机械学习与深度学习资料,机器学习

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

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很完善,从感知机、神经互联网、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稿子,介绍很周全,从感知机、神经互连网、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:这是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的摩登版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特性是以时间排序,从1940年始于讲起,到60-80年份,80-90年代,一贯讲到2000年后及如今几年的开展。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用卓殊周到.

介绍:那是一份python机器学习库,假设你是一位python工程师而且想深切的就学机器学习.那么那篇文章或许可以援助到你.

介绍:这一篇介绍假若安顿和管理属于您自己的机械学习项目的稿子,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

介绍:如果您还不明白怎么着是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成汉语,假使有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机械学习的严重性语言,有为数不少的意中人想学学R语言,可是接连忘记一些函数与重点字的含义。那么那篇文章或许能够协理到您

介绍:我该怎么样选用机器学习算法,这篇作品相比较直观的相比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的上下,别的啄磨了样本大小、Feature与Model权衡等题材。其它还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度互联网,小编对于例子的选拔、理论的牵线都很到位,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也切合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是根源百度,不过她自己已经在二零一四年2月份申请离职了。可是那篇小说很科学若是你不领会深度学习与协助向量机/总计学习理论有哪些联系?那么相应立时看看那篇小说.

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

介绍:音信时代的微机科学理论,如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R语言的校友选读。

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
Bentley等大神向Knuth提议了20个难点,内容囊括TAOCP,P/NP难点,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总计怎么做?不驾驭怎样选用适合的统计模型如何做?那那篇作品你的可以读一读了缅因教堂山分校JoshuaB. Tenenbaum和洛桑联邦理工Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。可以活动接纳回归模型连串,还是可以自动写报告…

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

介绍:那是一本音信搜索有关的图书,是由洛桑联邦理工Manning与谷歌(谷歌)副老总Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的新闻搜索教材之一。近年来小编增添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点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎研商院的多少集汇总:
包含语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,统计广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数量。

介绍:那是一本浦项科学技术总计学闻名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年15月一度开张: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专家推荐的上流学习资源,扶助初学者连忙入门。而且那篇小说的介绍已经被翻译成中文版。假诺您有点熟谙,那么自己提议你先看一看汉语的介绍。

介绍:重假设本着Bengio的PAMI
review的小说找出来的。包涵几本综述文章,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,主要介绍的是跨语言音信搜索方面的学问。理论很多

介绍:本文共有七个密密麻麻,作者是出自IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并扶持读者很快的落到实处这个算法。 研商推荐引擎内部的绝密,第
2 局地: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,探索推荐引擎内部的地下,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学新闻科学系助理教师大卫Mimno写的《对机械学习初专家的少数指出》,
写的挺实在,强调举行与理论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数码《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是澳大温尼伯国立的詹姆斯 L.
McClelland。器重介绍了种种神级网络算法的分布式完成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是何许?】JohnPlatt是微软商量院独立地理学家,17年来她平素在机器学习世界耕耘。方今机器学习变得烜赫一时,Platt和共事们遂决定设立博客,向公众介绍机器学习的切磋进展。机器学习是何等,被拔取在哪儿?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于8月21-26日在江山会议中央隆重进行。本次大会由微软澳国商讨院和清华高校一头主办,是其一有着30多年历史并闻名世界的机械学习世界的盛会首次来到中国,已成功吸引全世界1200多位学者的报名参预。干货很多,值得深远学习下

介绍:那篇文章重假诺以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的切实可行运用,RankNet对NDCG之类不灵动,参加NDCG因素后改为了LambdaRank,同样的考虑从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就完了了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,更加以拉姆daMART最为非凡,代表诗歌为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有很多盛名的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将讲演无监控特征学习和深度学习的关键意见。通过学习,你也将贯彻多少个作用学习/深度学习算法,能见到它们为你办事,并就学怎么着行使/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(尤其是驾轻就熟的监控学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),如若您不了然这么些想法,我们提出你去那里机器学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它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:那份文档来自微软研讨院,精髓很多。即使急需完全知晓,须要肯定的机器学习基础。但是有点地点会令人赏心悦目,一语中的。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的文章,讲的早已算相比详细的了

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

介绍:一个一级完整的机械学习开源库总计,假若你以为那些碉堡了,那背后这几个列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热心的心上人举行了翻译中文介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、浦项财经大学计算机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在新加坡国立公然课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE阅览)
作业与试验也得以下载。

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着武大结束学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

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

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机械学习库,根据大数目、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类进行了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最要旨的入门著作,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候可疑人们都是,很多算法是一类算法,而有点算法又是从其余算法中拉开出来的。那里,大家从三个方面来给我们介绍,第四个地点是学习的措施,第三个方面是算法的类似性。

介绍:看难题你已经领会了是怎么内容,没错。里面有不少经典的机械学习小说值得仔细与一再的开卷。

介绍:视频由武大大学(Caltech)出品。需求克罗地亚(Croatia)语底子。

介绍:计算了机械学习的经典书籍,包涵数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去阅读。不多我提议你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到咱们。但是看完上边装有资料。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且我早已帮您找齐了。

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

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

介绍:总计机视觉入门以前景目的检测1(统计)

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小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:下集在此地神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益如今是腾讯广告算法总经理,王益博士卒业后在google任探究。那篇小说王益博士7年来从谷歌(Google)到腾讯对此分布机器学习的胆识。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级须要上学的读本和控制的学问。那样,给机器学习者提供一个前进的门路图,防止走弯路。其它,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰盛。

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所著的有关深度学习的措施和使用的电子书

介绍:二〇一四年二月CMU举行的机器学习春天课刚刚完工有近50钟头的视频、十多个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名助教都是牛人:蕴涵大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可相信系统和互联网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的大旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的标题,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌商量院的克赖斯特ian
Szegedy在谷歌(谷歌)商讨院的博客上简要地介绍了他们当年到位ImageNet取得好战表的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假若不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问伯克利机器学习大牛、美利坚联邦合众国双双院士Michael I.
Jordan:”假诺您有10亿法郎,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿美元建造一个NASA级其他自然语言处理商讨项目。”

介绍:常汇合试之机器学习算法思想不难梳理,别的小编还有一些别样的机器学习与数据挖掘作品深度学习作品,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数据挖掘摄像汇总

介绍:在Kaggle上寻常取得不错战绩的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 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把这几个课程翻译成了国文。若是你丹麦语糟糕,可以看看那几个

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)。其实过多个人都还不通晓怎么样是深浅学习。那篇文章由表及里。告诉你深度学究竟是怎么!

介绍:那是佛蒙特工业学院做的一免费课程(很勉强),这么些可以给你在深度学习的旅途给您一个就学的思绪。里面涉及了一些为主的算法。而且告诉您怎么着去行使到实在条件中。中文版

介绍:那是布鲁塞尔高校做的一个纵深学习用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实在采取案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那一个内容需求有必然的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,每个任务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量管教育学,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:
机器学习无疑是现阶段数量解析世界的一个看好内容。很几个人在平时的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下一周边的机械学习算法,以供你在做事和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了几许个种类。其它还小编还了一个小说导航.万分的感谢作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013学科。有mp4,
mp5,
pdf各类下载 他是纽约高校教学,近期也在Facebook工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个复旦大学统计机高校开发的开源华语自然语言处理(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,帮衬单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于韩语不佳,但又很想上学机器学习的心上人。是一个大的造福。机器学习周刊最近首要提供中文版,依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。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重点数学初始课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不不难,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。我个人推举的最佳《线性代数》课程是加州圣地亚哥分校吉尔伯特Strang助教的教程。 课程主页

介绍:大数量数据处理资源、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多如牛毛视频课程。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驳斥基础知识。

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视公布了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600万标题答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终终于赢得了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年十二月1日开课,该课属于MIT大学生级其余教程,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科目!

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常用音讯资源* 《NLP常用信息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年始于在处理器科学的杂文中被引用次数最多的杂谈

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随笔中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的募集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会继续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎样更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS小编karpathy告诉您,最佳技巧是,当你伊始写代码,一切将变得原原本本。他刚公布了一本书籍,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 做影视评论的情义分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了俺们什么样?

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、神经网络有着很深切的趣味。因而,很多讯问的难题中包括了机械学习世界的各项模型,Jordan教授对此一一做了表明和展望。

介绍:A*寻找是人为智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的一级途径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到对象顶点的臆度代价。合集

介绍:本项目选拔了Microsoft Azure,可以在几分种内到位NLP on Azure
Website的配备,立时伊始对FNLP各类风味的试用,或者以REST
API的款式调用FNLP的语言分析功效

介绍:现任交大高校首席教师、计算机软件大学生生导师。计算机科学探讨所副所长.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、大数目、生物新闻再到量子计算等,Amund
Tveit等尊敬了一个DeepLearning.University小品种:收集从二〇一四年始于深度学习文献,相信能够当做深度学习的源点,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:小编是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深远显出,还有落成代码,一步步进展。

介绍:许多观念的机器学习义务都是在求学function,可是Google如今有始发上学算法的样子。谷歌其它的那篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:小编是金立技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席数学家的李航研究生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甄别上的应用,此外还有三个。一个是可辨垃圾与虚假音讯的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该课程是搜狐公开课的收款课程,不贵,顶尖福利。主要适合于对应用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

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

介绍:讲统计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,别的三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的无数运用,以及他们在做推荐进度中收获的一部分经验。最终一条经验是应有监控log数据的品质,因为推荐的质量很看重数据的质量!

