几率(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,但说到底能够追加一个可选项.

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:图像指纹的再一次识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供计算机视觉、机器视觉应用的信用社音讯汇总.应用领域包罗:自动襄助驾驶和交通管理、眼球和底部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各个工业自动化和检察、医药和生物、移动设备目的识别和AR、人群跟踪、视频、安全督查、生物监控、三维建模、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据统计开源库.

介绍:斯坦福吉尔伯特 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/深度学习的数目向量化工具Canova,github,
匡助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文书向量化.

介绍:快速入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了部分机器学习技术,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选用和模型采用难点.

介绍:基于斯Parker的便捷机器学习,摄像地址.

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:深度学习在大数量解析世界的运用和挑战.

介绍:免费的机械学习与数学书籍,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能飞速达成磨炼的常见(多层)深度互联网HN.

介绍:深度学习解读小说.

介绍:Coursera上的推介系统导论(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小说也不错.

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:情感时刻更惜字——MIT的新颖推特啄磨结果.

介绍:埃德蒙顿高校人类语言技巧研讨相关杂谈.

介绍:已毕神经图灵机(NTM),花色地址,其它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 新版增添Jure
Leskovec作为协作小编,新增社交互联网图数据挖掘、降维和大规模机器学习三章,电子版依旧免费.

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:硕士学位诗歌:ELM商讨进展.

介绍:Pandas十秒钟速览,ipn.

介绍:面向数据消息的公文挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类种类的维数灾害.

介绍:深度学习vs.大数据——从数量到知识:版权的思考,[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的数额可视化指出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习方式言传身教/相比参考表,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:深度学习种类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相比较,拔取动态数据流引擎,提供越来越多灵活性。以后将和cxxnet一起构成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二零一五年国际总结机视觉与情势识别会议paper.

介绍:Netflix工程总经理眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

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

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(磨炼与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其它推荐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)学习笔记整理连串.

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诉,国内云.

介绍:杂谈:通过机要知识迁移锻练RNN.

介绍:面向金融数据的情绪分析工具.

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(Google)大脑物理学家、caffe创设者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks完毕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八个难点.

介绍:神经互联网学习材料推荐.

介绍:面向系列学习的RNN综述.

介绍:R文本处理手册.

介绍:“必必要看”的Python视频集锦.

介绍:谷歌(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数据的任意算法(UC Berkeley 2013).

介绍:Data坎普中级R语言教程.

介绍:免费电子书:轻松了然拓扑学,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,他的表征就是两种化的分类,回归和聚类的算法包罗协理向量机,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是一个让机器学习探讨简单化的按照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是肌肤的准确统计办法。HTM的主导是依据时间的遍地学习算法和存储和收回的时空方式。NuPIC适合于五花八门的题材,尤其是检测万分和展望的流多少来源于。

介绍:Nilearn
是一个可以很快计算学习神经映像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn
工具箱和局地展开前瞻建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来拓展多重的统计。

介绍:Pybrain是依照Python语言强化学习,人工智能,神经互联网库的简称。
它的对象是提供灵活、简单选拔并且强大的机器学习算法和进展种种多样的预约义的条件中测试来比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个互联网挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机具学习提供工具。它帮衬向量空间模型、聚类、帮助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。你接纳他来通过很种种的主意来取代自己的数据。

介绍:鲍勃是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编制的,它的布署性目标是变得越发高效并且裁减支出时间,它是由拍卖图像工具,音频和视频拍卖、机器学习和形式识别的雅量软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和计算的数据集的库程序。那一个模块对于玩具难题,流行的统计机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的接纳。

介绍:MILK是Python语言下的机器学习工具包。它重假若在很多可得到的归类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中利用监督分类法。
它还实施特征接纳。
那些分类器在不少方面相结合,可以形成分化的比如无监控学习、密切关系金传播和由MILK扶助的K-means聚类等分类种类。

介绍:IEPY是一个小心于关系抽取的开源性音信抽取工具。它至关紧要针对的是急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物理学家。

介绍:Quepy是因此转移自然语言难题由此在数据库查询语言中开展查询的一个Python框架。他得以概括的被定义为在自然语言和数据库查询中不相同类其余题材。所以,你绝不编码就足以创设你协调的一个用自然语言进入你的数据库的种类。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的辅助。并且安顿将它延伸到其余的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经互联网的吃水学习的一个库程序,它采用的是透过PyCUDA来举办GPU和CUDA的加速。它是最重大的神经互连网模型的门类的工具而且能提供部分两样的活动函数的激活效能,例如引力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和为止法。

介绍:它是一个由有用的工具和平时数据正确义务的扩充组成的一个库程序。

介绍:这一个程序包容纳了大批量能对你做到机器学习职分有帮带的实用程序模块。其中大批量的模块和scikit-learn一起干活,此外的一般性更有用。

介绍:Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加速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总计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个粗略的注明性语法探索作用因而可以飞快有效地执行算法和更换。

介绍:这一系列工具通过与scikit-learn包容的API,来成立和测试机器学习效果。那个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机械学习程序选择中很受用。当你使用scikit-learn那些工具时,你会感觉到备受了很大的协理。(纵然那只可以在你有例外的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的措施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各类种种的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方法训练分类器。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))的机械学习建筑的粗略软件收集。

介绍:那是一个在Python语言下基于scikit-learn的最为学习机器的兑现。

介绍:电子书降维方法,其余还援引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攻,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的七个方面.

介绍:澳洲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(Google)的CV商讨列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习机关发现篮球赛精粹片段.

介绍:对本土化特征学习的剖析

 

 

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《神经互联网与深度学习综述》本综述的风味是以时间排序,从1940年终步讲起,到60-80年间,80-90年间,一向讲到2000年后及近期几年的开展。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用相当周全.

