机器学习与深度学习材质,深度学习

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篇章,介绍很圆满,从感知机、神经互连网、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篇章,介绍很完美,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的风靡版本《神经互联网与深度学习综述》本综述的表征是以时间排序,从1940年始发讲起,到60-80年份,80-90时期,一贯讲到2000年后及近日几年的开展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用十分周全.

介绍:那是一份python机器学习库,借使您是一位python工程师而且想深远的学习机器学习.那么这篇小说或者可以协理到你.

介绍:这一篇介绍如若规划和治本属于您协调的机器学习项目标小说,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:要是您还不清楚怎么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成普通话,如果有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:汉兰达语言是机械学习的最紧要语言,有广大的情人想学学R语言,不过接连忘记一些函数与重大字的意思。那么那篇小说只怕可以支持到您

介绍:作者该怎样挑选机器学习算法,这篇文章比较直观的比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等形式的三六九等,此外商讨了样本大小、Feature与Model权衡等题材。别的还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的挑选、理论的牵线都很到位,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, 也契合老手温故而知新.
比起MLAPP/P路虎极光ML等大部头,
恐怕这本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:我是来源于百度,可是她本身已经在二〇一四年五月份提请离职了。可是那篇作品很不利要是您不领会深度学习与援救向量机/计算学习理论有啥样关系?那么相应及时看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌(Google))公司和MIT共同出品的计算机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5一大半:1)声明,总结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时期的微机科学理论,方今国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城高校新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学翼虎语言的校友选读。

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, 查理 Leiserson, Al Aho, Jon
奔驰等大神向Knuth指出了20个难题,内容囊括TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:不会总括怎么做?不领悟如何挑选适合的总括模型怎么办?那这篇小说你的卓越读一读了阿肯色教堂山分校JoshuaB. Tenenbaum和加州理工Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的小说。可以自动选用回归模型系列,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校可以领会一下

介绍:那是一本消息寻找相关的书本,是由加州理工Manning与谷歌(谷歌)副首席营业官Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。如今作者扩大了该科目标幻灯片和作业。IENCORE相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来诠释机器学习重点概念: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.很鲜明

介绍:雅虎研讨院的多寡集汇总:
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,比赛数据,以及系统类的数目。

介绍:那是一本马萨诸塞哈尔滨分校计算学闻名教师Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二零一四年三月已经开课: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,援助初学者快捷入门。而且那篇文章的介绍已经被翻译成中文版。借使您多少明白,那么本身提出你先看一看普通话的牵线。

介绍:重即使本着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几本综述小说,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。

介绍:那是一本图书,主要介绍的是跨语言音讯寻找方面的知识。理论很多

介绍:本文共有四个体系,小编是根源IBM的工程师。它主要介绍了推介引擎相关算法,并扶持读者很快的贯彻那几个算法。 探索推荐引擎内部的暧昧,第
2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商讨推荐引擎内部的机密,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教授戴维Mimno写的《对机械学习初专家的少数提出》,
写的挺实在,强调进行与理论结合,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多寡《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是南开的詹姆士 L.
McClelland。器重介绍了各样神级网络算法的分布式达成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参考下

介绍:【“机器学习”是何等?】JohnPlatt是微软探究院独立物理学家,17年来她径直在机器学习园地耕耘。近来机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定设立博客,向群众介绍机器学习的商量进展。机器学习是怎么,被运用在哪个地方?来看Platt的这篇博文

介绍:二零一四年国际机器学习大会(ICML)已经于八月21-26日在江山议会着力繁华举行。本次大会由微软亚洲研商院和哈工大大学一头主办,是那个装有30多年历史并有名世界的机器学习园地的盛会首次赶到中国,已成功引发满世界1200多位专家的申请参预。干货很多,值得长远学习下

介绍:那篇小说紧若是以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的有血有肉使用,RankNet对NDCG之类不灵敏,插足NDCG因素后改成了LambdaRank,同样的盘算从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就形成了LambdaMA奇骏T。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,LambdaMA奇骏T,尤其以LambdaMACRUISERT最为良好,代表杂文为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
此外,Burges还有众多举世闻名的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将讲演无监督特征学习和纵深学习的要害观点。通过学习,你也将落到实处五个职能学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并学习怎么着选拔/适应这么些想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(尤其是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),如若您不熟悉那几个想法,大家指出你去那里机械学习课程,并先完毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外那有关那套教程的源代码在github下面已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

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

介绍:那份文档来自微软探究院,精髓很多。即使必要完全清楚,须要肯定的机械学习基础。但是有点地点会令人眼睛一亮,一语中的。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的已经算相比详细的了

介绍:每一天请一个大牛来讲座,首要涉及机械学习,大数据解析,并行计算以及人脑商讨。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个特级完整的机械学习开源库统计,假使你以为这么些碉堡了,这背后这些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的恋人举行了翻译普通话介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、加州洛杉矶分校大学总括机系ChrisManning讲授的《自然语言处理》课程所有录制已经足以在加州伯克利分校公开课网站上收看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也足以下载。

介绍:相比 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:利用卷积神经互连网做音乐推荐。

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

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机器学习库,根据大数目、NLP、总计机视觉和Deep
Learning分类开展了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最中央的入门小说,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以,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其他算法中拉开出来的。那里,我们从多个方面来给大家介绍,第三个地方是上学的法门,第一个方面是算法的类似性。

介绍:看题目你已经精通了是如何内容,没错。里面有许多经典的机器学习散文值得仔细与高频的开卷。

介绍:摄像由浦项财经政法学院(Caltech)出品。要求罗马尼亚(Romania)语底子。

介绍:统计了机械学习的经典图书,包蕴数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去读书。不多作者提出你看完一本再下载一本。

介绍:题目很大,从新手到学者。可是看完上边装有资料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且小编早就帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的难点,比如
YouTube 的录制推荐。

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

介绍:统计机视觉入门从前景目标检测1(总括)

介绍:总括机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初我们的入门作品。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

介绍:我王益近期是腾讯广告算法经理,王益硕士结束学业后在google任探讨。那篇小说王益硕士7年来从谷歌(谷歌)到腾讯对此分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级须求上学的教科书和摆布的知识。那样,给机器学习者提供一个更上一层楼的路线图,避防走弯路。其它,整个网站都以关于机器学习的,资源很丰硕。

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:那是一本来自微的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的章程和应用的电子书

介绍:二零一四年3月CMU举行的机械学习夏天课刚刚甘休有近50钟头的录像、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名助教都是牛人:包涵大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在二〇一九年的IEEE/IFIP可信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主题演说。
Sibyl是一个监督式机器学习连串,用来化解预测方面的题目,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌商量院的Christian
Szegedy在谷歌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。若是还是不是很清可看看可能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、米利坚双双院士迈克尔 I.
乔丹:”就算你有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“作者会用那10亿日币建造一个NASA级其余自然语言处理切磋项目。”

介绍:常会见试之机器学习算法思想简单梳理,别的笔者还有一部分别样的机械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个文件与数量挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上不时取得正确成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体怎么创设深度学习的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 助教 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把这一个科目翻译成了华语。倘使您俄语不佳,可以看看那个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(似乎大数据)。其实过五个人都还不精通怎样是深度学习。那篇小说由表及里。告诉您深度学毕竟是什么!

介绍:那是怀俄明电影学院做的一免费课程(很勉强),那几个可以给您在深度学习的中途给你一个学学的思路。里面涉及了部分中坚的算法。而且告诉你如何去选择到骨子里条件中。中文版

介绍:那是吉隆坡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,阅读那一个内容须求有自然的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职务,逐个职务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量法学,心绪计算学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是日前数据解析世界的一个热门内容。很三个人在平日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械学习算法,以供您在工作和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了少数个系列。此外还作者还了一个小说导航.分外的多谢作者计算。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 2013科目。有mp5,
mp4,
pdf各个下载 他是London大学教师,近年来也在非死不可工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个交大大学总括机高校开发的开源粤语自然语言处理(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,帮助单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于罗马尼亚(România)语糟糕,但又很想深造机器学习的爱侣。是一个大的便民。机器学习周刊近来紧要提供中文版,照旧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》的首要数学早先课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂特别不便于,如果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兴味。我个人推举的特级《线性代数》课程是华盛顿圣路易斯分校(science and technology)吉尔伯特Strang助教的教程。 学科主页

介绍:大数目数据处理资源、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高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的多元视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的反驳基础知识。

介绍:应对大数据时代,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志广播揭橥了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器学习格局破解婚恋网站配对算法找到真爱的轶事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了相恋网站2万女用户的600万标题答案,对他们举行了计算抽样及聚类分析(图2,3),最后到底得到了真爱。科技(science and technology)改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年八月1日开拍,该课属于MIT学士级其他科目,对机器人和非线性动力系统感兴趣的朋友不妨可以挑战一下那门课程!

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常用音信资源* 《NLP常用信息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年先河在微机科学的故事集中被引用次数最多的舆论

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)诗歌中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的收集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C哈弗F也会持续公开。

介绍:【神经互联网黑客指南】未来,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作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当您起首写代码,一切将变得清楚。他刚发表了一本图书,不断在线更新

介绍:前谷歌(Google)广告系统工程师Josh 威尔s
讲述工业界和学界机器学习的异议,大实话

介绍:使用Neo4j 做影视评论的心理分析。

介绍:不仅是质地,而且还对有些材质做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们怎样?