介绍:初大方如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块实行人脸识别

介绍:怎么样运用深度学习与大数目营造对话系统

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,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的选取,而且率先局地有关Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很正确。

介绍:RKHS是机械学习中主要性的定义,其在large
margin分类器上的选择也是广为熟练的。如果没有较好的数学基础,直接了然RKHS可能会不错。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多校友对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面曾经差不多精晓了,不过动起手来却不精通什么样出手写代码。洛桑联邦理工深度学习博士Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的深度学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文少禽过一回最风靡的机器学习算法,大约驾驭什么措施可用,很有帮带。

介绍:这些里面有成百上千关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深远学习、神经网络等世界的大气源代码(或可举行代码)及连锁随想。科研写随笔的好资源

介绍:NYU 二零一四年的纵深学习课程资料,有视频

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:github上面100个可怜棒的花色

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区爱抚着306个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是新加坡国立大学Li
Fei-Fei的大学生生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但种种都很扎实,在每一个题材上都成功了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示,杂谈在此间

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数码挖掘竞技的称呼。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英帝国落地的乘除机学家和心绪学家,以其在神经网络方面的贡献闻明。辛顿是反向传来算法和比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的主动促进者.

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

介绍: 本文基于<帮忙向量机的累累限价订单的动态建模>拔取了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从London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伴联手探讨有关于机器学习的多少个理论性难点,并提交一些有含义的定论。最终经过一些实例来注明那些理论难题的大体意义和实际拔取价值。

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

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读作品援引

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”探究会PPT

介绍:总结学习是有关电脑基于数据创设的几率总结模型并使用模型对数码进行前瞻和剖析的一门科学,统计学习也成为计算机器学习。课程来自香港传媒大学

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历来化解给定的难题.

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

介绍:部分中文列表

介绍:别的作者还有一篇元算法、AdaBoost python达成小说

介绍:加州Berkeley大学博士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方式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(Google))地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS汉语分词的Python接口,其它Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,汉语标点,拼音,和汉字正则说明式(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16万张职业棋谱磨炼模型识别效用。想法不错。陶冶后方今能形成永不计算,只看棋盘就付给下一步,几乎10级棋力。但那篇文章太过乐观,说什么样人类的尾声一块堡垒立时快要跨掉了。话说得太早。不过,要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Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,根据本次试验的结果,如果二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别计算了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以看出八个主旨——深度学习,数据地理学家职业,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量挖掘语言

介绍:Python完成线性回归,小编还有其余很棒的篇章推荐可以看看

介绍:2014神州大数额技术大会33位主题专家发言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在心理分析效用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(如今是空的)。这象征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终于揭开面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户沟通大会上的演说,请越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的解说包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术商讨 李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数劫难

介绍:介绍CNN参数在选取bp算法时该怎么陶冶,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,尽管和MLP的bp算法本质上亦然,但格局上或者有些区其余,很分明在做到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:要是要在一篇作品中匹配十万个基本点词怎么做?Aho-Corasick 算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内做到匹配。
但如若合作十万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把多少个正则优化成Trie树的不二法门,如扶桑人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的深浅学习框架,小编近期在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell达成的一个开源的人工神经互连网库,它抽象了互连网成立、锻练并运用了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以动用多样艺术结合这几个函数来操作实际世界数据。

介绍:即使您从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精通,或者生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么那门大旨课程你无法不深切领会。

介绍:”人工智能商量分许多派别。其中之一以IBM为表示,认为一旦有高质量计算就可取得智能,他们的‘深蓝’克服了社会风气象棋亚军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的派系认为只要找来专家,把她们的思索用逻辑一条条写下,放到总计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源于

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

介绍:和讯有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,从中央的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的种种tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的对象可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机器学习的各样编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有众多诸如:[DMOZ

介绍:小编是总括机研二(写小说的时候,现在是二零一五年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是一些她的经验之谈.对于入门的爱侣可能会有赞助

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的作品,万分好

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在那里有部分的精美内容就是根源机器学习晚报.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的文章

介绍:小编与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: 小编是360电商技术组成员,那是一篇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陈设教程

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把地理学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的不二法门写出来,是可怜好的手册,领域内的paper各样讲明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么那些的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是驾驭,有些可能依然第一遍听说,内容超过文本、数据、多媒体等,让他俩伴您从头数据科学之旅吧,具体包蕴:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(Google)地理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际提出

介绍:
非常好的座谈递归神经互联网的文章,覆盖了RNN的概念、原理、操练及优化等各种方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了成百上千的资源,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,该手册希望在辩论与履行之间找到平衡点,各关键内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的吃水学习导引: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切磋部署:一封公开信,近日已经有Stuart拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近些年霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的潜在威迫。公开信的始末是AI科学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的前景发展大势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及须求专注的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研讨较少。其实还有一部日剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一开首的本身学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成长之后想操纵世界的图景。说到此地推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了诸多资源,还有连带知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:脸谱人工智能探讨院(FAIR)开源了一体系软件库,以帮手开发者建立更大、更快的深浅学习模型。开放的软件库在
非死不可 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的开支条件 Torch
中的默认模块,可以在更短的时间内磨炼更大范围的神经互联网模型。

介绍:本文纵然是写于二〇一二年,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》作者PeterHarrington做的一个访谈。包含了书中有些的疑团解答和少数私家学习提议

介绍:非常好的吃水学习概述,对二种流行的深浅学习模型都开展了介绍和议论

介绍:重假若讲述了动用R语言进行多少挖掘

介绍:帮您通晓卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其余的关于神经网络文章也很棒

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

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,他的主页放了有些介绍性文章和课件值得学习

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来火速的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那边您可以寓目近年来深度学习有何新势头。

介绍:此书在音信搜索领域显明,
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、互联网音信搜索、搜索引擎已毕等方面相关的图书、琢磨为主、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预测难题,相关的法规运用包罗预测编码、早期案例评估、案件完全景况的预测,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家兴许都比较陌生,不妨精通下。

介绍:
文中关系了最优,模型,最大熵等等理论,其余还有使用篇。推荐系统可以说是一本未可厚非的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完成了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间回忆LSTM) 和香港理工 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好的动物模型,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上应用深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下降的艺术训练深度框架的实施推荐辅导,作者是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用总结和因果方法做机械学习(录像告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机械学习,并行总结如若您还想掌握一些其余的可以看看他博客的其它小说

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抉择

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总结中的应用

介绍: Awesome种类中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的缘故一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,增加速度系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍: Fields是个数学商量主旨,上边的这份ppt是源于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 的经文小说,标注了关键点

介绍:
多伦多大学与谷歌同盟的新诗歌,深度学习也可以用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还引进一个深度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的诗歌库已经选定了963篇经过分类的纵深学习杂文了,很多经文杂谈都已经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三次机器学习聚会上的告知,关于word2vec及其优化、应用和增加,很实用.国内网盘

介绍:很多商店都用机器学习来化解难题,升高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实惠呢?斯ParkerMLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研讨的杰里米Freeman脑神经物理学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的切磋数据,现在公布给大家用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java完毕。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完毕焦点部分应用了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,从学术互连网中开掘深度知识、面向科技(science and technology)大数目标发掘。收集近4000万小编新闻、8000万舆论新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;援救专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的主旨,探究Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014顶级级随想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,即使其中的多少课程已经归档过了,不过还有个其他新闻并未。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是尼科西亚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非公开类评测排名第二),能估算人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比相似的propagation
model越发深远一些。通过全局的稳定分布去求解每个节点影响周到模型。假诺合理(转移受到附近的震慑全面影响)。可以用来反求每个节点的影响周全

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主要性的小说。心理分类中,依据互音讯对复杂高维特征降维再利用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更卓越的成效,练习和分类时间也大大下落——更关键的是,不必花大量岁月在学习和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的总计系和计算机系盛名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总计和机具学习的歧异

介绍:随着大数据时代的赶到,机器学习变成化解难点的一种主要且紧要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个烜赫一时的来头,可是学术界和工业界对机器学习的研商各有尊重,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于如何用机器学习来缓解实际难点。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、模型选拔与超参优化、高斯模型与任何模型关系、大数据集的临界方法等,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(不难相似周详)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似周密)等 github

介绍:Blocks是根据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地开创和管理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“目前刚好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近日恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程摄像playlist,
感兴趣的同班可以关怀,非凡适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一块儿特征,可更好地公布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的拿到和清洗;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日子系列格外检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对十分的定义和剖析很值得参考,文中也关系——至极是强针对性的,某个圈子支出的万分检测在其他世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难题的答复,数据质量对各个层面集团的性质和功用都紧要,文中统计出(不压制)22种典型数据品质难题表现的信号,以及杰出的多寡质量解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:粤语分词入门之资源.