注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开班更新

仰望转发的情人,你能够毫不联系我.但是迟早要保存原文链接,因为那几个种类还在继承也在不定期更新.希望见到作品的对象可以学到越多.其它:某些材料在中华做客须要梯子.

介绍:使用卷积神经互连网的图像缩放.

介绍:ICML2015
随想集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习计算1个;贝叶斯非参、高斯进程和上学理论3个;还有划算广告和社会选取.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经互联网的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE统计机视觉与格局识别(CVPR)大会在美利哥加拉加斯举行。微软商讨员们在大会上显得了比往常更快更准的处理器视觉图像分类新模型,并介绍了哪些使用Kinect等传感器已毕在动态或低光环境的很快大规模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/库的综合/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:数据数学家职位面试题.

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:来自脸谱的图像自动生成.

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:语义图像分割的事实演示,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:数据挖掘基础及新型进展.

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:生产环境(产品级)机器学习的火候与挑衅.

介绍:神经互连网入门.

介绍:来自俄亥俄州立的结构化稀疏诗歌.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的舆论 .

介绍:20个最热门的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理计算库QUESO,github code.

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

介绍:基于Scikit-Learn的预计分析服务框架Palladium.

介绍:约翰 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篇诗歌就能成大数量高手,境内翻译.

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将揭橥可扩展/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提出的层次递归编解码器.

介绍:GPU上根据Mean-for-Mode估算的快速LDA训练.

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(及其余100个列表).

介绍:谷歌(Google)面向机器视觉的吃水学习.

介绍:创设预测类应用时怎么选用机器学习API.

介绍:Python+心思分析API落成故事情节(曲线)分析.

介绍:(R)基于推特/心境分析的祝词电影推荐,别的推荐分拣算法的实证相比较分析.

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

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(RLDM 2015)计算强化学习入门.

介绍:大卫 Silver的深浅加深学习教程.

介绍:深度神经互连网的可解释性.

介绍:斯Parker火速入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机器学习.

介绍:Stanford社交网络与新闻网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:DavidSilver(DeeMind)的加剧学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的敏捷深度学习.

介绍:来自微软的<R编程入门>.

介绍:(Go)心境分析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,推荐教授主页.

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:百度的几何推行》的摘要,提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:硕士杂文:(Ilya Sutskever)RNN操练.

介绍:深度神经网络的黄色区域:可解释性难点,中文版.

介绍:Golang 完成的机器学习库资源汇总.

介绍:深度学习的总结分析.

介绍:面向NLP的纵深学习技能与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower竞技NLP代码集锦.

介绍:海牙希伯来的自然语言明白课程.

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
文人在机械学习教学方面装有丰盛的阅历,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国法兰克福大学 & 谷歌瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于总括和翻译机器学习和总计机视觉类资料的博客,包含的情节:Hinton的CSC321课程的统计;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的原理总括;Theano基础知识和训练统计;CUDA原理和编程;OpenCV一些计算.

介绍:针对现实难点(应用场景)怎么样抉择机器学习算法(体系).

介绍:数据科学免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有哪些?推荐MSRA的FrankSoong老师关于语音合成的深浅学习方法的留影和幻灯片与以及谷歌的LSTM-RNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据正确的主意

介绍:情势识别与机具学习书本推荐,本书是微软巴黎高等师范切磋院大神Bishop所写,算是不过广为认知的机械学习课本之一,内容覆盖周到,难度中上,适合大学生中文版 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/资源奖非凡奖,标明的推文(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高校教师Sargur Srihari的“机器学习和几率图模型”的视频课程

介绍:不莱梅希伯来高校教师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:新浪上边的一篇有关NLP界有怎么着神级人物?提问。首推Michael Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合开创者&COO 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,意在让读者可以继续搜寻机器学习文化。

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(Amazon)数据和众包Mechanical
Turk上,完成了来自彩票和拍卖的体制,以搜集用户对成品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)陶冶集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,进步卖家利润和顾客满足度

介绍:来自伯克利分校的常见机器学习.

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高校(位于哥伦比亚(República de Colombia)大学)老总,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刻钟的告诉,共248页,是对引进系统发展的五遍周全综合,其中还包括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,其余推荐ECML PKDD 2015
Tutorial列表
.

介绍:Spark上的Keras深度学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习计算物管理学.

介绍:(系统/算法/机器学习/深度学习/图模型/优化/…)在线视频课程列表.

介绍:(PyTexas 2015)Python大旨建模.

介绍:Hadoop集群上的广泛分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深度学习热门”东家”名次.

介绍:(c++)神经互连网手把手完毕教程.

介绍:香岛中文大学汤晓鸥教授实验室发表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督特征学习,Ross Goroshin’s
webpage
.

介绍:谷歌商量院Samy Bengio等人多年来写的RNN的Scheduled
Sampling陶冶方法随想.

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的音讯论课程.

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

介绍:基于Hadoop集群的大面积分布式深度学习.

介绍:来自加州伯克利分校高校及NVIDIA的办事,很实际很实用。接纳裁剪网络连接及重磨练方法,可极大削减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,模型参数可极大减少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位大数据物理学家,通过他们的名字然后放在google中找寻一定能找到很多很棒的资源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的深度学习(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:递归神经互联网.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总括建模/总计神经学课程汇总.

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》神经互联网与深度学习。近期提供了前四章的文稿,第一章通过手写数字识其余例子介绍NN,第二章讲反向传来算法,第三章讲反向传播算法的优化,第四章讲NN为何能拟合任意函数。大批量python代码例子和交互动画,生动有趣.中文版

介绍:数据正确大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习资源列表.