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教授(迈克尔 I.
乔丹)助教是机械学习世界神经互联网的大牛,他对纵深学习、神经互联网有着很深远的志趣。因而,很多咨询的难题中涵盖了机器学习园地的种种模型,Jordan助教对此一一做了表达和展望。

介绍:A*检索是人工智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的特级路线,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的骨子里代价,h(n)是顶点n到对象顶点的预计代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内完毕NLP on Azure
Website的布署,立时初步对FNLP各样风味的试用,恐怕以REST
API的花样调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任交大大学首席助教、总结机软件大学生生导师。总计机科学讨论所副所长.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、生物音信再到量子总计等,Amund
Tveit等保养了一个DeepLearning.University小品种:收集从二零一四年起头深度学习文献,相信可以作为深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend
 用到了deep
model社团特征; Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock
Prediction
用到了stock
network。

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的学科,算法深远显出,还有达成代码,一步步展开。

介绍:许多传统的机器学习任务都以在读书function,但是谷歌(Google)脚下有早先攻读算法的趋向。谷歌(谷歌)此外的那篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:我是Motorola技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航大学生写的关于消息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辨识上的利用,其余还有五个。一个是识别垃圾与虚假音讯的paper.还有一个是互联网舆情及其分析技术

介绍:该学科是搜狐公开课的收费课程,不贵,一流福利。紧要适合于对利用奥迪Q5语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中笔者总结了三代机器学习算法完成的演变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的伸张,第三代如斯Parker和Storm已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:里面基本没提到到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的好多行使,以及她们在做推荐进度中拿到的一对经验。最终一条经验是应当监控log数据的材质,因为推荐的质感很依赖数据的身分!

介绍:初大家怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块举办人脸识别

介绍:怎样采纳深度学习与大数目构建对话系统

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采纳,而且首先部分关于Why does
the l1-norm induce sparsity的演说也很不错。

介绍:奥迪Q7KHS是机械学习中第一的概念,其在large
margin分类器上的施用也是广为熟识的。倘若没有较好的数学基础,直接领悟奥迪Q5KHS只怕会正确。本文从中心运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多同查对于机器学习及深度学习的迷离在于,数学方面现已大约知道了,但是动起手来却不领会怎么着入手写代码。加州伯克利分校深度学习大学生Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的深浅学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互连网和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文种过两次最风靡的机器学习算法,大概通晓哪些措施可用,很有支持。

介绍:那几个里面有过多关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深远学习、神经互联网等领域的恢宏源代码(或可实施代码)及连锁故事集。科研写杂文的好资源

介绍:NYU 二零一四年的深浅学习课程资料,有视频

介绍:总括机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个尤其棒的体系

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 是澳国国立大学Li
Fei-Fei的大学生生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界拿到了科研和工程上的突破,发的小说不多,但种种都很朴实,在各种难点上都做到了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,诗歌在那边

介绍:CIKM Cup(可能叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数码挖掘竞技的名称。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRAV4S是一位英国落地的估摸机学家和心境学家,以其在神经互联网方面的贡献知名。辛顿是反向传播算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极促进者.

介绍:微软研讨院深度学习技术大意在CIKM2014
上有关《自然语言处理的纵深学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<协助向量机的高频限价订单的动态建模>拔取了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据营造价格活动预测模型。(股票有高危害,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙一起探索有关于机器学习的多少个理论性难题,并交由一些有含义的结论。最终通过有些实例来证实这几个理论难点的物理意义和骨子里利用价值。

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

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:推荐系统经典随想文献

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”商量会PPT

介绍:计算学习是关于电脑基于数据打造的几率总结模型并应用模型对数码进行前瞻和分析的一门科学,总括学习也化为总计机器学习。课程来自新加坡电子地质学院

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后的经验来缓解给定的难题.

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

介绍:部分粤语列表

介绍:其余作者还有一篇元算法、AdaBoost python完成作品

介绍:加州伯克利高校博士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟牛顿法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集明朗深度学习形式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新竞技 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在事实上比赛之中比调参数和清数据。
若是已装过gensim不要忘升级

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

介绍:那文章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作用。想法不错。练习后近日能一挥而就永不统计,只看棋盘就交由下一步,大约10级棋力。但那篇小说太过乐观,说什么样人类的最终一块堡垒马上快要跨掉了。话说得太早。不过,即使与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油海螺红

介绍:UT Austin教师埃里克Price关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依据本次实验的结果,倘若二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以见到多少个核心——深度学习,数据化学家职业,教育和薪俸,学习数据科学的工具比如Tiguan和Python以及民众投票的最受欢迎的多少正确和数量挖掘语言

介绍:Python落成线性回归,小编还有任何很棒的稿子援引可以看看

介绍:2014中华大数额技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新散文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用PAJERONN和PV在心情分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)宣布在github(目前是空的)。那象征Paragraph%E5%85%AC%E5%B8%83%E5%9C%A8github(%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%9A%84)%E3%80%82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于揭秘面纱了呗。

介绍:NLPIMurano/ICTCLAS2015分词系统揭橥与用户互换大会上的发言,请越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的讲演包含:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货物搜索技术切磋 李然-焦点模型

介绍:Convex Neural Networks 消除维数灾害

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么陶冶,终归CNN中有卷积层和下采样层,就算和MLP的bp算法本质上同一,但款式上或然多少区其他,很通晓在完结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:即使要在一篇作品中匹配十万个根本词怎么做?Aho-Corasick 算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内落成匹配。
但假诺匹配十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把五个正则优化成Trie树的艺术,如日本人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的深浅学习框架,作者近期在google工作,小编主页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:拉姆daNet兰姆daNet是由Haskell完结的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创制、练习并应用了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以利用三种办法组成那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:借使你从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精通,只怕生物消息学,智能机器人,金融展望,那么那门宗旨课程你必须长远摸底。

介绍:”人工智能研究分许多山头。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高质量总计就可拿到智能,他们的‘黄铜色’打败了社会风气象棋季军;另一派别认为智能来自动物本能;还有个很强的门户认为一旦找来专家,把他们的考虑用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的源于

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

介绍:腾讯网有道的三位工程师写的word2vec的解析文档,从着力的词向量/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,基本上是网上有关word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的情人能够看看

介绍:机器学习开源软件,收录了种种机械学习的种种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:小编是电脑研二(写文章的时候,以后是二零一五年了相应快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是一些他的阅历之谈.对于入门的意中人只怕会有扶持

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的篇章,万分好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多故事情节,在此地有一对的精彩内容就是来自机器学习早报.

介绍:这是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍:我与Bengio的兄弟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: 我是360电商技术组成员,那是一篇NLP在中文言分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其它还有一篇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等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把地思想家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的办法写出来,是分外好的手册,领域内的paper各样注解都在用里面的结果。虽说是初等的,但依旧要命的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是驾轻就熟,有些只怕仍然率先次听旁人讲,内容当先文本、数据、多媒体等,让他们伴你先河数据科学之旅吧,具体包罗:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌(Google))化学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际提出

介绍:
极度好的探究递归神经网络的篇章,覆盖了奔驰G级NN的概念、原理、陶冶及优化等各种方面内容,强烈推荐!本文笔者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了家常便饭的资源,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,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各重大内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都以用CRUISER语言编写的。

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

介绍:鲁棒及福利的人造智能优先探究安排:一封公开信,方今早已有Stuart罗素, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近些年霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的暧昧吓唬。公开信的情节是AI物理学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前途进步大势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须要,以及须要小心的社会难题。终归当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关探讨较少。其实还有一部日本剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一伊始的自我学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的时候现身了机械通过学习成才之后想操纵世界的情形。说到这里推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了累累资源,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:脸谱人工智能商讨院(FAIRubicon)开源了一层层软件库,以支持开发者建立更大、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世界常用的付出环境 Torch
中的暗中同意模块,可以在更短的年华内陶冶更大局面的神经互联网模型。

介绍:本文即便是写于二〇一二年,不过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》我Peter哈林顿做的一个访谈。包涵了书中部分的疑难解答和一些个体学习提出

介绍:分外好的吃水学习概述,对二种流行的吃水学习模型都进行了介绍和议论

介绍:重假如描述了采用Lacrosse语言举行数量挖掘

介绍:帮你明白卷积神经互连网,讲解很清楚,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
我的别样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崛起的舆论

介绍:一本学习人工智能的书本,我是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:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来赶快的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那里您可以看出如今深度学习有如何新取向。

介绍:此书在消息寻找领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个I中华V资源列表 ,收录了消息寻找、互联网音信寻找、搜索引擎达成等地点有关的书籍、探究为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍: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。用机器学习消除法律相关分析和展望难点,相关的法律运用包含预测编码、早期案例评估、案件完全处境的展望,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家兴许都相比较面生,不妨明白下。

介绍:
文中涉嫌了最优,模型,最大熵等等理论,其它还有使用篇。推荐系统可以说是一本未可厚非的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完成了谷歌(Vinyals等,卷积神经互联网CNN + 长短时间记念LSTM) 和华盛顿圣路易斯分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互连网本田CR-VNN)的算法。NeuralTalk自带了一个操练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来尝试看

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

介绍:用基于梯度降低的章程练习深度框架的推行推荐指点,小编是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用总计和因果方法做机械学习(录制告诉)

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,小编的钻研方向是机器学习,并行统计假诺您还想打听一些任何的可以看看她博客的其他文章

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选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件计算中的应用

介绍: Awesome种类中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的原由一是用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是个数学商量为主,上面的这份ppt是根源Fields进行的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂文,标注了关键点

介绍:
洛杉矶高校与谷歌(Google)合营的新杂谈,深度学习也得以用来下围棋,据他们说能落得六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还引进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:
DEEPLEAOdysseyNING.UNIVE卡宴SITY的散文库已经选定了963篇经过分类的纵深学习诗歌了,很多经典故事集都已经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一遍机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和扩展,很实用.境内网盘

介绍:很多供销社都用机器学习来消除难题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效吗?斯ParkerMLlib 1.2里边的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经探究的JeremyFreeman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的钻研数据,将来颁发给我们用了。