介绍:15年墨尔本纵深学习峰会摄像采访,国内云盘

介绍:很好的规范随机场(CRF)介绍文章,小编的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互联网达成快捷准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎样抉择GPU的提议

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

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!小编的改进频率也很频繁

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、表达书.

介绍: 采纳Torch用深度学习互连网明白NLP,来自非死不可 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,笔者用Shannon Entropy来描写NLP中各项职务的难度.

介绍: 信息寻找排序模型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想想:组合了BM11和BM15多少个模型。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(ARMA)时间体系的粗略介绍,ARMA是研商时间系列的重大艺术,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,获得了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的美味秘诀——通过对大量菜谱原料关系的掘进,发现印度菜美味的原因之一是里面的味道相互争辩,很有趣的公文挖掘研商

介绍:
HMM相关文章,其它推荐中文分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最知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,罗马尼亚(Romania)语0.4-0.6)成正比

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

介绍:
成G上T的学问数据,HN近日热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的方法,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的一应俱全硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在面部识别上你我都是大方,即使细微的反差也能辨别。琢磨已评释人类和灵长类动物在脸部加工上分歧于其他物种,人类选拔梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总括机模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的无微不至结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调节梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经互连网,网络经过操练可以做出惊人和赏心悦目的事物出来。其余小编博客的其他小说也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实使用场景NN选用参考表,列举了部分金榜题名难点提议使用的神经网络

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go八个版本的代码

介绍:深度学习课程,github

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

介绍:谷歌对脸书 DeepFace的兵不血刃回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上落成99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式达成,以及显示一些简单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,提供诗歌和促成代码.

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》
 思路完结.

介绍:本文按照神经网络的进化历程,详细讲解神经网络语言模型在依次阶段的格局,其中的模子包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重大变形,计算的越发好.

介绍:经典难题的新探究:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,包罗完整的多寡处理流程,是读书Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的钻研期刊,每篇小说都富含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的科学和可另行的商量期刊。我间接想做点类似的工作,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,研讨加密数量火速分类难点.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,帮衬构建各样互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的意况下中央达标线性加快。12块Titan
20小时可以完毕谷歌(Google)net的教练。

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

介绍:Chase
戴维斯在NICAR15上的宗旨报告材料,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年始发到眼前累积了诸多的科班词语解释,就算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年至今的竞技数据,用PageRank统计世界杯参赛球队排行榜.

介绍:R语言教程,其余还推荐一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂互连网社区发现的快捷算法,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:
支持node.js的JS神经互联网库,可在客户端浏览器中运作,协理LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
研究深度学习活动编码器怎么着有效应对维数苦难,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的根本,值得长远学习 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,内容涉嫌图像识别应用的各样方面

介绍:用斯帕克的MLlib+GraphX做大规模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)难题

介绍: DeepMind随想集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它方今托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据消息手册》,
国内有热情的爱侣翻译了中文版,大家也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数额挖掘文章.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深刻浅出.

介绍: 分外强劲的Python的数量解析工具包.

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的起来测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, 亚伦Courville著等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for
machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in
C++.

介绍: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby落成简单的神经互联网例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多数码数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:落成项目曾经开源在github上面Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的章程也能和word2vec拿到几乎的作用。此外,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:机器学习中的紧要数学概念.

介绍:用于改良语义表示的树型LSTM递归神经互连网,句子级相关性判断和心情分类作用很好.心想事成代码.

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

介绍:《德克萨斯奥斯汀分校高校蒙特卡洛方法与自由优化学科》是武大应用数学硕士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的对象一定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物教育学的SPARK大数额应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的内容可以关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术依旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动领悟语境、自动识别语义等等)之前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,如若谷歌(谷歌)不可用,这一个网址有其一领域几大顶会的随笔列表,切不可以文害辞,胡乱假诺.

介绍:杂文+代码:基于集成方法的推文(Tweet)心理分类,完成代码.

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:浦项科学和技术的深度学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其他报告
里面有一对很风趣的行使 大家可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇论文(机器学习那一个事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机械学习课也很美妙

介绍:莱斯高校(Rice University)的深度学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成清酒评论的开源推特(Twitter)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商讨会上的告知,还提供了一多种讲机器学习形式的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机器学习方面的片段选择,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达成的卷积神经网络,襄助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《时序计量经济学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源感情分析工具正如,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分析和数据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}数据陶冶营:R&数据科学在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年夏季学期CMU的机器学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学摄像,很不错.境内镜像.

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib完结易用可扩展的机械学习,国内镜像.

介绍:以往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,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小说列表,一大半诗歌可利用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的根本性.

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:最醒目入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

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

介绍:卡耐基梅隆大学统计机高校语言技术系的资源大全,包蕴大气的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)心情分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:Washington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:清华大学副教师,是图挖掘地方的大方。他主持设计和贯彻的Arnetminer是境内当先的图挖掘系统,该系统也是三个议会的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半监艺术学习,multi-label学习和集成学习方面在国际上有一定的震慑力.

介绍:新闻寻找,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军大学生是现阶段谷歌中国和扶桑保加利亚共和国(The Republic of Bulgaria)语搜索算法的要害设计者。在谷歌其间,他领导了诸多研发项目,包罗过多与普通话相关的产品和自然语言处理的档次,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关杂文集.

介绍:怎么着评价机器学习模型体系小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:推特(TWTR.US)新trends的中央已毕框架.

介绍:Storm手册,国内有粤语翻译版本,谢谢小编.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术小说写作方法和技艺,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:神经网络操练中的Tricks之急忙BP,博主的任何博客也挺不错的.

介绍:小编是NLP方向的博士,短短几年内研讨成果颇丰,推荐新入门的心上人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg根据谷歌(Google)Scholar建立了一个计算机世界的H-index牛人列表,大家熟识的各种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,近百位米国工程院/科大学院士,300多位ACM
Fellow,在此地推荐的原因是豪门可以在google通过搜寻牛人的名字来得到越多的资源,那份材料很宝贵.

介绍:用巨型语料库学习概念的层系关系,如鸟是鹦鹉的上面,鹦鹉是虎皮鹦鹉的顶头上司。改进性在于模型构造,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,固然R语言
已经有类似的项目,但说到底可以伸张一个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

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

介绍:图像指纹的重新识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供总计机视觉、机器视觉应用的店堂音信汇总.应用领域包蕴:自动协理驾驶和交通管理、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、各个工业自动化和视察、医药和海洋生物、移动装备目的识别和AR、人群跟踪、视频、安全监督、生物监控、三维建模、web和云应用.

必威滚球,介绍:Python版可视化数据统计开源库.

介绍:牛津吉尔伯特 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/深度学习的数量向量化工具Canova,github,
支持CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文书向量化.

介绍:飞快入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了一部分机器学习技术,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位数据物理学家语录精选.

介绍:深度学习在大数据解析世界的使用和挑衅.

介绍:免费的机器学习与数学书籍,除此之外还有任何的免费编程书籍,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:深度学习的总括分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能很快到位磨练的大面积(多层)深度互连网HN.

介绍:深度学习解读小说.

介绍:Coursera上的推荐系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的别的机器学习作品也不错.

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:心理时刻更惜字——MIT的新星推特(TWTR.US)研商结果.

介绍:纽伦堡高校人类语言技巧研讨相关论文.

介绍:完成神经图灵机(NTM),项目地址,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”发表第二版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, Jeff Ullman 新版增添Jure
Leskovec作为合营作者,新增社交网络图数据挖掘、降维和科普机器学习三章,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:学士学位随笔:ELM切磋进展.

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:面向数据音讯的文本挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类种类的维数患难.

介绍:深度学习vs.大数据——从数量到知识:版权的考虑,[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的数目可视化指出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

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

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引RI词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的纰漏检测工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet训练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet比较,采取动态数据流引擎,提供更加多灵活性。以后将和cxxnet一起组成为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COO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+各家随想,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术相关随想.

介绍:基于Caffe的加速深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(磨练与)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/无监控特征学习的告诉,国内云.

介绍:诗歌:通过秘密知识迁移练习RNN.

介绍:面向经济数据的真情实意分析工具.

介绍:(Python)大旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌(谷歌)大脑地理学家、caffe成立者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks完结RNN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的雅量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的多个问题.

介绍:神经互联网学习资料推荐.

介绍:面向连串学习的RNN综述.

介绍:R文本处理手册.

介绍:“必必要看”的Python视频集锦.

介绍:谷歌(Google)(基础结构)栈.

介绍:矩阵和多少的随机算法(UC 伯克利 2013).

介绍:DataCamp中级R语言教程.