介绍:很多arXiv上面有名杂谈可以在这么些网站找到github的系列链接.

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,他们现在想要做更加的狠抓。于是推出了崭新的,专门针对地理学家设计的学术搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半监控学习,Chapelle.篇篇都是经典,作者包罗Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.其余推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:Spark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互连网免费资源.

介绍:谷歌 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
,谷歌大牛解读TensorFlow

介绍:Samsung开源的快捷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:语义大数量——大数量/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的电动分布式科学计算库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:推荐圣Peter堡高校机械学习与数据挖掘研讨所所长——周志华助教的谷歌学术主页.

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互联网高效磨练Net2Net.

介绍:徐亦达机器学习课程 Variational Inference.

介绍:深度神经网络结构学习.

介绍:来自俄亥俄州立大学的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:那几个专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该科目是由Reid
Hoffman等互连网boss级人物设置的,每节课请一位巨头公司的有关领导来做访谈,讲述该公司是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb创始人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算法信息论.

介绍:数据地理学家毕业后持续上学的5种形式.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下经济学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:二〇一五年份CCF突出博士学位随想奖杂文列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:哈工大大学邱锡鹏导师编制的神经互联网与深度学习课本,ppt.

介绍:微软南美洲切磋院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其他技术原理分析

介绍:迈克尔·I.Jordan的主页.根据主页可以找到很多资源。迈克尔·I.Jordan是盛名的处理器科学和统计学学者,主要研商机器学习和人工智能。他的要紧进献包涵提出了机器学习与统计学之间的关系,并推进机械学习界广泛认识到贝叶斯互连网的紧要。

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诞生的揣摸机学家和心境学家,以其在神经互连网方面的贡献有名。辛顿是反向传播算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动牵动者.通过她的主页可以开掘到很多Paper以及卓绝学生的paper,其它推荐她的学生Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机械学习方向的牛人,若是你不领会可以阅读对话机器学习大神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:深度卷积神经网络(CNN)提取特征的数学理论

介绍:推荐微软亚洲商量院何恺明主页

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:东京(Tokyo)武大张志华先生的总括机器学习与机具学习导论视频链接: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/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略检测中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学计算总计学

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种类,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿高校的讲课,主要商讨方向是机械学习与数码挖掘.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焦点演说.他的个人主页拥有不少巢倾卵破切磋的paper以及他的教师课程.

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盛,小编很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的杂谈.

介绍:(天历史学)贝叶斯方法/MCMC教程——总计实战

介绍:免费书:统计稀疏学习,小编Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是印度孟买理教育大学的执教,Trevor
Hastie更是在计算学学习上建树多多

介绍:R分布式总结的升高,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的焦点研讨会——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,杰弗里 Hinton从前的硕士后)主讲,强烈推荐.

介绍:加州洛杉矶分校(science and technology)新科目,面向视觉识其余卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015会议总括第一局地,其次部分.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:浦项财经政法学院出名视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,Jaderberg。那篇期刊文章融合了前头两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨别图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。杂谈、数据和代码.

介绍:计算机视觉的一个较大的数据集索引,
包涵387个标签,共收录了314个数据集合,点击标签云就能够找到自己需求的库了.

介绍:汤姆bone 对 ICCV SLAM workshop 的总计: 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公布.

介绍:ICCV 2015的ImageNet比赛以及MS COCO竞技联合切磋会的幻灯片和摄像.

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.如若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州立学院布法罗分校二〇一五年青春机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的吃水学习Python库之一,亦扶助GPU,入门比较难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:博士随想:神经网络统计语言模型.

介绍:文件数据的机器学习活动分拣方法(下).

介绍:用RNN预测像素,可以把被挡住的图形补充完整.

介绍:微软探讨院把其深度学习工具包CNTK,想进一步询问和学习CNTK的同桌可以看前天发布的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
卡尔曼滤波器教材,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、扩张Carl曼滤波,无迹Carl曼滤波等,包括训练和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的计算测算,R示例代码,很不利GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的课程,其内容包括了深造人工智能所使用的纵深学习架构的读书资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:那是一份机器学习和深度学习课程,小说和资源的清单。这张清单按照各类宗旨开展写作,包涵了诸多与深度学习有关的档次、总计机视觉、抓好学习以及各样架构.

介绍:那是由多恩马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数目、Hadoop、scikit-learn和正确Python堆栈以及无数别样地方的情节。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的一定构架和概念等.

介绍:开源的深浅学习服务,DeepDetect是C++完结的按照外部机器学习/深度学习库(近日是Caffe)的API。给出了图片陶冶(ILSVRC)和文书练习(基于字的情丝分析,NIPS15)的样例,以及依据图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是国外的一个科学技术频道,涵盖了数码挖掘,分析以及数据科学类的小说.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经典小说:数据挖掘与计算学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon公布.

介绍:犹他州高校Matt Might教师推荐的硕士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不明确的科学——几率论导论(MITx).

介绍:R语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态回忆互联网完毕.