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,并不关乎公式推导。文中的LDA已毕基本部分应用了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,从学术网络中开掘深度知识、面向科学技术大数目的开掘。收集近4000万小编新闻、8000万舆论音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;援助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的大旨,探讨Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014一流级散文里的解析结果和新点子,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,就算其间的多少课程已经归档过了,可是还有个其他消息没有。感激课程图谱的小编

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是日内瓦大学开源的一个人脸图像识别库。包罗正面和多视角人脸检测五个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第二),能估量人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂谈把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model特别深厚一些。通过全局的安居乐业分布去求解逐个节点影响全面模型。假若合理(转移受到附近的熏陶全面影响)。可以用来反求各个节点的影响全面

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
卓殊棒的强调特征接纳对分类注紧要性的文章。心理分类中,按照互信息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更杰出的成效,锻练和归类时间也大大下降——更尊敬的是,不必花大量时刻在攻读和优化SVM上——特征也同样no
free lunch

介绍:CMU的计算系和电脑系盛名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了统计和机具学习的差异

介绍:随着大数量时期的来临,机器学习变成化解难题的一种重大且主要的工具。不管是工业界仍然学术界,机器学习都以一个敬而远之的大方向,不过学术界和工业界对机器学习的钻研各有尊重,学术界侧重于对机械学习理论的研讨,工业界侧重于如何用机器学习来消除实际难题。那篇文章是美团的骨子里条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型接纳与超参优化、高斯模型与别的模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

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

介绍:Blocks是依照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地成立和管理NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近年来刚好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,目前恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程录制playlist,
感兴趣的同班可以关怀,十分适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的共同特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不器重于人工标签(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:推特(Twitter)技术团队对前段时间开源的时间种类分外检测算法(S-H-ESD)帕杰罗包的牵线,其中对那些的概念和分析很值得参考,文中也涉及——格外是强针对性的,某个世界支出的不得了检测在其他领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难题的作答,数据品质对各类层面集团的性质和频率都首要,文中总括出(不压制)22种典型数据质量难题显现的信号,以及优异的数额质量化解方案(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年迈阿密纵深学习峰会摄像采访,境内云盘

介绍:很好的尺度随机场(CEvoqueF)介绍文章,小编的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网完毕连忙准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着拔取GPU的指出

介绍: Stanford的Trevor Hastie助教在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!我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营造与布署.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍: 选用Torch用深度学习互联网通晓NLP,来自Facebook 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,我用Shannon Entropy来形容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子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包涵集成学习的考虑:组合了BM11和BM15五个模型。4)小编是BM25的指出者和Okapi完成者Robertson.

介绍:
自回归滑动平均(A奥迪Q5MA)时间序列的大致介绍,A奥德赛MA是商量时间系列的要紧形式,由自回归模型(A瑞虎模型)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,拿到了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的水灵秘诀——通过对多量菜单原料关系的发掘,发现孔雀之国菜美味的缘由之一是内部的意味相互龃龉,很风趣的文件挖掘钻探

介绍:
HMM相关小说,其余推荐中文分词之HMM模型详解

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

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主题,有不少翼虎NN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信您也会受益匪浅.

介绍:
成G上T的学易学据,HN近期热议话题,核心涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便的章程,通过BT软件,LX570SS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的完善硬件指南,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以大家,固然细微的歧异也能辨识。研究已注脚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周密结合。

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,互联网经过练习能够做出惊人和可观的事物出来。其余作者博客的别样文章也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的实在应用场景NN选拔参考表,列举了有的杰出难题提出选择的神经网络

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go八个本子的代码

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的强劲回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说重要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式完毕,以及体现一些几乎的事例并提出该从何方上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro Domingos团队的DNN,提供随想和兑现代码.

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,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》
 思路完成.

介绍:本文按照神经互联网的进化进程,详细讲解神经互联网语言模型在各种阶段的款型,其中的模型蕴涵NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等要害变形,统计的专门好.

介绍:经典难点的新切磋:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控统计机交互(BCI)竞赛优越方案源码及文档,包罗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,每篇作品都富含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是因而了同行评审的。IPOL是开放的科学和可再度的探讨期刊。作者平素想做点类似的办事,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,研讨加密数码火速分类难题.

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
,协助营造各个互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的意况下主题达标线性增加速度。12块Titan
20钟头能够形成谷歌net的练习。

介绍:那是一个机器学习资源库,即便比较少.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NICACRUISER15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年始发到当下积淀了不少的正儿八经词语解释,如若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年于今的比赛数据,用PageRank统计世界杯参赛球队排行榜.

介绍:奥迪Q5语言教程,别的还援引一个CR-V语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的敏捷算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依据此.

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神经互连网库,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:
琢磨深度学习活动编码器怎样有效应对维数苦难,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由模式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基础,值得深远学习 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类方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做大规模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消除多标签分类(特征)难点

介绍: DeepMind故事集集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近日托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热情的情人翻译了中文版,大家也足以在线阅读

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,深远浅出.

介绍: 非凡强劲的Python的多少解析工具包.

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的启幕测试体会报告.

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: 开源普通话言处理包.

介绍: 使用Ruby已毕简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多多少物理学家名家推荐,还有资料.

介绍:达成项目现已开源在github上边Crepe

介绍:笔者发现,经过调参,传统的法子也能和word2vec拿走差不离的效劳。其余,无论作者怎么试,GloVe都比但是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思分类功用很好.落到实处代码.

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)和中间计算学(36-705),聚焦计算理论和格局在机器学习园地应用.

介绍:《巴黎高等师范高校蒙特卡洛方法与自由优化学科》是牛津应用数学学士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的心上人必须求看看,提供授课录制及课上IPN讲义.

介绍:生物教育学的SPACRUISERK大数目应用.并且Berkeley开源了她们的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只怕机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自个儿牛逼到无以伦比的idea(自动总结翻译规律、自动了然语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,即使谷歌(Google)不可用,这些网址有这几个世界几大顶会的舆论列表,切不可以文害辞,胡乱如果.

介绍:杂文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,落成代码.

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.

介绍:密歇根教堂山分校的纵深学习课程的Projects 每种人都要写一个故事集级其余报告
里面有一部分很有趣的运用 我们可以看看 .

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

介绍:文中提到的三篇诗歌(机器学习那一个事、无监督聚类综述、监督分类总结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很美丽

介绍:莱斯大学(Rice University)的吃水学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成朗姆酒评论的开源推特(TWTR.US)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,戴维 Taylor目前在McGillUniversity探究会上的告诉,还提供了一密密麻麻讲机器学习方法的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的录像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(亚马逊(Amazon))在机械学习方面的部分拔取,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个依照OpenGL完成的卷积神经网络,协理Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

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《时序计量艺术学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心理分析工具正如,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分析和数量挖掘的可能率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

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

介绍:{swirl}数据练习营:CR-V&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和景逸SUVNN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年冬日学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录制,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SparkMLlib落成易用可增添的机械学习,境内镜像.

介绍:未来上千行代码几率编程(语言)已毕只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,其它一个,其余还援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议起用故事集列表,一大半故事集可利用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的第一性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机器学习:最鲜明入门指南,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开源落成横向评测,参评框架包罗Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现优良.

介绍:卡耐基梅隆高校计算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,随想集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推特(TWTR.US)情绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的Spark summit会议资料.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

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

介绍:武大大学副教师,是图挖掘地点的我们。他掌管设计和促成的Arnetminer是国内当先的图挖掘系统,该连串也是多少个会议的援助商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

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

介绍:新闻寻找,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军博士是现阶段谷歌中国和东瀛阿拉伯语搜索算法的要紧设计者。在谷歌其间,他领导了众多研发项目,包罗不少与普通话相关的产品和自然语言处理的类型,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关随想集.

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

介绍:推特(TWTR.US)新trends的核心落实框架.

介绍:Storm手册,国内有汉语翻译版本,多谢小编.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术散文写作方法和技能,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:神经网络陶冶中的Tricks之迅捷BP,博主的其它博客也挺了不起的.

介绍:笔者是NLP方向的学士,短短几年内切磋成果颇丰,推荐新入门的敌人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg根据GoogleScholar建立了一个统计机领域的H-index牛人列表,大家耳熟能详的各种领域的大牛绝半数以上都在榜上,蕴涵1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百位花旗国工程院/科大学院士,300多位ACM
Fellow,在这边推荐的来由是大家可以在google通过搜索牛人的名字来拿到更加多的资源,那份资料很宝贵.

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

介绍:
那是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,尽管Tiggo语言
已经有类似的项目,但说到底可以追加一个可选项.

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:图像指纹的重复识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供总计机视觉、机器视觉应用的店铺音讯汇总.应用领域包涵:自动协助驾驶和交通管理、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、种种工业自动化和验证、医药和海洋生物、移动装备目的识别和AENVISION、人群跟踪、视频、安全监察、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:新加坡国立吉尔伯特 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/深度学习的数量向量化工具Canova,github,
帮助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文本向量化.

介绍:飞速入门: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、特征接纳和模型拔取难点.

介绍:基于斯Parker的神速机器学习,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应用和挑衅.

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

介绍:一篇关于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能连忙达成练习的常见(多层)深度互联网HN.

介绍:深度学习解读小说.

介绍:Coursera上的引荐系统导论(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,博客的任何机器学习小说也不错.

介绍:推荐系统”性子化语义排序”模型.

介绍:心情时刻更惜字——MIT的流行Twitter商讨结果.

介绍:巴尔的摩大学人类语言技巧研商相关杂谈.

介绍:完成神经图灵机(NTM),品类地址,别的推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿高校的机械视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

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

介绍:一个纵深学习资源页,资料很丰硕.

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的推介系统,国内译版.

介绍:硕士学位杂文:ELM切磋进展.

介绍:Pandas十秒钟速览,ipn.

介绍:面向数据音讯的公文挖掘.

介绍:用网络图片合成延时摄像(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类种类的维数横祸.

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

介绍:预测模型入门.