介绍:免费电子书:轻松精通拓扑学,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,他的特征就是各样化的归类,回归和聚类的算法蕴涵帮助向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也筹划出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是一个让机器学习商量简单化的按照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是肌肤的精确统计办法。HTM的主干是基于时间的无休止学习算法和储存和取消的时空方式。NuPIC适合于各类种种的标题,尤其是检测很是和预测的流多少来源于。

介绍:Nilearn
是一个力所能及飞快计算学习神经印象数据的Python模块。它使用Python语言中的scikit-learn
工具箱和部分进展展望建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来开展多元的计算。

介绍:Pybrain是根据Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。
它的靶子是提供灵活、简单选拔并且强大的机器学习算法和举行各样各类的预约义的条件中测试来比较你的算法。

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

介绍:Fuel为您的机械学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10
(图片数据集), 谷歌’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你使用她来通过很种种的不二法门来顶替自己的数据。

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,它的布署目标是变得愈加急忙并且裁减支出时间,它是由拍卖图像工具,音频和摄像拍卖、机器学习和方式识其他恢宏软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和总括的数据集的库程序。那一个模块对于玩具难点,流行的总括机视觉和自然语言的数据集提供规范的Python语言的运用。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它至关重即使在广大可获取的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中行使监控分类法。
它还执行特征接纳。
那一个分类器在重重地点相结合,可以形成差别的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK援助的K-means聚类等分门别类系列。

介绍:IEPY是一个只顾于关系抽取的开源性音信抽取工具。它至关首要针对的是需求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物理学家。

介绍:Quepy是因此改变自然语言难题因而在数据库查询语言中展开询问的一个Python框架。他得以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不一致品种的标题。所以,你不要编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支撑。并且布置将它延伸到其余的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对于神经互联网的深浅学习的一个库程序,它接纳的是因此PyCUDA来展开GPU和CUDA的增速。它是最主要的神经互联网模型的类型的工具而且能提供一些例外的运动函数的激活成效,例如引力,涅斯捷罗夫引力,信号丢失和截止法。

介绍:它是一个由有用的工具和常见数据正确义务的恢弘组成的一个库程序。

介绍:这几个程序包容纳了汪洋能对您完了机器学习职分有帮带的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起干活,其余的无独有偶更有用。

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解决方案的库程序。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总结工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简单的注解性语法探索功用因而可以高效有效地进行算法和更换。

介绍:这一多种工具通过与scikit-learn包容的API,来创设和测试机器学习效果。那么些库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序行使中很受用。当您拔取scikit-learn这些工具时,你会倍感到蒙受了很大的增援。(即使这只好在您有两样的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的艺术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类各种的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的法子陶冶分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。

介绍:用亚马逊(Amazon)的机器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的无限学习机器的落到实处。

介绍:电子书降维方法,此外还援引Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的纵深学习数据集列表.

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

介绍:预测模型的八个方面.

介绍:斯坦福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琢磨列表.

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

 

 

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

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》本综述的特征是以时间排序,从1940年始发讲起,到60-80年间,80-90年份,一直讲到2000年后及近期几年的进展。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用格外周详.

注:机器学习材料篇目一共500条,篇目二早先更新

期望转发的爱侣,你能够不用联系自己.然而自然要封存原文链接,因为那个项目还在继续也在不定期更新.希望观看小说的对象可以学到越多.别的:某些材料在炎黄做客须求梯子.

介绍:使用卷积神经互联网的图像缩放.

介绍:ICML2015
诗歌集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习总结1个;贝叶斯非参、高斯进程和上学理论3个;还有划算广告和社会采纳.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经互联网的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE计算机视觉与形式识别(CVPR)大会在米利坚罗马举行。微软探讨员们在大会上浮现了比过去更快更准的计算机视觉图像分类新模型,并介绍了什么利用Kinect等传感器完成在动态或低光环境的飞快大规模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/库的汇总/比较.

介绍:数据可视化最佳实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度互联网.

介绍:数据地理学家职位面试题.

介绍:准确评估模型预测误差.

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:来自Facebook的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(谷歌)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几率图模型的语义图像分割.

介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积互连网,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:数据正确(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产条件(产品级)机器学习的空子与挑衅.

介绍:神经互联网入门.

介绍:来自洛桑联邦理工的布局化稀疏小说.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的舆论 .

介绍:20个最吃香的开源(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的摩登篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的摩登评论文章《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:读完这100篇论文就能成大数目高手,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:写给开发者的机器学习指南.

介绍:基于维基百科的热点音讯发现.

介绍:(Harvard)HIPS将公布可增添/自动调参贝叶斯推理神经互连网.

介绍:面向上下文感知查询提议的层次递归编解码器.

介绍:GPU上依照Mean-for-Mode臆想的短平快LDA磨炼.

介绍:从实验室到工厂——创设机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的6个经典数据集(及别的100个列表).

介绍:谷歌面向机器视觉的吃水学习.

介绍:营造预测类应用时怎么抉择机器学习API.

介绍:Python+感情分析API完成故事情节(曲线)分析.

介绍:(R)基于推特(TWTR.US)/心理分析的口碑电影推荐,其它推荐分类算法的论据相比分析.

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

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(RLDM 2015)统计强化学习入门.

介绍:戴维 Silver的深度加深学习教程.

介绍:深度神经网络的可解释性.

介绍:斯Parker飞快入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机械学习.

介绍:Stanford社交网络与音信网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:大卫Silver(DeeMind)的加剧学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的飞跃深度学习.

介绍:来自微软的<R编程入门>.

介绍:(Go)心理分析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,推荐教师主页.

介绍:那是一篇关于百度小说《基于深度学习的图像识别进展:百度的几何执行》的摘要,指出两篇小说结合起来阅读.

介绍:视频标注中的机器学习技术.

介绍:硕士诗歌:(Ilya Sutskever)RNN陶冶.

介绍:深度神经网络的灰色区域:可解释性难点,中文版.

介绍:Golang 完毕的机械学习库资源汇总.

介绍:深度学习的计算分析.

介绍:面向NLP的深浅学习技术与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower竞技NLP代码集锦.

介绍:澳洲国立的自然语言通晓课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:这是一本机器学习的电子书,作者Max
Welling
知识分子在机械学习教学方面装有丰裕的阅历,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国布鲁塞尔大学 & 谷歌(谷歌)瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于总括和翻译机器学习和计算机视觉类资料的博客,包括的情节:Hinton的CSC321课程的下结论;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的规律计算;Theano基础知识和训练总计;CUDA原理和编程;OpenCV一些统计.

介绍:针对具体难题(应用场景)如何挑选机器学习算法(系列).

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如何?推荐MSRA的FrankSoong老师关于语音合成的纵深学习格局的留影和幻灯片与以及谷歌(谷歌)的LSTM-RNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据科学的点子

介绍:格局识别与机具学习书本推荐,本书是微软佐治亚理工研讨院大神Bishop所写,算是但是广为认知的机器学习读本之一,内容覆盖周到,难度中上,适合博士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:这篇诗歌荣获EMNLP2015的一级数据/资源奖优异奖,标明的推特(TWTR.US)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大学教授Sargur Srihari的“机器学习和几率图模型”的摄像课程

介绍:乌兰巴托希伯来大学教学Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢高校教师Shai
Ben-戴维的新书Understanding Machine Learning: From Theory to
Algorithms,此书写的可比偏理论,适合对机器学习理论有趣味的同桌选读

介绍:机器学习深造清单

介绍:今日头条下边的一篇关于NLP界有怎样神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合开创者&总裁 Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习进度中的紧要概念,应用程序和挑衅,目的在于让读者可以继续查找机器学习文化。

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(亚马逊(Amazon))数据和众包Mechanical
Turk上,落成了来自彩票和拍卖的编制,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,提高卖家利润和顾客满足度

介绍:来自Berkeley分校的广阔机器学习.

介绍:来自52ml的机械学习资料大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二〇一三年世界第二个数据科高校(位于哥伦比亚(República de Colombia)高校)高管,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时辰的报告,共248页,是对引进系统发展的一回周到概括,其中还包罗Netflix在个性化推荐方面的局地经验介绍.

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深度学习总括物文学.

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

介绍:(PyTexas 2015)Python宗旨建模.

介绍:Hadoop集群上的科普分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深浅学习热门”东家”排行.

介绍:(c++)神经互连网手把手达成教程.

介绍:香港(Hong Kong)汉语大学汤晓鸥教师实验室公布的大型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 有名的人,202K
脸部图像,每个图像40余标注属性.

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

介绍:谷歌探究院萨姆y Bengio等人近年来写的RNN的Scheduled
萨姆pling练习方法随想.

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/深度学习相关项目大列表.

介绍:CMU的音信论课程.

介绍:谷歌(谷歌)探讨院Samy
Bengio
等人多年来写的RNN的Scheduled
Sampling训练方法杂文.

介绍:基于Hadoop集群的科普分布式深度学习.