介绍:英文主页

介绍:50个大数目解析最佳学习资源(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的两全硬件指南,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?没有数量咋办?推文(Tweet)官方发布了一个不胜宝贵的数据集:12万标号过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机具学习重大会议ICLR 2016录用作品

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/数据收集/内容设计皮之不存毛将焉附资源推荐

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.
乔丹两位我们首次联合发文,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
的一个研讨项目,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:Spark摄像集锦

介绍:R语言深度学习第四节:从零开头

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner杂文引用数据集(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达成CaffeOn斯Parker

介绍:Learning to Rank简介

介绍:满世界深度学习专家列表,涵盖研讨者主页

介绍:斯Parker生态一级项目集中

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

介绍:深切机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的深浅学习课程,课程youtube地址,GoogleDeepMind的钻研地理学家,其余首页:computervisiontalks的内容也很丰裕,倘若您是做机械视觉方面的钻研,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.紧跟深度学习的新闻、商量进展和血脉相通的创业布置。从事机械学习,深度学习园地的恋人指出每天看一看

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接纳,若是您从事生物工程领域,可以先读书一篇作品详尽介绍

介绍:深度学习在海洋生物新闻学领域的施用

介绍:一些关于机器学习须要精晓知识,对于刚刚入门机器学习的同学应该读一读

介绍:加州戴维斯分校大学机器学习用户组主页,网罗了加州圣地亚哥分校大学局地机械学习领域专家与谍报

介绍:Randy
Olson’s
的一部分数目解析与机具学习项目库,是上学实践的好资料

介绍:Golang机器学习库,简单,易伸张

介绍:用Swift开发苹果应用的倒是很多,而用来做机械学习的就相比较少了.斯威夫特Ai在那上头做了诸多聚集.可以看看

介绍:怎样向一位5岁的少年孩童解释扶助向量机(SVM)

介绍: reddit的机器学习栏目

介绍:
总计机视觉领域的一些牛人博客,超有实力的钻研机关等的网站链接.做总括机视觉方向的恋人提出多关切其中的资源

介绍:香江中文高校深度学习切磋主页,此外切磋小组对二零一三年deep learning
的最新进展和血脉相通随想
做了整治,其中useful
links的始末很收益

介绍:
那是一篇有关寻找引擎的硕士随想,对当今普遍运用的探寻引擎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(毕竟那类书比较少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习地点的探究杂谈.

介绍:
来自谷歌大脑的重申分布式梯度下落.同时援引广泛分布式深度网络

介绍: 社交总计商量有关题材综述.

介绍: 社交总括应用领域概览,里面有些经典诗歌推荐

介绍: 协同过滤在举荐系统应用.

介绍: 协同过滤在情节引进的探究.

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)对于联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 统计机图形,几何等随想,教程,代码.做总结机图形的引进收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚(República de Colombia)大学课程,稀疏代表和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的青年研讨者奖(Young
Researcher
Award)授予达成博士学位后七年内得到卓绝贡献的;由CV社区提名,在CVPR会议上发布。二〇一五年得主是哥大助理助教John赖特,09年《健壮人脸识其他稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系有名助教亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员如何学习Machine
Learning》的提出:亚历克斯推荐了累累有关线性代数、优化、系统、和计算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械学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的定义,分享了无数代码集合,并且认为ML可以用在预测代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等义务上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习举办目的识其余资源列表:包蕴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:
新加坡国立星机交互组五篇CHI16稿子。1.众包激励机制的一坐一起文学商量:批量结算比单义务的落成率高。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大旨分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其他移动推测。5.鼓励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,专为黑客营造,而非为数学家而作。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、相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: 此书是北大大学几率图模型大牛DaphneKoller所写,首要涉嫌的是贝叶斯互连网和Marco夫逻辑互连网的learning和inference难点,同时又对PGM有深厚的辩论解释,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基础的探究生.[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多少挖掘在互联网安全地点拔取的资源帖,蕴涵了一些重点的站点,杂谈,书籍,爱荷华理工课程以及一些卓有功用的教程.

介绍: 新罕布什尔理文学院(MIT)开设课程.S094:自主驾驶小车的深浅学习

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入门深度深造

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:微软亚洲商量院的刘铁岩等人多年来在AAAI
2017上做的有关优化以及宽广机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对价值观的优化算法,尤其是局地驳斥特性以及分布式算法的对应理论特性都有一个比较详细的下结论。相当适合想神速精晓这么些领域的大方和工程师。其它,那个Tutorial还介绍了DMediaTek的一些气象,作为一个分布式计算平台的利弊,还捎带比较了斯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统筹思想和落到实处,相比若干种流行框架(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:视频发表:自然风貌可相信机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌(Google)公布大规模音频数据集

介绍:操练神经互联网的5种算法

介绍:笔记:耶路撒冷希伯来CS224n深度深造NLP课程(2017)

介绍:London深度学习研究会资料

介绍:随想导读:深度神经网络精晓、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有很多经典推荐可以阅读

介绍:面向机器学习的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习杂谈与资源大列表(杂谈、预陶冶模型、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:软件工程师的机器学习

介绍:量化金融(Quants)资源列表

介绍:《总括机仍然无法做什么样——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:二零一七年ICWSM会议小说合集,业内对它的褒贬是:”算是最一流也是最早的关于社会计算的集会”。里面的舆论大多数是研商社交网络的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容依然挺前沿的。如若您是做社会计算的要么可以看看。毕竟是行业内名列前茅的会议。对了,只要是你通晓名字的盛名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅先生汉语机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(粤语字幕)

介绍:南宁希伯来2017季CS231n深度视觉识别课程摄像

 

 

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

介绍:那是一份python机器学习库,如若你是一位python工程师而且想深切的就学机器学习.那么那篇小说或许能够扶助到你.

介绍:这一篇介绍固然布署和管制属于你协调的机器学习项目标篇章,里面提供了管住模版、数据管理与履行方法.