介绍:深切浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben Jones的数码可视化提出.

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CR-VI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训练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项指标cxxnet比较,选取动态数据流引擎,提供更加多灵活性。以往将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二零一五年国际统计机视觉与形式识别会议paper.

介绍:Netflix工程高管眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注竞技排名+各家散文,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术连锁杂谈.

介绍:基于Caffe的增速深度学习种类CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(陶冶与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其余推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式Lacrosse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)学习笔记整理序列.

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:AndrewNg关于深度学习/自学习/无监督特征学习的报告,国内云.

介绍:诗歌:通过机要知识迁移陶冶奥迪Q5NN.

介绍:面向金融数据的情愫分析工具.

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(谷歌大脑地理学家、caffe制造者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks达成QashqaiNN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三个难题.

介绍:神经网络学习材料推荐.

介绍:面向体系学习的翼虎NN综述.

介绍:CRUISER文本处理手册.

介绍:“非看不可”的Python视频集锦.

介绍:谷歌(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数据的肆意算法(UC Berkeley 2013).

介绍:DataCamp中级Rubicon语言教程.

介绍:免费电子书:轻松掌握拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是基于Scipy为机械学习建筑的的一个Python模块,他的表征就是各类化的分类,回归和聚类的算法包括帮忙向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也安排出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是一个让机器学习钻研不难化的依据Theano的库程序。

介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮肤的高精度统计格局。HTM的为主是基于时间的频频学习算法和储存和收回的时空形式。NuPIC适合于各样种种的题目,越发是检测极度和预测的流多少出自。

介绍:Nilearn
是一个力所能及高效总计学习神经映像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn
工具箱和一部分展开预测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来拓展层层的统计。

介绍:Pybrain是依据Python语言强化学习,人工智能,神经互联网库的简称。
它的目的是提供灵活、简单选取并且强大的机械学习算法和开展三种多种的预约义的环境中测试来比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个互连网挖掘模块。它为多少挖掘,自然语言处理,网络分析和机械学习提供工具。它协理向量空间模型、聚类、辅助向量机和感知机并且用KNN分类法举办分拣。

介绍:Fuel为您的机械学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFA揽胜极光-10
(图片数据集), 谷歌’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你选取她来通过很多样的措施来代替自个儿的数目。

介绍:鲍勃是一个免费的信号处理和机械学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编制的,它的筹划目标是变得进一步便捷并且收缩费用时间,它是由拍卖图像工具,音频和视频拍卖、机器学习和形式识其余汪洋软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和计算的数据集的库程序。这么些模块对于玩具难点,流行的微机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的行使。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它根本是在诸多可取得的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中选择监控分类法。
它还举行特征选用。
这个分类器在无数方面相结合,可以形成不相同的比如说无监控学习、密切关系金传播和由MILK协理的K-means聚类等分门别类连串。

介绍:IEPY是一个小心于关系抽取的开源性音讯抽取工具。它非常主要针对的是内需对大型数据集举办音信提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。

介绍:Quepy是由此转移自然语言难题因而在数据库查询语言中举办询问的一个Python框架。他得以简简单单的被定义为在自然语言和数据库查询中不一致品类的题材。所以,你不用编码就可以建立你协调的一个用自然语言进入你的数据库的序列。今后Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的帮衬。并且布置将它延伸到任何的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经互连网的深度学习的一个库程序,它选择的是经过PyCUDA来进行GPU和CUDA的增速。它是最关键的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不等的活动函数的激活效率,例如引力,涅斯捷罗夫引力,信号丢失和为止法。

介绍:它是一个由有用的工具和平凡数据科学义务的伸张组成的一个库程序。

介绍:这么些顺序包容纳了大气能对您做到机器学习职务有帮扶的实用程序模块。其中多量的模块和scikit-learn一起工作,别的的一般性更有用。

介绍:Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快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提供了一个简短的注脚性语法探索效率因而可以疾速有效地执行算法和更换。

介绍:这一多元工具通过与scikit-learn兼容的API,来创建和测试机器学习效果。那几个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序行使中很受用。当您利用scikit-learn那几个工具时,你会觉拿到蒙受了很大的帮扶。(即使那只好在您有区其余算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的不二法门为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个联合的分类器包装来提供各个种种的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个部落以平行的办法磨炼分类器。同时它也提供了一个交互式的内容。

介绍:用亚马逊(亚马逊)的机械学习建筑的简易软件收集。

介绍:那是一个在Python语言下基于scikit-learn的最好学习机器的落到实处。

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整理的深度学习数据集列表.

介绍:Go语言编写的自然语言处理工具.

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

介绍:预测模型的多少个方面.

介绍:香港金融学院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:CVPCRUISER2015上谷歌的CV研讨列表.

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辨析

 

 

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

介绍:这是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的风行版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的特色是以时间排序,从1940年开班讲起,到60-80年份,80-90时代,一直讲到2000年后及近日几年的进行。涵盖了deep
learning里种种tricks,引用相当周详.

注:机器学习材质篇目一共500条,篇目二初叶更新

盼望转发的恋人,你可以绝不联系自个儿.然则毫无疑问要封存原文链接,因为那些项目还在一而再也在不定期更新.希望观望文章的情侣可以学到更加多.别的:某些材料在炎黄拜会要求梯子.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:ICML2015
杂文集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习计算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总括机视觉与情势识别(CVPRubicon)大会在美利坚合众国慕尼黑举行。微软研商员们在大会上显示了比过去更快更准的微处理器视觉图像分类新模型,并介绍了哪些接纳Kinect等传感器实今后动态或低光环境的快捷大规模3D扫描技术.

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

介绍:机器学习工具包/库的概括/相比.

介绍:数据可视化最佳实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度网络.

介绍:数据地理学家职位面试题.

介绍:准确评估模型预测误差.

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:来自Facebook的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(谷歌)神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用音信资源.

介绍:语义图像分割的事实演示,通过深度学习技能和可能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件流聚类.

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:神经互联网入门.

介绍:来自德克萨斯奥斯汀分校的布局化稀疏散文.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的杂谈 .

介绍:20个最吃香的开源(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的展望分析服务框架Palladium.

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

介绍:读完那100篇故事集就能成大数量高手,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将发表可增加/自动调参贝叶斯推理神经网络.

介绍:面向上下文感知查询建议的层系递归编解码器.

介绍:GPU上依照Mean-for-Mode估计的便捷LDA锻练.

介绍:从实验室到工厂——打造机器学习生产架构.

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)面向机器视觉的深浅学习.

介绍:打造预测类应用时怎么样抉择机器学习API.

介绍:Python+感情分析API完毕典故情节(曲线)分析.

介绍:(奥迪Q7)基于推特(TWTR.US)/心理分析的口碑电影推荐,别的推荐分类算法的论据相比较分析.

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

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(TucsonLDM 2015)总括强化学习入门.

介绍:戴维 Silver的纵深加深学习教程.

介绍:深度神经网络的可解释性.

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社交互连网与新闻互连网分析课程资料+课设+数据.

介绍:戴维Silver(DeeMind)的加深学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的高速深度学习.

介绍:来自微软的<卡宴编程入门>.

介绍:(Go)心绪分析API服务Sentiment Server.

介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.

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

介绍:Nvidia深度学习课程.

介绍:二零一五年深度学习暑期课程,推荐教授主页.

介绍:那是一篇有关百度作品《基于深度学习的图像识别进展:百度的多少推行》的摘要,提出两篇文章结合起来阅读.

介绍:视频标注中的机器学习技术.

介绍:学士杂文:(Ilya Sutskever)景逸SUVNN训练.

介绍:深度神经互联网的金黄区域:可解释性难题,中文版.

介绍:Golang 完毕的机械学习库资源汇总.

介绍:深度学习的总计分析.

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:华盛顿圣Louis分校的自然语言掌握课程.

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
文人在机器学习教学方面装有丰硕的经历,这本书小但精致.

介绍:由荷兰王国大邱大学 & 谷歌瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于计算和翻译机器学习和处理器视觉类资料的博客,蕴涵的内容:Hinton的CSC321课程的总计;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的法则统计;Theano基础知识和陶冶统计;CUDA原理和编程;OpenCV一些计算.

介绍:针对实际难题(应用场景)如何选拔机器学习算法(种类).

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何?推荐MSRA的FrankSoong老师关于语音合成的深浅学习方式的水墨画和幻灯片与以及谷歌的LSTM-HighlanderNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据科学的点子

介绍:方式识别与机具学习书本推荐,本书是微软北卡罗来纳教堂山分校研讨院大神Bishop所写,算是不过广为认知的机器学习读本之一,内容覆盖周详,难度中上,适合学士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:这篇诗歌荣获EMNLP2015的特等数据/资源奖优良奖,标明的Twitter数据集

介绍:小编在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件资源汇总

介绍:Buffalo大学助教Sargur Srihari的“机器学习和几率图模型”的视频课程

介绍:波德戈里察希伯来大学教学Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢高校教授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同班选读

介绍:机器学习学习清单

介绍:网易下面的一篇有关NLP界有何神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合开创者&首席执行官 Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习进程中的紧要概念,应用程序和挑战,意在让读者可以三番五次查找机器学习知识。

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

介绍: 无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件.

介绍: 在亚马逊(Amazon)数据和众包Mechanical
Turk上,完结了来自彩票和处理的机制,以募集用户对产品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)训练集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,提高卖家利润和顾客满足度

介绍:来自Berkeley分校的大规模机器学习.

介绍:来自52ml的机械学习质地大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二零一三年世界首个数据科高校(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小时的报告,共248页,是对引进系统发展的四次周密概括,其中还包括Netflix在天性化推荐方面的有些经验介绍.

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

介绍:Spark上的Keras深度学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习总计物农学.

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宗旨建模.