介绍:来自浦项财经政法大学及NVIDIA的行事,很实际很实用。选择裁剪互连网连接及重磨炼方法,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,不损失识别精度处境下,模型参数可极大减弱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,通过他们的名字然后放在google中检索一定能找到很多很棒的资源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的深浅学习(Theano/Lasagne)连串教程.

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

介绍:数据科学(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/总结神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的商业图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经网络与深度学习。如今提供了前四章的草稿,第一章因而手写数字识其他例证介绍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为啥能拟合任意函数。大批量python代码例子和交互动画,生动有趣.中文版

介绍:数据正确大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习资源列表.

介绍:很多arXiv上面知名诗歌能够在那个网站找到github的品种链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:PaulAlan人工智能实验室表示,谷歌(Google)Scholar是十年前的产物,他们现在想要做越来越的增强。于是推出了崭新的,专门针对数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,作者包涵Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.其它推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:为入门者准备的纵深学习与神经网络免费资源.

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

介绍:三星(Samsung)开源的飞快深度学习应用程序开发分布式平台.

介绍:分布式机器学习工具包.

介绍:语义大数据——大数量/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的纵深学习库开源.

介绍:基于AWS的电动分布式科学总括库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:推荐伯明翰大学机械学习与数码挖掘探讨所所长——周志华教授的谷歌(Google)学术主页.

介绍:免费书:面向数据科学的高级线性模型.

介绍:基于知识迁移的神经互连网高效磨练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:来自麻省理经济大学的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:这一个专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该课程是由Reid
Hoffman等网络boss级人物设置的,每节课请一位巨头公司的连锁官员来做访谈,讲述该商厦是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb创办者Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言驾驭(100+页),论文.

介绍:推荐系统手册.

介绍:理解LSTM网络翻译.

介绍:机器学习在quora中的应用.

介绍:思维学习——RL+RNN算法新闻论.

介绍:数据地理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:上下工学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:2015寒暑CCF优良博士学位随想奖诗歌列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:南开高校邱锡鹏老师编制的神经互联网与深度学习读本,ppt.

介绍:微软澳大利亚(Australia)商讨院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其余技能原理分析

介绍:迈克尔·I.Jordan的主页.依据主页可以找到很多资源。迈克尔·I.Jordan是鼎鼎大名的微处理器科学和总结学学者,主要商讨机器学习和人工智能。他的重点贡献包涵提出了机械学习与计算学之间的联系,并促进机械学习界广泛认识到贝叶斯互联网的关键。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英国出生的统计机学家和心境学家,以其在神经网络方面的孝敬出名。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动推进者.通过他的主页可以开掘到很多Paper以及突出学生的paper,别的推荐她的学童Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,若是您不知晓可以翻阅对话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习运用演进

介绍:MIT出版的纵深学习电子书,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:推荐微软澳大利亚探究院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第三版(草稿)

介绍:Stanford新课”总结词汇语义学”

介绍:香港北大张志华先生的计算机器学习与机具学习导论视频链接:密码:
r9ak
.概率基础

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

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

介绍:一个推介系统的Java库

介绍:多中心图的谱分解及其在网络入侵检测中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学统计总结学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供多量的机械学习算法和总括检验,并可以处理中小圈圈的数据集

介绍:递归神经互连网awesome体系,涵盖了图书,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿大学的教学,紧要研讨方向是机器学习与数据挖掘.在二〇一五年的ACM
webinar会议,曾刊登了关于盘点机器学习世界的五大门户焦点演说.他的个人主页拥有许多相关探究的paper以及他的教授课程.

介绍:机器学习视频集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:那篇文章内的推介系统资源很丰盛,小编很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的诗歌.

介绍:(天军事学)贝叶斯方法/MCMC教程——计算实战

介绍:免费书:计算稀疏学习,小编Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是南卡罗来纳乌鲁木齐分校大学的教学,Trevor
Hastie更是在总括学学习上建树多多

介绍:R分布式总结的腾飞,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的主旨琢磨会——心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:超棒的神经互联网课程,深切浅出介绍深度学习,由Hugo Larochelle(Yoshua
Bengio的大学生生,杰弗里 Hinton从前的博士后)主讲,强烈推荐.

介绍:德克萨斯奥斯汀分校新科目,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议会统计第一有些,其次局地.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:麻省理理大学知名视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,Jaderberg。那篇期刊作品融合了前头两篇会议(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。随笔、数据和代码.

介绍:总计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,点击标签云就可以找到自己须要的库了.

介绍:汤姆bone 对 ICCV SLAM workshop 的下结论: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且商讨了 feature-based
和 feature-free method 的尺寸。在百姓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竞赛以及MS COCO竞技联合探究会的幻灯片和摄像.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]依据TensorFlow的深度学习/机器学习课程.

介绍:R-bloggers网站2015″必读”的100篇作品,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
Aaron Courville.如果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?
.汉语译本

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青春机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的深浅学习Python库之一,亦支持GPU,入门相比难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:大学生诗歌:神经网络总计语言模型.

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,可以把被挡住的图片补充完整.

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的同班可以看明天揭橥的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
Carl曼滤波器教材,用尽量少的数学和演绎,传授直觉和经历,全体Python示例,内容覆盖Carl曼滤波器、伸张Carl曼滤波,无迹Carl曼滤波等,包涵磨炼和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据科学的统计测算,R示例代码,很科学GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的科目,其情节包蕴了读书人工智能所利用的纵深学习架构的上学资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:那是一份机器学习和深度学习课程,小说和资源的清单。那张清单依照各种宗旨举办写作,包蕴了广大与深度学习有关的项目、计算机视觉、抓牢学习以及种种架构.

介绍:那是由多恩马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数据、Hadoop、scikit-learn和不利Python堆栈以及许多其他方面的情节。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:开源的深度学习服务,DeepDetect是C++达成的根据外部机器学习/深度学习库(如今是Caffe)的API。给出了图片陶冶(ILSVRC)和文书陶冶(基于字的真情实意分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是国外的一个科技(science and technology)频道,涵盖了数码挖掘,分析以及数额科学类的小说.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经典杂谈:数据挖掘与总计学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发布.

介绍:犹他州高校Matt Might教师推荐的博士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不精晓的正确性——几率论导论(MITx).

介绍:R语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态回想互联网完成.

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开源小说

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:怎么着在社会媒体上做言语检测?没有多少咋办?推特(推特(TWTR.US))官方表露了一个可怜贵重的数据集:12万标注过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机械学习重大会议ICLR 2016录取小说

介绍:机器学习——深度非技术指南

介绍:数据叙事入门指南——创意生成/数据搜集/内容设计皮之不存毛将焉附资源推介

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2016版)35个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔 I.
Jordan两位大家首次联合发文,CAFFE和SPARK完美组合,分布式深度学习混搭情势!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R包的好网站Awesome 42

介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim
Kraska
的一个探讨项目,MLbase是一个分布式机器学习管理连串

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:斯Parker视频集锦

介绍:R语言深度学习首节:从零开头

介绍:图解机器学习

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

介绍:10本最佳机器学习免费书

介绍:ICCV15视频集

介绍::(Yahoo)基于Hadoop/Spark的分布式Caffe完成CaffeOnSpark

介绍:Learning to Rank简介

介绍:全世界深度学习专家列表,涵盖研讨者主页

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:深远机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的深度学习课程,课程youtube地址,GoogleDeepMind的钻研数学家,别的首页:computervisiontalks的内容也很充分,如若您是做机械视觉方面的研究,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分量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习园地的Hacker
news.紧跟深度学习的资讯、研讨进展和有关的创业商机。从事机械学习,深度学习园地的情侣指出每日看一看

介绍:马克斯out互联网剖析

介绍:NIPS领域的会议paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的行使,即使您从事生物工程领域,可以先读书一篇文章详细介绍

介绍:深度学习在海洋生物音信学领域的施用

介绍:一些关于机器学习必要知道知识,对于刚刚入门机器学习的同桌应该读一读

介绍:德克萨斯奥斯汀分校高校机器学习用户组主页,网罗了印度孟买理艺术高校局地机械学习领域专家与谍报

介绍:Randy
Olson’s
的一对多少解析与机具学习项目库,是上学实践的好素材

介绍:Golang机器学习库,不难,易增加

介绍:用Swift开发苹果接纳的倒是很多,而用来做机械学习的就比较少了.SwiftAi在那地方做了广大聚集.可以看看

介绍:如何向一位5岁的毛孩先生子解释接济向量机(SVM)

介绍: reddit的机械学习栏目

介绍:
总括机视觉领域的部分牛人博客,超有实力的探究机构等的网站链接.做统计机视觉方向的朋友指出多关心其中的资源

介绍:Hong Kong中文大学深度学习钻研主页,别的商讨小组对二〇一三年deep learning
的最新进展和有关小说
做了整治,其中useful
links的内容很收益

介绍:
那是一篇有关寻找引擎的博士杂文,对现行广大利用的检索引擎google,bing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技术参考价值

介绍: 深度学习书本推荐(毕竟那类书相比较少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习地点的切磋诗歌.