介绍:若是你还不驾驭怎么着是机器学习,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粤语,即使有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的重点语言,有成百上千的对象想上学R语言,可是接连忘记一些函数与根本字的意思。那么那篇小说或许可以帮助到您

介绍:我该怎么着选用机器学习算法,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,其它探讨了样本大小、Feature与Model权衡等难点。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:从感知机到深度互连网,小编对于例子的接纳、理论的牵线都很到位,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

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

介绍:作者是根源百度,但是他本身已经在二〇一四年九月份提请离职了。可是那篇小说很不错如若您不知情深度学习与支持向量机/计算学习理论有怎么着关系?那么相应及时看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌(Google)公司和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013
。分为5半数以上:1)表明,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:音讯时代的处理器科学理论,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:
如今, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个难题,内容包蕴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:不会计算怎么做?不知底怎么拔取适当的计算模型怎么做?那那篇文章你的精美读一读了洛桑联邦理工JoshuaB. Tenenbaum和佐治亚理工Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。可以活动接纳回归模型连串,还是能半自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同班可以精通一下

介绍:那是一本音讯寻找相关的图书,是由俄亥俄阿瓜斯卡连特斯分校Manning与谷歌(谷歌(Google))副老总Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。近来小编增加了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表达机器学习重大约念: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.很清晰

介绍:雅虎探究院的数码集汇总:
包罗语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的多寡。

介绍:那是一本华盛顿圣Louis分校计算学有名教师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二〇一四年11月曾经开盘: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大方推荐的优质学习资源,扶助初学者神速入门。而且那篇小说的介绍已经被翻译成中文版。如若您多少精通,那么我提议你先看一看中文的介绍。

介绍:首假设顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包罗几本综述文章,将近100篇诗歌,各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,首要介绍的是跨语言新闻搜索方面的文化。理论很多

介绍:本文共有八个密密麻麻,小编是来自IBM的工程师。它至关首要介绍了引进引擎相关算法,并协理读者很快的达成那几个算法。
追究推荐引擎内部的秘闻,第 2 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商量推荐引擎内部的机要,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教授大卫Mimno写的《对机械学习初学者的一点提议》,
写的挺实在,强调举行与辩论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:这是一本关于分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是浦项科学和技术的James L.
McClelland。器重介绍了各样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”是怎么着?】JohnPlatt是微软探讨院独立物理学家,17年来她向来在机械学习世界耕耘。方今机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定举行博客,向群众介绍机器学习的研讨进展。机器学习是哪些,被接纳在什么地方?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日在国家会议中央隆重举行。本次大会由微软亚洲研讨院和交大高校同步主办,是其一具有30多年历史并有名世界的机械学习世界的盛会首次来到中国,已成功吸引全球1200多位学者的报名参加。干货很多,值得深刻学习下

介绍:那篇小说紧如果以Learning to
Rank为例表达企业界机器学习的切实应用,RankNet对NDCG之类不灵活,出席NDCG因素后改成了拉姆daRank,同样的切磋从神经互连网改为利用到Boosted
Tree模型就做到了兰姆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,LambdaRank,LambdaMART,尤其以LambdaMART最为出色,代表杂谈为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

其它,Burges还有众多环球知名的代表作,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:本学科将解说无监督特征学习和纵深学习的最紧要观点。通过学习,你也将落到实处多个职能学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并学习怎么着使用/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(更加是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下落的想法),若是您不熟稔那些想法,我们指出你去那里机械学习课程,并先达成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余这有关那套教程的源代码在github上面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软探究院,精髓很多。假若必要完全清楚,需求自然的机器学习基础。然而有些地点会令人赏心悦目,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的已经算相比较详细的了

介绍:天天请一个大牛来讲座,首要涉嫌机械学习,大数额解析,并行总括以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个超级完整的机器学习开源库计算,如若您认为这些碉堡了,那后边这几个列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的对象举办了翻译华语介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、澳大麦迪逊国立大学统计机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程所有视频已经可以在德克萨斯奥斯汀分校公开课网站上观看了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与试验也足以下载。

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着清华完成学业、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
爱好者的福音。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机械学习库,按照大数额、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类开展了整治。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。很多时候猜疑人们都是,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,大家从五个方面来给我们介绍,首个地点是读书的方法,首个方面是算法的类似性。

介绍:看标题你已经了然了是怎么着内容,没错。里面有成百上千经典的机械学习诗歌值得仔细与反复的开卷。

介绍:摄像由清华高校(Caltech)出品。须要俄语底子。

介绍:总括了机械学习的经典书籍,包含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,能够下载下来在pad,手机方面任意时刻去阅读。不多我提出你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到学者。可是看完上面装有材料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且自己早就帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的难题,比如
YouTube 的摄像推荐。

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的计算

介绍:统计机视觉入门此前景目的检测1(总计)

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:那又是一篇机器学习初我们的入门小说。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:下集在那边神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益方今是腾讯广告算法COO,王益硕士结束学业后在google任琢磨。那篇小说王益学士7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对此分布机器学习的见闻。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级要求上学的讲义和左右的文化。那样,给机器学习者提供一个腾飞的门道图,以防走弯路。其它,整个网站都是有关机器学习的,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:这是一本来自微的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的章程和采用的电子书

介绍:二〇一四年二月CMU进行的机器学习冬日课刚刚达成有近50钟头的视频、十多少个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可相信系统和互连网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的主旨发言。
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(谷歌)商讨院的Christian
Szegedy在谷歌探讨院的博客上简要地介绍了他们当年参与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。如若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、美利坚同盟国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”要是你有10亿韩元,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿台币建造一个NASA级其他自然语言处理切磋项目。”

介绍:常见面试之机器学习算法思想简单梳理,其余小编还有局地别样的机械学习与数量挖掘小说纵深学习小说,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上时时取得不错战表的TimDettmers介绍了她协调是怎么选拔深度学习的GPUs,
以及个体怎样营造深度学习的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,国内的机械学习爱好者很热心的把那一个课程翻译成了中文。若是你斯洛伐克共和国(The Slovak Republic)语不好,可以看看那么些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(如同大数额)。其实过多少人都还不知道哪些是深浅学习。那篇小说由浅入深。告诉你深度学究竟是哪些!