介绍:Hadoop集群上的周边分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深度学习热门”东家”排名.

介绍:(c++)神经互连网手把手完结教程.

介绍:Hong Kong普通话高校汤晓鸥教师实验室发表的重型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 有名的人,202K
脸部图像,每一种图像40余标注属性.

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

介绍:谷歌(谷歌)商讨院萨姆y Bengio等人近日写的景逸SUVNN的Scheduled
Sampling陶冶方法杂谈.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/计算/可视化/深度学习相关项目大列表.

介绍:CMU的新闻论课程.

介绍:谷歌(Google)琢磨院Samy
Bengio
等人近年来写的HavalNN的Scheduled
Sampling陶冶方法杂谈.

介绍:基于Hadoop集群的常见分布式深度学习.

介绍:来自俄勒冈教堂山分校大学及NVIDIA的劳作,很实在很实用。接纳裁剪网络连接及重磨练方法,可大幅度压缩CNN模型参数。针对亚历克斯Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度意况下,模型参数可大幅度回落9-13倍.

介绍:无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件,github.

介绍:当今世界最NB的25位大数据数学家,通过她们的名字然后放在google中追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)连串教程.

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

介绍:数据正确(学习)资源列表.

介绍:应对非均衡数据集分类难点的八大策略.

介绍:重点推荐的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:计算建模/统计神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的经贸图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经网络与深度学习。近期提供了前四章的文稿,第一章通过手写数字识其他例子介绍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:数据科学大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习资源列表.

介绍:很多arXiv下面闻明随想可以在那些网站找到github的档次链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:Spark机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:保罗Alan人工智能实验室表示,谷歌Scholar是十年前的产物,他们未来想要做特别的增高。于是推出了全新的,专门针对化学家设计的学问搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半督察学习,Chapelle.篇篇都以经典,小编包含Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.其它推荐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:为入门者准备的深度学习与神经网络免费资源.

介绍:谷歌 开源最新机器学习连串TensorFlow,其它提供TensorFlow白皮书white paper of tensorflow
2015
.hacker
news
,谷歌大牛解读TensorFlow

介绍:Samsung开源的高效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EscortNN(Recurrent)学习教程.

介绍:Princeton Vision Group的吃水学习库开源.

介绍:基于AWS的机关分布式科学计算库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:推荐圣何塞大学机械学习与数据挖掘探究所所长——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联网高效练习Net2Net.

介绍:徐亦达机器学习课程 Variational Inference.

介绍:深度神经互联网结构学习.

介绍:来自巴黎高等师范高校的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:那么些专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该学科是由Reid
Hoffman等互连网boss级人物设置的,每节课请一位巨头集团的相关领导来做访谈,讲述该铺面是怎么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了然(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——翼虎L+RubiconNN算法音信论.

介绍:数据数学家毕业后一而再攻读的5种格局.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下管理学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:二零一五年份CCF出色硕士学位随想奖散文列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:北大大学邱锡鹏名师编制的神经网络与深度学习课本,ppt.

介绍:微软北美洲切磋院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其他技巧原理分析

介绍:迈克尔·I.Jordan的主页.依照主页可以找到很多资源。迈克尔·I.Jordan是颇负盛名的处理器科学和计算学学者,首要探究机器学习和人为智能。他的机要贡献包罗指出了机械学习与统计学之间的联络,并有助于机械学习界广泛认识到贝叶斯互联网的重点。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
F牧马人S是一位英帝国落地的测算机学家和心境学家,以其在神经网络方面的贡献知名。辛顿是反向传来算法和相比较散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极性促进者.通过他的主页可以挖掘到很多Paper以及优良学生的paper,别的推荐她的学习者Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,如若您不明白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大规模深度学习运用演进

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:推荐微软澳大利亚(Australia)啄磨院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第三版(草稿)

介绍:Stanford新课”计算词汇语义学”

介绍:新加坡北大王巍华先生的统计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)深度学习运用之流量鉴别(协议鉴别/万分检测),[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:一个推介系统的Java库

介绍:多为重图的谱分解及其在互连网入侵检测中的应用(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批量的机械学习算法和计算检验,并可以处理中小圈圈的数据集

介绍:递归神经网络awesome种类,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿高校的教学,首要啄磨方向是机器学习与数码挖掘.在二零一五年的ACM
webinar会议,曾发布了有关盘点机器学习世界的五大流派宗旨解说.他的个人主页拥有众多唇齿相依商讨的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:那篇文章内的引进系统资源很丰盛,我很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的故事集.

介绍:(天管艺术学)贝叶斯方法/MCMC教程——总计实战

介绍:免费书:总计稀疏学习,小编Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
皆以哈工大高校的教师,Trevor
Hastie更是在总计学学习上建树多多

介绍:宝马X3分布式总计的上扬,其余推荐(福特Explorer)天气变化可视化,(Evoque)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的主旨探究会——情绪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,长远浅出介绍深度学习,由雨果 Larochelle(Yoshua
Bengio的博士生,杰弗里 Hinton以前的大学生后)主讲,强烈推荐.

介绍:亚拉巴马坎皮纳斯分校新科目,面向视觉识其余卷积神经互连网(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015议会计算第一局地,第二部分.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:俄亥俄州立大学老牌视觉几何组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事先两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和识别图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。杂谈、数据和代码.

介绍:总结机视觉的一个较大的数据集索引,
包蕴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身须求的库了.

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,而且研讨了 feature-based
和 feature-free method 的长度。在人民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竞技联合商量会的幻灯片和摄像.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]据悉TensorFlow的深度学习/机器学习课程.

介绍:Escort-bloggers网站2015″必读”的100篇文章,奥迪Q3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:那是一本在线的吃水学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
亚伦 Courville.倘使你是一位新入门的学习者可以先看那本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.华语译本

介绍:UFLDL推荐的深度学习阅读列表.

介绍:London州立大学布法罗分校二零一五年冬日机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的深度学习Python库之一,亦帮助GPU,入门比较难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:博士故事集:神经网络计算语言模型.

介绍:文本数据的机器学习机关分拣方法(下).

介绍:用凯雷德NN预测像素,可以把被屏蔽的图纸补充完整.

介绍:微软商讨院把其深度学习工具包CNTK,想进一步询问和读书CNTK的同校可以看明日发布的《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,传授直觉和经验,全体Python示例,内容覆盖Carl曼滤波器、扩大卡尔曼滤波,无迹Carl曼滤波等,蕴涵陶冶和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的统计测算,CR-V示例代码,很不利GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的教程,其内容包涵了学习人工智能所利用的吃水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,文章和资源的清单。那张清单依照各个核心开展写作,包涵了诸多与深度学习有关的品种、计算机视觉、抓好学习以及种种架构.

介绍:这是由多恩马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数据、Hadoop、scikit-learn和不错Python堆栈以及许多其余方面的始末。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的一定构架和概念等.

介绍:开源的深度学习服务,DeepDetect是C++已毕的依据外部机器学习/深度学习库(近年来是Caffe)的API。给出了图片练习(ILSV汉兰达C)和文书练习(基于字的情义分析,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和技术频道,涵盖了多少挖掘,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发表.

介绍:犹他州大学Matt Might助教推荐的大学生阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不肯定的正确——几率论导论(MITx).

介绍:Odyssey语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态回忆互联网落成.

介绍:英文主页

介绍:50个大数量解析最佳学习资源(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的应有尽有硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文

介绍:kaiming开源小说

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:如何在社会媒体上做言语检测?没有数量怎么办?推文(Tweet)官方披露了一个丰盛贵重的数据集:12万标明过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机械学习重大会议ICL陆风X8 2016录用小说

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/数据收集/内容设计生死相依资源推荐

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2016版)35个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔 I.
Jordan两位大家首次联袂发文,CAFFE和SPA昂CoraK完美组合,分布式深度学习混搭情势!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Haval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种类

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:斯Parker视频集锦

介绍:奥德赛语言深度学习第二节:从零开端

介绍:图解机器学习

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

介绍:10本最佳机器学习免费书

介绍:ICCV15视频集

介绍::(Yahoo)基于Hadoop/斯Parker的分布式Caffe完毕CaffeOn斯Parker

介绍:Learning to Rank简介

介绍:全球深度学习专家列表,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:深刻机器学习,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的探讨地理学家,其余首页:computervisiontalks的始末也很丰裕,尽管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.紧跟深度学习的情报、探究进展和有关的创业商机。从事机械学习,深度学习园地的恋人提议天天看一看

介绍:马克斯out网络剖析

介绍:NIPS领域的集会paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的运用,纵然您从事生物工程领域,可以先读书一篇小说详尽介绍

介绍:深度学习在生物音讯学领域的拔取

介绍:一些有关机器学习必要知道知识,对于刚刚入门机器学习的同窗应该读一读

介绍:耶鲁大学机械学习用户组主页,网罗了新加坡国立高校有些机器学习领域专家与谍报

介绍:Randy
Olson’s
的片段多少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:用斯威夫特开发苹果采取的倒是很多,而用来做机械学习的就相比较少了.斯维夫特Ai在那方面做了好多聚集.可以看看

介绍:怎么样向一位5岁的小儿解释协理向量机(SVM)

介绍: reddit的机械学习栏目

介绍:
总括机视觉领域的一对牛人博客,超有实力的钻研部门等的网站链接.做统计机视觉方向的情人提议多关怀其中的资源

介绍:香岛中戏剧大学深度学习商讨主页,此外切磋小组对二零一三年deep learning
的最新进展和有关诗歌
做了整治,其中useful
links的始末很受益

介绍:
这是一篇有关寻找引擎的学士散文,对未来常见使用的寻找引擎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方面的商讨杂谈.

介绍:
来自谷歌(谷歌(Google))大脑的反复分布式梯度降低.同时引进普遍分布式深度互连网

介绍: 社交总结商量有关难点综述.