介绍:
来自谷歌(谷歌)大脑的重申分布式梯度下跌.同时援引广大分布式深度互连网

介绍: 社交总结探究相关题材综述.

介绍: 社交总括应用领域概览,里面有些经典诗歌推荐

介绍: 协同过滤在推荐系统应用.

介绍: 协同过滤在内容引进的切磋.

介绍: 协同过滤经典杂文.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: 亚马逊(Amazon)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: 计算机图形,几何等诗歌,教程,代码.做统计机图形的引进收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚共和国高校课程,稀疏代表和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的青春探讨者奖(Young
Researcher
Award)授予完结博士学位后七年内获得出色贡献的;由CV社区提名,在CVPR会议上发布。二零一五年得主是哥大助理教授约翰Wright,09年《健壮人脸识其余稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系盛名助教亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员怎样学习Machine
Learning》的提出:Alex推荐了重重有关线性代数、优化、系统、和总结领域的经文教材和资料.

介绍:
书籍推荐,深度学习基础.源码

介绍:
软件工程领域现在也对机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,分享了众多代码集合,并且认为ML可以用在估量代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等职务上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习进行目标识其余资源列表:包含RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、FastR-CNN、DeepBox、MR-CNN、Faster
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:
西弗吉尼亚理工星机交互组五篇CHI16稿子。1.众包激励机制的行为历史学探究:批量结算比单职务的已毕率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇宗旨分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其他移动估计。5.鞭策出错以加快众包速度。

介绍: 自学数据科学

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

介绍: OpenAI Gym:开发、比较强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICLR 2016 诗歌的代码集合

介绍: 此书是加州戴维斯分校高校几率图模型大牛DaphneKoller所写,紧要涉嫌的是贝叶斯网络和马尔科夫逻辑网络的learning和inference难题,同时又对PGM有深远的论战解释,是学习几率图模型非看不可的书本。难度中上,适合有局地ML基础的研究生.[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:
那是一份有关机器学习和数量挖掘在互连网安全方面利用的资源帖,包括了有些生死攸关的站点,随想,书籍,田纳西阿拉木图分校课程以及部分管用的教程.

介绍: 巴黎高等师范高校(MIT)开设课程.S094:自主驾驶小车的纵深学习

介绍: ICML 2016视频集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度读书

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:微软澳大利亚商量院的刘铁岩等人近日在AAAI
2017上做的有关优化以及科普机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对价值观的优化算法,更加是有些答辩特性以及分布式算法的照应理论特性都有一个相比较详细的下结论。相当适合想急迅明白那一个世界的专家和工程师。别的,这些Tutorial还介绍了D联发科的一部分意况,作为一个分布式总结平台的得失,还顺带相比较了斯Parker和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了纵深学习框架的布署思想和贯彻,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的属性和异同。

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:视频公布:自然现象可信机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌公布大规模音频数据集

介绍:陶冶神经互联网的5种算法

介绍:笔记:北达科他教堂山分校CS224n深度求学NLP课程(2017)

介绍:London深度学习探究会资料

介绍:论文导读:深度神经互联网了解、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有众多经文推荐能够翻阅

介绍:面向机器学习的Marco夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习诗歌与资源大列表(随笔、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:软件工程师的机械学习

介绍:量化金融(Quants)资源列表

介绍:《总括机还是不可以做什么——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌(谷歌)发随想详解TPU

介绍:二零一七年ICWSM会议诗歌合集,业内对它的评介是:”算是最一级也是最早的关于社会计算的会议”。里面的舆论大多数是研讨社交网络的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容如故挺前沿的。假如你是做社会总结的还是能看看。毕竟是行业内首屈一指的议会。对了,只如若你明白名字的有名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅先生中文机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(中文字幕)

介绍:巴黎综合理工2017季CS231n深度视觉识别课程视频

 

 

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

介绍:那是一份python机器学习库,倘使你是一位python工程师而且想深远的上学机器学习.那么那篇文章或许可以支持到你.

介绍:这一篇介绍倘若安插和管制属于您自己的机械学习项目标稿子,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:若是您还不通晓怎么着是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成粤语,要是有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的第一语言,有成百上千的爱侣想学学R语言,可是接连忘记一些函数与紧要字的意思。那么那篇小说或许可以协理到您

介绍:我该怎么选择机器学习算法,那篇小说比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,其余商讨了范本大小、Feature与Model权衡等难题。其余还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度互联网,小编对于例子的选料、理论的介绍都很到位,规行矩步。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>这是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也符合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是来源于百度,可是她自我现已在二〇一四年十一月份提请离职了。可是那篇小说很科学如若你不知晓深度学习与援助向量机/计算学习理论有怎么样关系?那么应该及时看看那篇文章.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)商家和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)阐明,归结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时代的电脑科学理论,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,适合想学习R语言的同室选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
近来, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了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:不会统计如何做?不了然怎么样拔取适当的总括模型如何是好?那那篇文章你的卓越读一读了布尔萨希伯来JoshuaB. Tenenbaum和加州圣巴巴拉分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。可以活动采用回归模型种类,还是能自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的校友可以了解一下

介绍:那是一本消息寻找相关的书籍,是由新加坡国立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信息搜索教材之一。近年来作者扩大了该科目标幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张可以的图来解释机器学习重大约念: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.很明显

介绍:雅虎探讨院的多寡集汇总:
包含语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数额。

介绍:那是一本俄亥俄州立总结学有名教授Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二〇一四年五月曾经开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初大家推荐的上品学习资源,支持初学者飞快入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。若是你稍微熟谙,那么我提出您先看一看中文的介绍。

介绍:首假如沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包含几本综述小说,将近100篇杂谈,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本图书,主要介绍的是跨语言信息寻找方面的学识。理论很多

介绍:本文共有七个种类,小编是源于IBM的工程师。它最首要介绍了引进引擎相关算法,并扶助读者很快的完毕这个算法。
深究推荐引擎内部的秘密,第 2 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,钻探推荐引擎内部的隐秘,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学新闻科学系助理助教DavidMimno写的《对机器学习初大家的某些指出》,
写的挺实在,强调举行与辩论结合,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多少《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是德克萨斯奥斯汀分校的詹姆士 L.
McClelland。重视介绍了各类神级网络算法的分布式达成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是什么样?】JohnPlatt是微软商量院独立物理学家,17年来他直接在机械学习园地耕耘。近期机器学习变得烜赫一时,Platt和同事们遂决定设立博客,向群众介绍机器学习的商讨进展。机器学习是哪些,被运用在哪儿?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3月21-26日在国家会议中央隆重举办。这一次大会由微软北美洲钻探院和北大大学合伙主办,是其一具有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,已成功吸引举世1200多位学者的报名插足。干货很多,值得长远学习下

介绍:这篇小说重假设以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的切实拔取,RankNet对NDCG之类不灵动,参与NDCG因素后改为了拉姆daRank,同样的合计从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就到位了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,LambdaMART,更加以拉姆daMART最为突出,代表随想为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有众多闻名的代表作,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:本课程将演讲无监控特征学习和深度学习的主要意见。通过学习,你也将贯彻多少个职能学习/深度学习算法,能见到它们为您办事,并就学怎样运用/适应这个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(更加是驾轻就熟的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如果您不明白这么些想法,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)。其它那有关那套教程的源代码在github下边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软探究院,精髓很多。假使要求完全清楚,须求自然的机械学习基础。不过有点地方会令人眼睛一亮,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的已经算相比详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,主要涉及机械学习,大数据解析,并行总括以及人脑商讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个至上完整的机器学习开源库总括,假若你以为这么些碉堡了,那背后这几个列表会更让你感叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的心上人举行了翻译粤语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、清华大学总计机系克莉丝Manning教书的《自然语言处理》课程所有视频已经能够在加州圣巴巴拉分校公然课网站上见到了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与试验也足以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着交大结业、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机器学习有关平台和开源的机械学习库,根据大数额、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:机器学习最主题的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候怀疑人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其余算法中延长出来的。那里,大家从七个地点来给大家介绍,首个方面是上学的方式,第四个地点是算法的类似性。

介绍:看问题你早已了解了是怎么内容,没错。里面有那个经典的机械学习诗歌值得仔细与一再的阅读。

介绍:摄像由巴黎高等海洋大学(Caltech)出品。要求西班牙语底子。

介绍:总括了机器学习的经文书籍,蕴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,可以下载下来在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,从新手到学者。不过看完上面装有材料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且自己早已帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习体系,用来缓解预测方面的问题,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的下结论

介绍:总计机视觉入门此前景目的检测1(总计)

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:小编王益近年来是腾讯广告算法老董,王益硕士毕业后在google任研讨。那篇文章王益学士7年来从谷歌(Google)到腾讯对于分布机器学习的见闻。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需求学习的教科书和理解的文化。那样,给机器学习者提供一个提高的途径图,避防走弯路。此外,整个网站都是有关机器学习的,资源很充足。

介绍:机器学习种种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的商讨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的法子和运用的电子书

介绍:二零一四年4月CMU进行的机器学习夏日课刚刚完工有近50钟头的视频、十三个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名讲师都是牛人: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:在当年的IEEE/IFIP可信系统和互连网(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主旨解说。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的标题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌切磋院的Christian
Szegedy在谷歌商量院的博客上简要地介绍了她们当年参预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、花旗国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”要是您有10亿台币,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿日元建造一个NASA级其余自然语言处理探究项目。”

介绍:常见面试之机器学习算法思想不难梳理,其它小编还有一部分别样的机器学习与数量挖掘小说深度学习小说,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数量挖掘摄像汇总

介绍:在Kaggle上不时取得正确战表的提姆Dettmers介绍了他自己是怎么接纳深度学习的GPUs,
以及个体怎么着打造深度学习的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 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把这么些科目翻译成了华语。假若您罗马尼亚语不佳,能够看看这些

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清楚如何是深浅学习。那篇小说由浅入深。告诉你深度学究竟是什么样!