介绍:那是新加坡国立高校做的一免费课程(很勉强),那几个可以给你在深度学习的途中给您一个上学的笔触。里面涉及了有的基本的算法。而且告诉你怎么去行使到实际条件中。中文版

介绍:那是华沙大学做的一个纵深学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上使用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这么些内容必要有一定的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍职分,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,时间体系分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量法学,心绪计算学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢动力学

介绍:
机器学习无疑是现阶段数量解析世界的一个吃香内容。很多个人在平日的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总计一下大面积的机械学习算法,以供您在工作和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一些个系列。其它还小编还了一个文章导航.分外的感谢作者统计。

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)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 2013科目。有mp5,
mp3,
pdf各个下载
他是纽约大学教学,方今也在脸谱工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个武大大学处理器大学开发的开源普通话自然语言处理(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、语法分析等效果,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:对于斯拉维尼亚语不佳,但又很想学习机器学习的心上人。是一个大的便利。机器学习周刊方今重中之重提供汉语版,仍然面向广大国内爱好者,内容涉嫌机械学习、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》的根本数学开首课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不便于,借使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的趣味。我个人推举的特级《线性代数》课程是北大吉尔伯特Strang助教的科目。
课程主页

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

介绍:雅虎约请了一名来自本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的不胜枚举摄像课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的答辩基础知识。

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的第二个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学学士Chris 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,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万难点答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最后终于到手了真爱。科技(science and technology)改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
二零一四年十月1日开张,该课属于MIT大学生级其他课程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的情侣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常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开班在电脑科学的舆论中被引述次数最多的随想

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。可以实时的征集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会继续公开。

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告诉您,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将变得清清楚楚。他刚发布了一本图书,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
做影视评论的真情实意分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了俺们怎么样?

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教师(迈克尔 I.
Jordan)助教是机器学习园地神经互连网的大牛,他对纵深学习、神经互联网有着很深切的趣味。因而,很多讯问的难题中包含了机器学习世界的各项模型,Jordan助教对此一一做了表达和展望。

介绍:A*招来是人工智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的顶级路线,
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到目的顶点的臆度代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的安顿,登时开端对FNLP各个风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的语言分析成效

介绍:现任武大大学首席助教、总括机软件博士生导师。总结机科学切磋所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数额、生物音信再到量子总结等,Amund
Tveit等保护了一个DeepLearning.University小项目:收集从二〇一四年起首深度学习文献,相信可以看做深度学习的源点,github

介绍:EMNLP上两篇有关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:笔者是深度学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深远显出,还有已毕代码,一步步举行。

介绍:许多传统的机器学习任务都是在学习function,不过谷歌如今有初叶上学算法的来头。谷歌(Google)其它的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是小米技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席物理学家的李航博士写的关于音信寻找与自然语言处理的稿子

介绍:利用机用器学习在谣言的鉴别上的施用,其余还有五个。一个是识别垃圾与虚假新闻的paper.还有一个是互联网舆情及其分析技术

介绍:该课程是今日头条公开课的收费课程,不贵,一级福利。紧要适合于对采取R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中小编总括了三代机器学习算法达成的衍生和变化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完毕基于Hadoop的扩大,第三代如斯Parker和Storm完毕了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲统计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到具体算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的许多行使,以及他们在做推荐进度中赢得的一部分经验。末了一条经验是应有监控log数据的成色,因为推荐的品质很信赖数据的质量!

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:用树莓派和照相机模块举行人脸识别

介绍:如何利用深度学习与大数据构建对话系统

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应用,而且率先有些有关Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很科学。

介绍:RKHS是机械学习中要害的定义,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟谙的。假设没有较好的数学基础,直接精通RKHS可能会正确。本文从中央运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多同桌对于机械学习及深度学习的思疑在于,数学方面业已几乎知道了,可是动起手来却不明了怎么出手写代码。新加坡国立深度学习博士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写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文子禽过五回最流行的机器学习算法,大约驾驭什么措施可用,很有辅助。

介绍:那么些里面有成百上千关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深刻学习、神经互联网等世界的汪洋源代码(或可进行代码)及连锁诗歌。科研写随想的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的深浅学习课程资料,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:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github上面100个万分棒的品类

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

介绍:Andrej Karpathy 是澳大圣Pater罗苏拉国立学院Li
Fei-Fei的大学生生,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,但每个都很扎实,在每一个题材上都形成了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在那边

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数码挖掘竞技的名目。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英国落地的推断机学家和情绪学家,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照散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极向上促进者.

介绍:微软商讨院深度学习技术主意在CIKM2014
上关于《自然语言处理的深度学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<协助向量机的往往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打造价格移动预测模型。(股票有风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伴儿一起研究有关于机器学习的多少个理论性难点,并付诸一些有意义的定论。最终通过有些实例来证实那些理论难题的情理意义和骨子里使用价值。

介绍:小编还著有《那就是寻找引擎:大旨技术详解》一书,重如若介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:推荐系统经典随想文献

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”琢磨会PPT

介绍:计算学习是关于电脑基于数据打造的几率计算模型并应用模型对数码进行前瞻和分析的一门科学,计算学习也化为统计机器学习。课程来自东京(Tokyo)地质大学

介绍:机器学习的靶子是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的经验来化解给定的难点.