介绍: 社交计算应用领域概览,里面有些经典杂谈推荐

介绍: 协同过滤在推荐系统应用.

介绍: 协同过滤在内容引进的琢磨.

介绍: 协同过滤经故事事集.

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: 总括机图形,几何等杂谈,教程,代码.做计算机图形的引进收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚(República de Colombia)高校课程,稀疏代表和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的青年切磋者奖(Young
Researcher
Award)授予完毕博士学位后七年内得到良好进献的;由CV社区提名,在CVPRAV4会议上公布。二零一五年得主是哥大助理助教John赖特,09年《健壮人脸识其余稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系有名教授亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员如何学习Machine
Learning》的提议:亚历克斯推荐了不少有关线性代数、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:
软件工程领域以后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,分享了很多代码集合,并且认为ML可以用在前瞻代码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:包含兰德奥迪Q7NN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、Fast锐界-CNN、DeepBox、M中华V-CNN、法斯特er
CRUISER-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

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

介绍:
哈佛星机交互组五篇CHI16篇章。1.众包激励机制的行事文学研商:批量结算比单职务的达成率高。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核心分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其他移动估量。5.鼓励出错以加快众包速度。

介绍: 自学数据正确

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

介绍:
Leaf是一款机器学习的开源框架,专为黑客创设,而非为地理学家而作。它用Rust开发,传统的机器学习,到现在的纵深学习通吃。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、相比强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICL酷路泽 2016 杂谈的代码集合

介绍: 此书是安拉阿巴德希伯来高校可能率图模型大牛达芙妮Koller所写,主要涉及的是贝叶斯互联网和马尔科夫逻辑网络的learning和inference难题,同时又对PGM有深远的说了解释,是上学几率图模型非看不可的书籍。难度中上,适合有一对ML基础的钻研生.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: Spark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网络安全地点拔取的资源帖,包蕴了一些主要的站点,杂文,书籍,麻省理工(science and technology)课程以及一些灵光的教程.

介绍: 加利福尼亚圣佩特罗苏拉分校大学(MIT)开设课程.S094:自主驾驶小车的深度学习

介绍: ICML 2016录像集锦

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入门深度读书

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:微软南美洲探讨院的刘铁岩等人多年来在AAAI
2017上做的有关优化以及广泛机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对价值观的优化算法,尤其是有些答辩个性以及分布式算法的照应理论特性都有一个比较详细的下结论。分外适合想疾速精通这一个领域的大方和工程师。别的,这些Tutorial还介绍了D德州仪器的一些景况,作为一个分布式统计平台的利弊,还顺带比较了斯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安插性思想和完结,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的习性和异同。

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:录制发表:自然风貌可依赖机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌发布大规模音频数据集

介绍:陶冶神经网络的5种算法

介绍:笔记:浦项科技CS224n深度读书NLP课程(2017)

介绍:London深度学习研究会资料

介绍:诗歌导读:深度神经网络精通、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有好多经典推荐可以翻阅

介绍:面向机器学习的Marco夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习杂谈与资源大列表(杂谈、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:软件工程师的机器学习

介绍:量化金融(Quants)资源列表

介绍:《统计机还是不大概做如何——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌(谷歌(Google))发故事集详解TPU

介绍:二〇一七年ICWSM会议随想合集,业内对它的评价是:”算是最拔尖也是最早的有关社会计算的会议”。里面的诗歌大部分是商量社交互连网的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容仍然挺前沿的。如果你是做社会计算的依然得以看看。毕竟是行业内名列前茅的议会。对了,只如若您精通名字的盛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)普通话机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(汉语字幕)

介绍:斯坦福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,倘若你是一位python工程师而且想深切的上学机器学习.那么那篇小说可能可以接济到你.

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

介绍:若是您还不知底怎么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成汉语,假诺有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:本田CR-V语言是机械学习的机要语言,有那多少个的意中人想深造Haval语言,但是接连忘记一些函数与重大字的意思。那么那篇作品只怕可以扶助到你

介绍:小编该怎么挑选机器学习算法,那篇小说比较直观的相比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等格局的三六九等,别的琢磨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。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,我对于例子的选料、理论的牵线都很成功,按部就班。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/PLX570ML等大部头,
只怕那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是源于百度,不过她自身已经在二零一四年7月份报名离职了。可是那篇小说很不错假诺你不领会深度学习与帮忙向量机/计算学习理论有哪些联系?那么相应立刻看看那篇小说.

介绍:这本书是由谷歌(谷歌)商家和MIT共同出品的电脑科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)声明,总结。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:消息时期的总括机科学理论,近来境内有纸质书购买,iTunes购买

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

介绍:这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, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Romeo等大神向Knuth指出了20个难点,内容囊括TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总括如何做?不知底怎么样抉择适合的总括模型如何是好?那那篇作品你的美好读一读了牛津JoshuaB. Tenenbaum和牛津Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自行接纳回归模型系列,还是可以活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校能够精通一下

介绍:那是一本音信寻找相关的书籍,是由密西西比香槟分校Manning与谷歌(谷歌(Google))副经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音信寻找教材之一。近日笔者增加了该课程的幻灯片和学业。ICRUISER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点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎商量院的多少集汇总:
包蕴语言类数据,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,以及系统类的数量。

介绍:那是一本西弗吉尼亚理工总括学有名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年十一月早已开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习材料会聚是专为机器学习初大方推荐的上乘学习资源,辅助初学者连忙入门。而且那篇小说的牵线已经被翻译成中文版。若是你有些熟识,那么作者提出您先看一看粤语的牵线。

介绍:主假诺本着Bengio的PAMI
review的小说找出来的。包括几本综述小说,将近100篇杂谈,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本图书,主要介绍的是跨语言消息寻找方面的学识。理论很多

介绍:本文共有多个连串,小编是缘于IBM的工程师。它最主要介绍了推荐引擎相关算法,并协助读者很快的落实那么些算法。
切磋推荐引擎内部的暧昧,第 2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,深究推荐引擎内部的绝密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校消息科学系助理教授戴维Mimno写的《对机械学习初专家的少数提议》,
写的挺实在,强调进行与理论结合,最终还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,我是巴黎综合理工的詹姆斯 L.
McClelland。敬服介绍了种种神级互连网算法的分布式落成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参照下

介绍:【“机器学习”是什么?】JohnPlatt是微软研商院独立地理学家,17年来他直接在机械学习世界耕耘。近来机器学习变得敬而远之,Platt和共事们遂决定举办博客,向民众介绍机器学习的探究进展。机器学习是如何,被选择在哪个地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于五月21-26日在国家会议大旨热闹举行。本次大会由微软亚洲切磋院和北大大学联合主办,是以此具有30多年历史并出名世界的机械学习世界的盛会首次来到中国,已成功掀起全球1200多位学者的提请加入。干货很多,值得长远学习下

介绍:那篇文章主如若以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的现实性应用,RankNet对NDCG之类不灵动,插手NDCG因素后变成了拉姆daRank,同样的盘算从神经互连网改为运用到Boosted
Tree模型就完了了拉姆daMACRUISERT。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,LambdaMA奥德赛T,特别以LambdaMA中华VT最为非凡,代表随想为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有许多名牌的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将解说无监控特征学习和纵深学习的根本意见。通过学习,你也将贯彻多少个成效学习/深度学习算法,能观望它们为你工作,并就学如何利用/适应那个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是驾轻就熟的督查学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假诺你不熟习那么些想法,大家指出你去那里机械学习课程,并先完结第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:这份文档来自微软切磋院,精髓很多。要是须求完全明白,须要自然的机器学习基础。不过有些地点会令人耳目一新,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的早已算相比较详细的了

介绍:每日请一个大牛来讲座,主要涉嫌机械学习,大数额解析,并行计算以及人脑探究。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个极品完整的机器学习开源库总计,假使您认为那个碉堡了,那背后这些列表会更让你惊叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的爱人举行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、印度孟买理工高校总结机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程所有摄像已经得以在斯坦福公开课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与试验也足以下载。

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着北大完成学业、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
爱好者的教义。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,依照大数额、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:机器学习最中央的入门文章,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候怀疑人们都以,很多算法是一类算法,而有点算法又是从其余算法中延长出来的。那里,大家从三个地点来给大家介绍,第三个方面是上学的方法,第三个地点是算法的类似性。

介绍:看难点你曾经清楚了是怎么内容,没错。里面有为数不少经典的机械学习散文值得仔细与高频的阅读。

介绍:摄像由哈工大高校(Caltech)出品。必要英语底子。

介绍:总计了机械学习的经典书籍,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。不多作者提议你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大家。可是看完上面装有资料。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且笔者早已帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来搞定预测方面的标题,比如
YouTube 的录制推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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

介绍:总计机视觉入门以前景目标检测1(统计)

介绍:统计机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大方的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:下集在那边莫名其妙的伽玛函数(下)

介绍:我王益近日是腾讯广告算法老董,王益学士完成学业后在google任探讨。那篇作品王益硕士7年来从谷歌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,每级要求学习的读本和控制的文化。那样,给机器学习者提供一个迈入的门道图,防止走弯路。其它,整个网站都以有关机器学习的,资源很丰裕。

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:那是一本来自微的商讨员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的艺术和选择的电子书

介绍:二零一四年1四月CMU举办的机器学习冬日课刚刚截止有近50钟头的录制、十几个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名讲师都以牛人:包蕴大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在二零一九年的IEEE/IFIP可倚重系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的核心演说。
Sibyl是一个监督式机器学习系列,用来消除预测方面的难点,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌)研讨院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌)研商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。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、米利坚双双院士迈克尔 I.
Jordan:”假使你有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“作者会用那10亿法郎建造一个NASA级别的自然语言处理讨论项目。”

介绍:常会晤试之机器学习算法思想简单梳理,其它我还有一部分别样的机械学习与数量挖掘小说纵深学习小说,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上不时取得正确成绩的TimDettmers介绍了他本身是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体怎么打造深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

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

介绍:是Stanford 助教 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热心的把那几个课程翻译成了汉语。如果你匈牙利(Magyarország)语糟糕,能够看看这一个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就好像大数量)。其实过多少人都还不了然什么是深浅学习。那篇小说由表及里。告诉你深度学终归是什么!