介绍:那是澳大萨拉热窝国立大学做的一免费课程(很勉强),这一个可以给你在深度学习的途中给您一个上学的思绪。里面涉及了一部分为主的算法。而且告诉你如何去行使到实在条件中。中文版

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

介绍:机器学习模型,阅读这几个内容要求有自然的基本功。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个职务又各自分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间系列分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量历史学,心境计算学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢动力学

介绍:
机器学习无疑是当下数码解析世界的一个紧俏内容。很几人在平时的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你计算一前一周边的机械学习算法,以供你在做事和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还统计了少数个密密麻麻。此外还小编还了一个小说导航.格外的感激涕零作者计算。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013科目。有mp5,
mp4,
pdf各样下载
他是London大学教师,如今也在Facebook工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个哈工大大学统计机大学开发的开源华语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有普通话分词、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,支持单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于克罗地亚(Croatia)语不佳,但又很想上学机器学习的对象。是一个大的方便。机器学习周刊近期根本提供中文版,仍然面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的第一数学初阶课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不便于,如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志趣。我个人推举的最佳《线性代数》课程是洛桑联邦理工GilbertStrang教授的学科。
学科主页

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

介绍:雅虎邀约了一名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层层视频课程。本学科共分为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:应对大数额时代,量子机器学习的首个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学博士Chris 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,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最后终于得到了真爱。科学和技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年六月1日开盘,该课属于MIT大学生级别的科目,对机器人和非线性引力系统感兴趣的朋友不妨可以挑衅一下那门科目!

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年始于在处理器科学的舆论中被引用次数最多的随笔

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:【神经互联网黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs小编karpathy告诉你,最佳技巧是,当你开始写代码,一切将变得清楚。他刚发布了一本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做影评的感情分析。

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如何?

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

介绍:Jordan教授(迈克尔 I.
Jordan)助教是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经互联网有着很深切的志趣。由此,很多咨询的难题中涵盖了机械学习园地的各个模型,Jordan教师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途径,
宗旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的骨子里代价,h(n)是顶点n到目标顶点的估量代价。合集

介绍:本项目采纳了Microsoft Azure,可以在几分种内成功NLP on Azure
Website的布局,登时初始对FNLP各个特色的试用,或者以REST
API的款式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任清华大学首席教师、计算机软件大学生生导师。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、图像到正规、生物、大数目、生物音信再到量子总括等,Amund
Tveit等尊敬了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年启幕深度学习文献,相信可以看做深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

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

介绍:小编是深度学习一线大牛Bengio组写的教程,算法长远显出,还有完结代码,一步步开展。

介绍:许多传统的机械学习义务都是在念书function,然则谷歌(谷歌)近期有开头攻读算法的方向。谷歌(Google)别的的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是金立技术有限集团,诺亚方舟实验室,首席地理学家的李航博士写的有关音讯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认上的运用,别的还有七个。一个是识别垃圾与虚假消息的paper.还有一个是互联网舆论及其分析技术

介绍:该学科是今日头条公开课的收款课程,不贵,一级福利。重要适合于对使用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中小编总计了三代机器学习算法完成的衍生和变化:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的恢宏,第三代如Spark和Storm落成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总括机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,别的三本是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:里面基本没提到到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的家常便饭利用,以及她们在做推荐进程中拿走的部分经历。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质量!

介绍:初专家怎么着查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块举行人脸识别

介绍:怎么着使用深度学习与大数据创设对话系统

介绍:Francis 巴赫配合的有关稀疏建模的新概括(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施用,而且率先有些有关Why does
the l1-norm induce sparsity的演说也很科学。

介绍:RKHS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练的。假设没有较好的数学基础,直接明白RKHS可能会正确。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多校友对于机械学习及深度学习的狐疑在于,数学方面业已大致通晓了,不过动起手来却不知晓如何出手写代码。华盛顿圣路易斯分校深度学习博士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写神经互联网和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文种过一回最风靡的机器学习算法,大概通晓怎么措施可用,很有援救。

介绍:这一个里面有众多有关机器学习、信号处理、计算机视觉、深切学习、神经网络等世界的大气源代码(或可实施代码)及连锁杂文。科研写小说的好资源

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:多少挖掘十大经典算法之一

介绍:github上面100个卓殊棒的花色

介绍:当前加州高校欧文分校为机械学习社区有限支撑着306个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是早稻田州立高校Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各类都很踏实,在每一个难点上都成功了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示,小说在那里

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数码挖掘竞赛的名称。

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落地的测算机学家和心思学家,以其在神经网络方面的贡献闻明。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:微软商量院深度学习技术主题在CIKM2014
上有关《自然语言处理的吃水学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

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

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的小伙伴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下结论。最后通过有些实例来验证这一个理论难点的物理意义和事实上应用价值。

介绍:小编还著有《这就是摸索引擎:大旨技术详解》一书,紧假诺介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读文章推荐

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”商量会PPT

介绍:计算学习是关于电脑基于数据构建的几率总结模型并拔取模型对数码举办展望和分析的一门科学,计算学习也改为总计机器学习。课程来自巴黎农林医科大学

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历来解决给定的难题.

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

介绍:部分汉语列表

介绍:别的小编还有一篇元算法、AdaBoost python完结作品

介绍:加州伯克利大学硕士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:还有续集大庭广众深度学习方法概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(Google))地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

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

介绍:那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。陶冶后近年来能成功永不计算,只看棋盘就交给下一步,大致10级棋力。但那篇作品太过乐观,说怎样人类的终极一块堡垒登时快要跨掉了。话说得太早。但是,即使与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin助教埃里克Price关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,根据这一次试验的结果,如若二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的诗歌被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了二零一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以看出多个主旨——深度学习,数据科学家职业,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多寡正确和数据挖掘语言

介绍:Python落成线性回归,小编还有别的很棒的小说推荐可以看看

介绍:2014华夏大数量技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新散文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心境分析功效不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(近期是空的)。那意味着Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户沟通大会上的发言,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演讲包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货物搜索技术切磋
李然-要旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数劫难

介绍:介绍CNN参数在行使bp算法时该怎么磨炼,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,纵然和MLP的bp算法本质上平等,但情势上或者有些区其余,很分明在做到CNN反向传来前询问bp算法是必须的。此外小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:假设要在一篇小说中匹配十万个基本点词咋办?Aho-Corasick
算法利用添加了回到边的Trie树,能够在线性时间内做到匹配。
但要是协作十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把多个正则优化成Trie树的格局,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的吃水学习框架,小编近年来在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell完毕的一个开源的人工神经互联网库,它抽象了互联网创立、磨炼并运用了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户能够动用各个艺术结合那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:若是你从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了然,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门主旨课程你不可能不深远摸底。

介绍:”人工智能商讨分许多派别。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高质量总括就可得到智能,他们的‘深蓝’克制了世道象棋季军;另顶级派认为智能来自动物本能;还有个很强的派别认为只要找来专家,把他们的构思用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:博客园有道的三位工程师写的word2vec的解析文档,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的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec材料的大合集,对word2vec感兴趣的情人可以看看

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

介绍:小编是计算机研二(写小说的时候,现在是二零一五年了应有快要结业了),专业方向自然语言处理.那是一些他的经验之谈.对于入门的恋人或者会有帮扶

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的篇章,很是好

介绍:机器学习早报里面推荐很多情节,在此地有一部分的好好内容就是源于机器学习晚报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的小说

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

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

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇集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把数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章程写出来,是不行好的手册,领域内的paper各样注明都在用里面的结果。虽说是初等的,但照旧要命的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是如数家珍,有些可能仍然率先次听说,内容当先文本、数据、多媒体等,让她们伴您从头数据正确之旅吧,具体包含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际指出