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:其它小编还有一篇元算法、AdaBoost python达成小说

介绍:加州Berkeley大学大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟牛顿法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集总而言之深度学习方式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌)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,并在实际竞技之中比调参数和清数据。
假设已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS中文分词的Python接口,其它Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,普通话标点,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。操练后近日能不负众望决不统计,只看棋盘就交给下一步,几乎10级棋力。但那篇作品太过乐观,说怎么人类的最后一块堡垒立刻就要跨掉了。话说得太早。不过,如果与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教授EricPrice关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,按照本次实验的结果,倘使二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的论文被拒。

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。大家从中可以观看多个宗旨——深度学习,数据物理学家职业,教育和薪资,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数额科学和多少挖掘语言

介绍:Python完结线性回归,小编还有其余很棒的文章推荐可以看看

介绍:2014神州大数额技术大会33位宗旨专家发言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在心情分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(近来是空的)。那象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户调换大会上的演说,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演讲包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术商讨
李然-大旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾殃

介绍:介绍CNN参数在选用bp算法时该怎么操练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,纵然和MLP的bp算法本质上一样,但款式上或者有点区其余,很鲜明在成就CNN反向传来前询问bp算法是必须的。别的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:尽管要在一篇小说中匹配十万个第一词怎么办?Aho-Corasick
算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但假若合营十万个正则表明式呢 ?
这时候可以用到把四个正则优化成Trie树的点子,如东瀛人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的深度学习框架,小编近来在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:2014
ImageNet亚军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完成的一个开源的人工神经互联网库,它抽象了互联网制造、磨练并应用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以利用各类办法组成这几个函数来操作实际世界数据。

介绍:假诺你从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言领悟,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不能不浓密精晓。

介绍:”人工智能研究分许多派系。其中之一以IBM为表示,认为只要有高质量总计就可收获智能,他们的‘深蓝’打败了世界象棋季军;另一帮派认为智能来自动物本能;还有个很强的派别认为即使找来专家,把他们的思辨用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
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:微博有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从着力的词向量/计算语言模型->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,收录了各个机械学习的各类编程语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有好多诸如:[DMOZ

介绍:小编是统计机研二(写小说的时候,现在是二〇一五年了应当快要完成学业了),专业方向自然语言处理.那是某些她的阅历之谈.对于入门的爱人可能会有扶持

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的篇章,分外好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在那里有部分的优质内容就是来源于机器学习早报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的作品

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(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在汉语言分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,此外还有一篇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
,汇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把物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措施写出来,是非凡好的手册,领域内的paper各个声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,有些可能仍旧第四回听说,内容超越文本、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: 谷歌地理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际指出

介绍:
格外好的商讨递归神经网络的篇章,覆盖了RNN的概念、原理、磨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
值得推荐

介绍:里面融合了广大的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总结基础》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据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的深浅学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及便宜的人工智能优先探究布署:一封公开信,近期早已有Stuart拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是多年来霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的私房威迫。公开信的始末是AI地理学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前程迈入方向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须要,以及需求注意的社会难题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研究较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一开端的自己学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时候现身了机械通过学习成长之后想控制世界的动静。说到那边推荐收看。

介绍:里面依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:脸谱人工智能商量院(FAIR)开源了一文山会海软件库,以支持开发者建立更大、更快的吃水学习模型。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发条件 Torch
中的默许模块,可以在更短的光阴内操练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,可是那篇小说完全是小编的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈灵顿做的一个访谈。包蕴了书中有些的疑点解答和少数个体学习指出

介绍:相当好的吃水学习概述,对三种流行的深浅学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:紧借使描述了动用R语言举办数据挖掘

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很显明,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其余的有关神经网络作品也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的书本,小编是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:一个用来火速的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此地您能够看看方今深度学习有哪些新势头。

介绍:此书在信息搜索领域明显,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了信息寻找、网络信息搜索、搜索引擎完毕等地方有关的书本、切磋中央、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:新闻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。用机器学习解决法律相关分析和预测难点,相关的法规选取包蕴预测编码、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。法律领域我们可能都比较陌生,不妨通晓下。

介绍:
文中关系了最优,模型,最大熵等等理论,别的还有使用篇。推荐系统可以说是一本合情合理的阅读稿,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。它完成了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长时间记念LSTM) 和俄亥俄州立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互联网RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来试试看

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上运用深度学习,文章来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的法门陶冶深度框架的进行推荐指引,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录像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,小编的研究方向是机械学习,并行统计借使您还想询问一些别样的可以看看她博客的其余文章

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精选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总计中的应用

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,快的来由一是用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是个数学研讨大旨,下面的那份ppt是出自菲尔德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 的经文小说,标注了关键点

介绍:
芝加哥高校与谷歌(Google)合营的新诗歌,深度学习也得以用来下围棋,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的随笔库已经选定了963篇经过分类的吃水学习杂谈了,很多经文随笔都早已选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三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.境内网盘

介绍:很多同盟社都用机器学习来化解问题,进步用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和卓有功用吗?SparkMLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研商的JeremyFreeman脑神经地理学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的商量数据,现在公告给我们用了。

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完结基本部分行使了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非凡,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、面向科学和技术大数据的打桩。收集近4000万小编音信、8000万诗歌新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;匡助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的焦点,啄磨Word2Vec的诙谐应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014一级级杂文里的分析结果和新措施,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,就算其间的多少课程已经归档过了,不过还有个其他新闻尚未。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是阿布扎比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非公开类评测排行第二),能推断人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳随笔把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model尤其长远一些。通过全局的笑逐颜开分布去求解每个节点影响周全模型。即使合理(转移受到隔壁的影响周到影响)。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,具体介绍

介绍:
万分棒的强调特征选取对分类着紧要性的小说。心境分类中,按照互音信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更美丽的功力,磨练和分类时间也大大下跌——更要紧的是,不必花多量时刻在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的计算系和总括机系盛名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了计算和机具学习的反差

介绍:随着大数据时代的赶到,机器学习变成解决难点的一种重点且紧要的工具。不管是工业界仍然学术界,机器学习都是一个烜赫一时的主旋律,但是学术界和工业界对机械学习的探讨各有爱惜,学术界侧重于对机械学习理论的商讨,工业界侧重于怎么样用机器学习来化解实际难题。那篇文章是美团的莫过于条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选拔与超参优化、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,可统计串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似周全)等
github

介绍:Blocks是基于Theano的神经互联网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地成立和治本NN模块.