介绍:那是佛蒙特教堂山分校大学做的一免费课程(很勉强),这些可以给你在深度学习的路上给您一个学学的思绪。里面涉及了部分中坚的算法。而且告诉您什么样去行使到实在条件中。中文版

介绍:这是圣保罗大学做的一个深度学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际行使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那一个故事情节需求有自然的根底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,各种任务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间音讯分析,多重变量分析,计量文学,心绪总计学,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数据解析世界的一个热门内容。很多个人在平常的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你统计一下宽广的机械学习算法,以供您在劳作和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了一些个密密麻麻。其余还小编还了一个文章导航.分外的谢谢小编总计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理序列之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013科目。有mp3,
mp5,
pdf各类下载
他是London高校教书,近期也在非死不可工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个北大高校处理器学院开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含汉语分词、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 开源的机械学习工具包,协助单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于塞尔维亚(Република Србија)语糟糕,但又很想学学机器学习的对象。是一个大的便民。机器学习周刊近来首要提供中文版,照旧面向周边国内爱好者,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。感激小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重大数学初步课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不易于,即便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趣味。小编个人推举的一级《线性代数》课程是交大吉尔伯特Strang教师的科目。
学科主页

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

介绍:雅虎特邀了一名源于本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的如拾草芥摄像课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器学习算法的驳斥基础知识。

介绍:应对大数量时期,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视公布了UCLA数学博士克莉丝 McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习方式破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了相恋网站2万女用户的600万标题答案,对他们开展了总括抽样及聚类分析(图2,3),最终终于拿到了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年三月1日开讲,该课属于MIT博士级其他学科,对机器人和非线性引力系统感兴趣的爱人不妨可以挑战一下这门科目!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌(Google)用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音信资源*
《NLP常用新闻资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年启幕在微机科学的舆论中被引述次数最多的故事集

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文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。可以实时的采集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

介绍:【神经互联网黑客指南】以往,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么样更好读书它?能够让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当您从头写代码,一切将变得清清楚楚。他刚宣布了一本图书,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情义分析。

介绍:不仅是质感,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:机器学习教会了我们什么样?

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

介绍:Jordan助教(迈克尔 I.
Jordan)教师是机器学习园地神经互连网的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深入的志趣。因而,很多讯问的难点中涵盖了机械学习世界的各项模型,乔丹助教对此一一做了表明和展望。

介绍:A*找寻是人为智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的超级途径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到目的顶点的推测代价。合集

介绍:本项目拔取了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的布署,立时初步对FNLP各类特色的试用,或然以REST
API的样式调用FNLP的言语分析功效

介绍:现任武大大学首席助教、总结机软件学士生导师。计算机科学研讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数额、生物消息再到量子计算等,Amund
Tveit等保养了一个DeepLearning.University小项目:收集从二〇一四年开班深度学习文献,相信能够看做深度学习的源点,github

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend

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

介绍:笔者是深浅学习一线大牛Bengio组写的教程,算法深远显出,还有完成代码,一步步拓展。

介绍:许多观念的机器学习义务都以在就学function,不过谷歌(Google)脚下有始发攻读算法的可行性。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Motorola技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航学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识别上的行使,别的还有三个。一个是可辨垃圾与虚假音信的paper.还有一个是互连网舆情及其分析技术

介绍:该课程是微博公开课的收费课程,不贵,超级福利。紧要适合于对选拔PRADO语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中我计算了三代机器学习算法完成的衍变: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Spark和Storm已毕了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总结机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其余三本是Hartley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:里面基本没提到到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的大队人马使用,以及他们在做推荐进度中收获的局地经验。最终一条经验是理所应当监控log数据的成色,因为推荐的成色很依赖数据的品质!

介绍:初专家怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材质

介绍:用树莓派和相机模块举行人脸识别

介绍:怎么样运用深度学习与大数据营造对话系统

介绍:Francis Bach合营的关于稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的应用,而且率先有的有关Why does
the l1-norm induce sparsity的表明也很科学。

介绍:CRUISERKHS是机械学习中至关主要的概念,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟稔的。倘诺没有较好的数学基础,直接驾驭科雷傲KHS大概会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同室对于机械学习及深度学习的迷离在于,数学方面现已大致知道了,可是动起手来却不知晓哪些出手写代码。澳大波尔多国立深度学习学士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:本文子禽过一回最风靡的机械学习算法,差不多了然什么措施可用,很有辅助。

介绍:这几个里面有众多关于机器学习、信号处理、计算机视觉、长远学习、神经网络等领域的大度源代码(或可举办代码)及连锁杂文。科研写杂谈的好资源

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上面100个可怜棒的档次

介绍:当前加州学院Owen分校为机械学习社区爱戴着306个数据集。查询数据集

介绍:安德烈j Karpathy 是清华大学Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、录制语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各种都很朴实,在各种难题上都做到了state-of-art.

介绍:安德烈j
Karpathy的深度加深学习演示,杂文在此间

介绍:CIKM Cup(大概叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM实行的国际数据挖掘比赛的称呼。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
F帕杰罗S是一位United Kingdom落地的计算机学家和心历史学家,以其在神经网络方面的进献知名。辛顿是反向传来算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的主动促进者.

介绍:微软研讨院深度学习技术中央在CIKM2014
上有关《自然语言处理的深浅学习理论与实际》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>选拔了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格活动预测模型。(股票有危害,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴联手探索有关于机器学习的多少个理论性难题,并交给一些有意义的下结论。最终经过一些实例来表明那一个理论难点的物理意义和实际行使价值。

介绍:我还著有《那就是摸索引擎:大旨技术详解》一书,重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:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”研商会PPT

介绍:统计学习是关于电脑基于数据创设的几率计算模型并使用模型对数码举行展望和分析的一门科学,总计学习也改为统计机器学习。课程来自新加坡外贸大学

介绍:机器学习的靶子是对电脑编程,以便利用样本数量或今后的经历来解决给定的难点.

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

介绍:部分汉语列表

介绍:别的作者还有一篇元算法、AdaBoost python完结作品

介绍:加州Berkeley高校博士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从Newton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:还有续集大千世界深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPIKuga提供了NLPI本田CR-V/ICTCLAS中文分词的Python接口,别的Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,粤语标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍:这小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱操练模型识别功用。想法不错。操练后近来能不负众望永不总计,只看棋盘就提交下一步,几乎10级棋力。但那篇小说太过乐观,说哪些人类的结尾一块堡垒马上快要跨掉了。话说得太早。但是,倘若与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油本白

介绍:UT Austin助教EricPrice关于二零一九年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,依照这一次试验的结果,若是二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总括了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以见见多个主旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪资,学习数据科学的工具比如君越和Python以及公众投票的最受欢迎的数码科学和数量挖掘语言

介绍:Python完毕线性回归,作者还有其他很棒的作品援引能够看看

介绍:2014中国大数据技术大会33位主旨专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂谈Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RubiconNN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)。这象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

介绍:NLPILX570/ICTCLAS2015分词系统发表与用户交流大会上的解说,请更加多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演讲包含:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术探讨
李然-主题模型

介绍:Convex Neural Networks 消除维数灾祸

介绍:介绍CNN参数在采纳bp算法时该怎么操练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上平等,但花样上大概有些不一样的,很显著在做到CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:如果要在一篇作品中匹配十万个首要词如何是好?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,可以在线性时间内达成匹配。
但若是同盟十万个正则表明式呢 ?
这时候可以用到把三个正则优化成Trie树的办法,如扶桑人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者近日在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:LambdaNet拉姆daNet是由Haskell落成的一个开源的人造神经网络库,它抽象了互联网创造、操练并应用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以选择各样措施组成这几个函数来操作实际世界数据。

介绍:如若你从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言掌握,可能生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门宗旨课程你必须深远通晓。

介绍:”人工智能切磋分许多门户。其中之一以IBM为代表,认为假诺有高质量统计就可收获智能,他们的‘暗绛红’战胜了社会风气象棋亚军;另一黑手党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,把她们的盘算用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的起点

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)元素句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:知乎有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,从基本的词向量/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感兴趣的心上人可以看看

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

介绍:小编是电脑研二(写作品的时候,今后是二〇一五年了相应快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是一些他的经验之谈.对于入门的朋友只怕会有帮扶

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的文章,非常好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此处有部分的优质内容就是缘于机器学习晚报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的文章

介绍:笔者与Bengio的小兄弟Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(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: 笔者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在汉语分词中的应用

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等领域,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把化学家用高深装逼的数学语言写的矩阵可能率不等式用初等的措施写出来,是丰富好的手册,领域内的paper种种申明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么尤其的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是如数家珍,有些恐怕仍旧率先次听他们说,内容当先文本、数据、多媒体等,让他们伴您初阶数据正确之旅吧,具体包罗:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌(Google))化学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际提出

介绍:
极度好的研商递归神经互联网的篇章,覆盖了路虎极光NN的定义、原理、训练及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文笔者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了很多的资源,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,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各首要内容都伴有实际例子及数量,书中的例子程序都以用PAJERO语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的吃水学习导引:从浅层感知机到深度互连网。高可读