介绍:
万分好的议论递归神经互联网的篇章,覆盖了RNN的概念、原理、陶冶及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了诸多的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在答辩与执行之间找到平衡点,各重点内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及福利的人工智能优先探究安插:一封公开信,如今已经有斯图尔特罗素, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是新近霍金和Elon
Musk提醒人们瞩目AI的机要威逼。公开信的情节是AI地理学家们站在福利社会的角度,展望人工智能的前景上扬动向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点需要,以及要求注意的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关商量较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一初始的自家学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成长之后想操纵世界的情况。说到那里推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了成百上千资源,还有连带知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:非死不可人工智能商讨院(FAIR)开源了一文山会海软件库,以救助开发者建立更大、更快的纵深学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的开支条件 Torch
中的默许模块,可以在更短的年月内操练更大局面的神经网络模型。

介绍:本文固然是写于二零一二年,不过那篇小说完全是小编的经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈灵顿做的一个访谈。包涵了书中有些的疑点解答和某些私有学习提议

介绍:相当好的吃水学习概述,对两种流行的深浅学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:首若是描述了采纳R语言进行多少挖掘

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很鲜明,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其余的有关神经网络文章也很棒

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

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,他的主页放了一部分介绍性文章和课件值得学习

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来飞快的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间你能够观察如今深度学习有啥样新取向。

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IR资源列表
,收录了信息寻找、网络新闻寻找、搜索引擎完结等地点有关的书籍、商讨大旨、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展望难点,相关的法度运用包含预测编码、早期案例评估、案件完全状况的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家也许都比较陌生,不妨明白下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,别的还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,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。它达成了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期回想LSTM) 和澳大利亚联邦(Commonwealth of Australia)国立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络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相片来试试看看

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

介绍:用基于梯度下跌的点子训练深度框架的举办推荐指点,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(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的商讨方向是机器学习,并行总计如若你还想询问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取舍

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书计算中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的来由一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学商量中央,下面的那份ppt是根源Fields举行的运动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文诗歌,标注了关键点

介绍:
芝加哥高校与谷歌(Google)同盟的新诗歌,深度学习也得以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
音讯,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还援引一个纵深学习入门与综独资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的小说库已经选定了963篇经过分类的深浅学习随想了,很多经文随笔都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在四次机器学习聚会上的报告,关于word2vec会同优化、应用和伸张,很实用.国内网盘

介绍:很多商厦都用机器学习来化解难题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实用呢?SparkMLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经切磋的杰里米Freeman脑神经地理学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的切磋数据,现在公布给大家用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java完结。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完结要旨部分选拔了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试杰出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术互连网中发掘深度知识、面向科学技术大数据的挖沙。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;辅助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的大旨,讨论Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014一级诗歌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,固然其间的多少课程已经归档过了,不过还有个其余新闻并未。感谢课程图谱的小编

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是阿布扎比大学开源的一个人脸图像识别库。包括正面和多视角人脸检测四个算法.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),能猜测人脸角度。

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尤其深厚一些。通过全局的安居乐业分布去求解每个节点影响周全模型。如果合理(转移受到隔壁的影响周密影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周详

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
分外棒的强调特征拔取对分类保护要性的小说。心绪分类中,依据互音信对复杂高维特征降维再采用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更了不起的功用,操练和分类时间也大大下落——更关键的是,不必花大量小时在学习和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的统计系和电脑系盛名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了统计和机具学习的差别

介绍:随着大数据时代的赶来,机器学习变成解决难题的一种主要且首要的工具。不管是工业界仍旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的倾向,不过学术界和工业界对机械学习的探讨各有保养,学术界侧重于对机器学习理论的探究,工业界侧重于怎么样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、高斯模型与任何模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似周到)、partial_ratio(局地相似周密)、token_sort_ratio(词排序相似周到)、token_set_ratio(词集合相似全面)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“近年来刚好开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近期刚刚更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的校友可以关切,分外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的同台特征,可更好地公布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的收获和清洗;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时刻体系非凡检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对这个的定义和分析很值得参考,文中也关系——极度是强针对性的,某个世界支出的老大检测在其他领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难点的答疑,数据品质对种种层面公司的性质和频率都主要,文中总括出(不限于)22种典型数据性能难点显现的信号,以及出色的多寡质量解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:汉语分词入门之资源.

介绍:15年利雅得纵深学习峰会摄像采访,境内云盘

介绍:很好的规格随机场(CRF)介绍作品,小编的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网落成快速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么接纳GPU的提出

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年同主旨报告
讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome种类风格,有质有量!作者的立异频率也很频仍

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、表明书.

介绍: 选择Torch用深度学习互连网驾驭NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

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

介绍: 新闻寻找排序模型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)并且包罗集成学习的沉思:组合了BM11和BM15八个模型。4)作者是BM25的发起人和Okapi已毕者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间连串的简便介绍,ARMA是研商时间体系的首要艺术,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参与source encoding
CNN的输入,获得了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的美味秘诀——通过对大气菜谱原料关系的发掘,发现印度菜美味的原故之一是内部的含意相互顶牛,很有趣的公文挖掘探究

介绍: HMM相关小说

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

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

介绍:
成G上T的学问数据,HN近来热议话题,焦点涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的法子,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在本来的Cheat
Sheet基础上丰盛了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的两全硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上你本人都是大方,即便细微的反差也能辨识。商量已表达人类和灵长类动物在面部加工上不相同于其他物种,人类采纳梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过统计机模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的通盘组合。

介绍:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过磨练可以做出惊人和大好的东西出来。其它小编博客的其余作品也很不利。

介绍:deeplearning4j官网提供的莫过于行使场景NN选拔参考表,列举了一部分天下无双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三个本子的代码

介绍:深度学习课程

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

介绍:谷歌(Google)对脸书 DeepFace的强有力反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上直达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph 布拉德利和Manish
Amde撰写,作品主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式完毕,以及展示一些简便的例证并指出该从哪个地方上手.中文版.

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

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

思路达成.

介绍:本文依照神经互联网的提高进程,详细讲解神经网络语言模型在依次阶段的方式,其中的模型包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重大变形,总括的专门好.

介绍:经典难点的新研商:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总括机交互(BCI)比赛优化方案源码及文档,蕴涵总体的数据处理流程,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,每篇小说都含有一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的没错和可另行的钻探期刊。我间接想做点类似的做事,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,探讨加密多少疾速分类难题.

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
,帮忙创设各样互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的处境下中央完毕线性加快。12块Titan
20小时可以形成谷歌net的教练。

介绍:那是一个机器学习资源库,就算比较少.但蚊子再小也是肉.有优秀部分.此外还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

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

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年起来到近日累积了不少的正式词语解释,即使你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的交锋数据,用PageRank统计国际足联世界杯参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,此外还援引一个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: 协理node.js的JS神经互连网库,可在客户端浏览器中运作,协理LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
啄磨深度学习机关编码器怎么着有效应对维数苦难,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由情势课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基本,值得深刻学习
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Spark的MLlib+GraphX做大规模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)难题

介绍: DeepMind随笔集锦

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《数据新闻手册》,
国内有热情的意中人翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数目挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 卓殊强劲的Python的数量解析工具包.

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的初始测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for
machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in
C++.

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍: 使用Ruby达成不难的神经互联网例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多数据数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:完成项目早就开源在github上边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的章程也能和word2vec到手几乎的功能。其它,无论小编怎么试,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:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经互连网,句子级相关性判断和心思分类效果很好.心想事成代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中等计算学(36-705),聚焦总计理论和章程在机器学习园地应用.

介绍:《澳大新奥尔良国立大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是麻省理工应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的对象肯定要探望,提供授课摄像及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPARK大数目应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末可以关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术依然机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,借使谷歌(谷歌)不可用,这几个网址有那一个圈子几大顶会的舆论列表,切不可以文害辞,胡乱倘诺.

介绍:诗歌+代码:基于集成方法的推特(TWTR.US)感情分类,心想事成代码.

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

介绍:麻省理工的深浅学习课程的Projects 每个人都要写一个随想级其余报告
里面有一部分很有趣的应用 大家可以看看 .

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

介绍:文中提到的三篇小说(机器学习这一个事、无监控聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很完美

介绍:莱斯高校(Rice University)的深度学习的概率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成红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,大卫 泰勒近年来在Mc吉尔University商讨会上的报告,还提供了一文山会海讲机器学习方式的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机器学习方面的部分用到,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落成的卷积神经互联网,襄助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引荐系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量历史学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数目挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航下边的应用.

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

介绍:{swirl}数据陶冶营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年春季学期CMU的机器学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib已毕易用可扩充的机械学习,国内镜像.

介绍:以往上千行代码几率编程(语言)落成只需50行.

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

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议录取杂文列表,大多数杂文可使用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的第一性.

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

介绍:免费电子书<强化学习介绍>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相关课程资料,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:最明白入门指南,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,参评框架包涵Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现非凡.

介绍:卡耐基梅隆大学统计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,杂文集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推文(Tweet)心绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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