介绍:机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近来正好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,目前刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同窗可以关切,非常适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一路特征,可更好地宣布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的收获和清洗;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍:推文(Tweet)技术团队对前段时间开源的日子体系非凡检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对那么些的概念和分析很值得参考,文中也涉及——非凡是强针对性的,某个世界支出的可怜检测在其余领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的答问,数据质量对各个框框公司的特性和功能都紧要,文中统计出(不压制)22种典型数据质量难点表现的信号,以及非凡的数量质量解决方案(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年迈阿密纵深学习峰会摄像采访,境内云盘

介绍:很好的标准随机场(CRF)介绍文章,小编的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络已毕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:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!小编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: 接纳Torch用深度学习互连网理解NLP,来自非死不可 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,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项职分的难度.

介绍: 音信寻找排序模型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)并且带有集成学习的思想:组合了BM11和BM15多少个模型。4)小编是BM25的发起人和Okapi完成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的简约介绍,ARMA是探讨时间系列的关键艺术,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加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的好吃秘诀——通过对大批量食谱原料关系的掘进,发现印度菜美味的原委之一是里面的味道相互龃龉,很有意思的公文挖掘探究

介绍: HMM相关作品

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最出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)引入参数更正了对甚高频和啥低频词的刻画 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(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)焦点,有这一个RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信您也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近日热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的格局,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原始的Cheat
Sheet基础上助长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的不偏不党硬件指南,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】在脸部识别上您本身都是大方,固然细微的反差也能识别。探究已表达人类和灵长类动物在脸部加工上不一样于其他物种,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:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调试梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互联网经过磨练可以做出惊人和优质的东西出来。其它作者博客的其他小说也很不利。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实使用场景NN选用参考表,列举了一些典型难点提议使用的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多少个版本的代码

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·霍威教师.

介绍:谷歌对脸谱 DeepFace的有力回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上落成99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式落成,以及显示一些简便的例证并指出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供小说和促成代码.

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

思路达成.

介绍:本文依照神经网络的开拓进取历程,详细讲解神经互联网语言模型在挨家挨户阶段的样式,其中的模子包涵NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等要害变形,总计的专门好.

介绍:经典难题的新商量: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)竞技优化方案源码及文档,包涵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钻研期刊,每篇小说都饱含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的正确和可另行的探究期刊。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,研讨加密数量飞快分类难点.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经互联网并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,辅助打造各样互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的景观下宗旨达标线性加快。12块Titan
20钟头能够完毕谷歌net的磨练。

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

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

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年开首到当下积淀了成百上千的科班词语解释,假诺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,复杂网络社区意识的神速算法,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: 协理node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运作,支持LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
琢磨深度学习机关编码器如何有效应对维数劫难,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基本,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,内容涉嫌图像识别应用的种种方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做大规模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)难点

介绍: DeepMind随想集锦

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《数据音讯手册》,
国内有热心的爱侣翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的多寡挖掘作品.

介绍: 深度学习卷积概念详解,浓密浅出.

介绍: 卓殊强劲的Python的数额解析工具包.

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: 开源粤语言处理包.

介绍: 使用Ruby落成不难的神经互联网例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多多少数学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:已毕项目已经开源在github上边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的点子也能和word2vec取得差不离的效果。其它,无论小编怎么试,GloVe都比不过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:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心绪分类效果很好.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)和中间计算学(36-705),聚焦计算理论和艺术在机器学习世界应用.

介绍:《南洋理理高校蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是新加坡国立应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的情侣非看不可看,提供授课摄像及课上IPN讲义.

介绍:生物教育学的SPARK大数量应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的内容可以关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术仍旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动明白语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌学术简单搜一下,若是谷歌(Google)不可用,那个网址有其一圈子几大顶会的随想列表,切不可以文害辞,胡乱假若.

介绍:随笔+代码:基于集成方法的推特(TWTR.US)心境分类,落到实处代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经新闻处理系统进展大会的英文简称.

介绍:哈佛的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其余报告
里面有部分很有趣的施用 大家可以看看 .

介绍:R语言线性回归多方案速度比较具体方案包涵lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中涉及的三篇论文(机器学习这多少个事、无监控聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很精美

介绍:莱斯学院(Rice University)的纵深学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成特其拉酒评论的开源推特机器人,github地址.

介绍:摄像+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,大卫 泰勒目前在Mc吉尔University切磋会上的报告,还提供了一名目繁多讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的摄像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机械学习地点的一部分用到,代码示例.

介绍:并行机器学习指南(基于scikit-learn和IPython).notebook

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:一个基于OpenGL达成的卷积神经网络,帮助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量历史学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心绪分析工具比较,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分析和数目挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航下面的应用.

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

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年春日学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.国内镜像.

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib完毕易用可增添的机器学习,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,其它一个,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引用小说列表,大多数舆论可利用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的主要性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机器学习:最显眼入门指南,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,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现杰出.

介绍:卡耐基梅隆高校统计机高校语言技术系的资源大全,包含大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,杂文集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推特(Twitter)情绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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