介绍:鲁棒及便利的人为智能优先琢磨布置:一封公开信,近日已经有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的机要要挟。公开信的内容是AI化学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前景上扬方向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点需要,以及要求专注的社会难点。终归当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研讨较少。其实还有一部日本剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一起首的自家学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成长之后想控制世界的意况。说到那边推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了不少资源,还有连带文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:非死不可人工智能探讨院(FAI奥迪Q5)开源了一名目繁多软件库,以接济开发者建立更大、更快的纵深学习模型。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支出条件 Torch
中的暗中承认模块,可以在更短的岁月内操练更大局面的神经互连网模型。

介绍:本文固然是写于二零一二年,可是那篇作品完全是小编的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》笔者Peter哈灵顿做的一个访谈。包括了书中有的的疑团解答和一些民用学习提出

介绍:相当好的纵深学习概述,对两种流行的深度学习模型都进行了介绍和啄磨

介绍:主假使描述了选用劲客语言进行多少挖掘

介绍:帮您通晓卷积神经网络,讲解很明显,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的此外的有关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崛起的诗歌

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:Geoffrey 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:可能率论: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:在此间您可以看出近期深度学习有什么样新势头。

介绍:此书在新闻寻找领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IMurano资源列表
,收录了音信搜索、互联网新闻搜索、搜索引擎完结等方面相关的书本、切磋为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:新闻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。用机器学习化解法规相关分析和展望难点,相关的法度运用包涵预测编码、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。法律领域我们莫不都比较素不相识,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未可厚非的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它落成了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间回忆LSTM) 和德克萨斯奥斯汀分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络奥迪Q5NN)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肖像来试试看看

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

介绍:用基于梯度下跌的措施陶冶深度框架的履行推荐指导,小编是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总结和因果方法做机械学习(录像告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的探讨方向是机械学习,并行总结假如你还想询问一些其余的可以看看他博客的其余小说

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的接纳

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总括中的应用

介绍: Awesome种类中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的原由一是用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是个数学商讨大旨,下面的那份ppt是发源Fields进行的移位中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典诗歌,标注了关键点

介绍:
阿姆斯特丹大学与谷歌合营的新随想,深度学习也得以用来下围棋,听新闻说能落得六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还引进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:
DEEPLEA途达NING.UNIVE哈弗SITY的杂文库已经选定了963篇经过分类的吃水学习杂文了,很多经文故事集都早已选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在五回机器学习聚会上的告诉,关于word2vec及其优化、应用和伸张,很实用.境内网盘

介绍:很多店家都用机器学习来缓解难点,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和立竿见影吗?SparkMLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商量的杰里米Freeman脑神经地理学家编写,最初是为着实时处理他们每半小时1TB的钻研数据,今后宣布给咱们用了。

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完成宗旨部分行使了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试优秀,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术互连网中挖潜深度知识、面向科技(science and technology)大数目的开掘。收集近4000万笔者新闻、8000万杂谈音讯、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、会议名次。

介绍: Quora上的宗旨,探讨Word2Vec的有趣应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014一流散文里的解析结果和新点子,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,即便其中的有些课程已经归档过了,可是还有个其余音讯尚未。感激课程图谱的作者

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

介绍:libfacedetection是尼科西亚高校开源的一个人脸图像识别库。包括正面和多视角人脸检测三个算法.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),能臆度人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳诗歌把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model尤其深刻一些。通过全局的安居分布去求解每一个节点影响全面模型。假诺合理(转移受到隔壁的熏陶周到影响)。可以用来反求每种节点的震慑周密

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
相当棒的强调特征选取对分类注首要性的稿子。心情分类中,依据互消息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更精良的功用,磨炼和归类时间也大大下降——更关键的是,不必花大批量日子在攻读和优化SVM上——特征也同样no
free lunch

介绍:CMU的统计系和处理器系有名教师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总计和机械学习的不同

介绍:随着大数额时期的赶到,机器学习变成化解难题的一种主要且首要的工具。不管是工业界仍旧学术界,机器学习都以一个敬而远之的来头,不过学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重,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。那篇文章是美团的其实条件中的实战篇

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、高斯模型与此外模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可总括串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局部相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周全)、token_set_ratio(词集合相似周密)等
github

介绍:Blocks是基于Theano的神经互连网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创制和治本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“近日刚好开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,近年来刚刚更新到 2.4
Exponential
Families,课程摄像playlist,
感兴趣的校友可以关注,极度适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一起特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不正视于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和洗涤;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时光种类极度检测算法(S-H-ESD)安德拉包的牵线,其中对尤其的概念和剖析很值得参考,文中也关乎——极度是强针对性的,某个世界支出的非常检测在其余领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难题的答问,数据品质对各个层面集团的性子和作用都重点,文中总括出(不避免)22种典型数据质量难点显现的信号,以及特出的数目质量消除方案(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年马尼拉纵深学习峰会摄像采访,国内云盘

介绍:很好的条件随机场(C揽胜F)介绍小说,作者的学习笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网达成高效准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何抉择GPU的指出

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

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,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创设与布署.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍: 采取Torch用深度学习互连网驾驭NLP,来自Facebook 人工智能的小说.

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

介绍: 消息寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典可能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)并且包罗集成学习的思辨:组合了BM11和BM15八个模型。4)小编是BM25的发起人和Okapi达成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ACRUISERMA)时间种类的差不离介绍,A本田UR-VMA是探讨时间连串的第一方法,由自回归模型(ATucson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参与source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开孔雀之国菜的美味秘诀——通过对大气菜系原料关系的挖掘,发现印度菜美味的原故之一是中间的寓意互相争持,很风趣的文书挖掘切磋

介绍: HMM相关文章

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,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数校正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,葡萄牙语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)大旨,有众多RubiconNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&指出……耐心阅读,相信您也会受益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近年来热议话题,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的法子,通过BT软件,科雷傲SS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的圆满硬件指南,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】在脸部识别上你自小编都以我们,尽管细微的差距也能鉴别。商量已申明人类和灵长类动物在面部加工上差异于其余物种,人类选择梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过统计机模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的健全组合。

介绍:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调节梯度下落和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互联网经过陶冶能够做出惊人和可以的东西出来。其余笔者博客的其它小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际利用场景NN选拔参考表,列举了有些优秀难点指出选拔的神经网络

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——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教师.

介绍:谷歌对Facebook DeepFace的强劲回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上直达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks企业网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式落成,以及显示一些简单易行的例子并提出该从何地上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供随想和促成代码.

介绍:基于神经互连网的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,近来可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完成.

介绍:本文根据神经互连网的发展历程,详细讲解神经互联网语言模型在依次阶段的形式,其中的模子包罗NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重大变形,统计的特别好.

介绍:经典难点的新啄磨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)比赛优厚方案源码及文档,包含完全的数据处理流程,是上学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切磋期刊,每篇小说都带有一个算法及相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的不易和可另行的钻研期刊。小编直接想做点类似的行事,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,讨论加密数量疾速分类难题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经互连网并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,协理营造各类互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的动静下大旨达标线性加快。12块Titan
20钟头可以成功谷歌(Google)net的教练。

介绍:那是一个机械学习资源库,即便相比少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.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NICARAV415上的大旨报告质地,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年起来到当下积淀了过多的正儿八经词语解释,如若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年于今的交锋数据,用PageRank统计世界杯参赛球队排行榜.

介绍:奥迪Q5语言教程,别的还援引一个本田UR-V语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂互联网社区发现的高效算法,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: 辅助node.js的JS神经互联网库,可在客户端浏览器中运作,帮忙LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
研讨深度学习机关编码器怎么样有效应对维数灾殃,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基业,值得长远学习
国内云(视频)

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

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科普LDA主题抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN化解多标签分类(特征)问题

介绍: DeepMind诗歌集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近日托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热心的爱人翻译了中文版,我们也能够在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,浓厚浅出.

介绍: 极度有力的Python的数量解析工具包.

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的开端测试体会报告.

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: 开源普通话言处理包.

介绍: 使用Ruby达成不难的神经互连网例子.

介绍:神经互联网黑客入门.

介绍:好多多少化学家名家推荐,还有资料.

介绍:达成项目早就开源在github下边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,古板的法子也能和word2vec拿走几乎的功力。其它,无论作者怎么试,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:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心情分类成效很好.落到实处代码.

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)和中间计算学(36-705),聚焦计算理论和方法在机器学习园地应用.

介绍:《伊利诺伊金沙萨分校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仇人肯定要探望,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:生物医学的SPA君越K大数目应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的内容可以关心一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术大概机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出本人牛逼到无以伦比的idea(自动总结翻译规律、自动驾驭语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌(谷歌)学术不难搜一下,假如谷歌(Google)不可用,这一个网址有其一小圈子几大顶会的舆论列表,切不可以偏概全,胡乱即使.

介绍:散文+代码:基于集成方法的推文(Tweet)心思分类,达成代码.

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.

介绍:巴黎综合理工的深度学习课程的Projects 每一种人都要写一个舆论级其他报告
里面有一对很有意思的行使 大家可以看看 .

介绍:LX570语言线性回归多方案速度比较现实方案包罗lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的三篇杂文(机器学习那几个事、无监督聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机器学习课也很精粹

介绍:莱斯高校(Rice University)的纵深学习的可能率理论.

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:录制+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 Taylor近年来在McGillUniversity探讨会上的报告,还提供了一多级讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(亚马逊)在机器学习方面的有的用到,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个基于OpenGL完成的卷积神经网络,帮助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《时序计量文学》.

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

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

介绍:用于Web分析和多少挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

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

介绍:{swirl}数据磨炼营:Sportage&数据正确在线交互教程.

介绍:关于深度学习和兰德酷路泽NN的探究 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年青春学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学摄像,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SparkMLlib已毕易用可伸张的机器学习,境内镜像.

介绍:以后上千行代码可能率编程(语言)落成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外一个,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随想列表,大多数散文可选用谷歌找到.

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开源完结横向评测,参评框架包涵Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现杰出.

介绍:卡耐基梅隆大学总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,杂谈集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:Twitter心绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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