机械学习与深度学习资料4858mgm

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

介绍:这是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新星版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从1940年起先讲起,到60-80年代,80-90年间,一贯讲到2000年后及近日几年的展开。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用相当周全.

介绍:这是一份python机器学习库,假如你是一位python工程师而且想深刻的学习机器学习.那么这篇小说或许可以协理到你.

介绍:这一篇介绍如若规划和治本属于您自己的机械学习项目标著作,里面提供了管理模版、数据管理与执行方法.

介绍:假使您还不精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。这篇作品已经被翻译成粤语,假若有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的根本语言,有成百上千的情侣想学学R语言,不过接连忘记一些函数与重大字的含义。那么这篇小说或许能够帮忙到你

介绍:我该怎么采取机器学习算法,这篇作品相比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的上下,此外啄磨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。此外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,作者对于例子的取舍、理论的介绍都很成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

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

介绍:作者是源于百度,不过她自己已经在2014年9月份报名离职了。不过这篇文章很不错假如您不通晓深度学习与协理向量机/总括学习理论有咋样关联?那么应该及时看看这篇作品.

介绍:这本书是由Google商厦和MIT共同出品的微处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric(Eric) Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)声明,归咎。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时代的电脑科学理论,近日境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:这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语言的同学选读。

介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近年来, 查理 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了20个问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,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?不精晓怎么样抉择恰当的总结模型如何是好?这那篇小说你的漂亮读一读了耶鲁JoshuaB. Tenenbaum和佐治亚理工Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。能够自行选拔回归模型连串,仍是可以自行写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同窗可以了然一下

介绍:这是一本消息寻找相关的书本,是由宾夕法尼亚州立Manning与Google副总经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的新闻搜索教材之一。近年来笔者增添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张漂亮的图来分解机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很显然

介绍:雅虎商讨院的数目集汇总:
包括语言类数据,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,以及系统类的多寡。

介绍:这是一本宾夕法尼亚州立总计学著名讲师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2014年元月早就开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初专家推荐的上流学习资源,协助初学者快速入门。而且这篇作品的介绍已经被翻译成中文版。假如您有点熟谙,那么我指出你先看一看闽南语的介绍。

介绍:重如果沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几本综述著作,将近100篇散文,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:这是一本书籍,首要介绍的是跨语言新闻搜索方面的学问。理论很多

介绍:本文共有六个密密麻麻,作者是来源于IBM的工程师。它根本介绍了推介引擎相关算法,并扶持读者很快的落实这个算法。
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
,琢磨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:康奈尔大学信息科学系助理教师DavidMimno写的《对机械学习初专家的少数提出》,
写的挺实在,强调实行与理论结合,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:这是一本关于分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是佛罗里达州立的詹姆士 L.
McClelland。着重介绍了各样神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是什么?】约翰Platt是微软研商院独立数学家,17年来他直接在机器学习园地耕耘。如今机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定设立博客,向民众介绍机器学习的探究进展。机器学习是何等,被运用在哪个地方?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于2月21-26日在江山议会着力繁华举行。本次大会由微软北美洲探讨院和交大高校共同主办,是这些装有30多年历史并著名世界的机器学习世界的盛会第一次赶到中国,已成功吸引全世界1200多位学者的报名到场。干货很多,值得深入学习下

介绍:这篇著作首如若以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的切实可行使用,RankNet对NDCG之类不灵敏,出席NDCG因素后改成了兰姆daRank,同样的思念从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就做到了兰姆daMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,兰姆daMART,尤其以兰姆(Lamb)daMART最为出色,代表杂文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

另外,Burges还有好多响当当的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将演说无监控特征学习和深度学习的紧要意见。通过学习,你也将贯彻多少个职能学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并就学咋样拔取/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(特别是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假若你不熟习这么些想法,我们提出您去这里机械学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它那有关这套教程的源代码在github下面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:这份文档来自微软研究院,精髓很多。如若需要完全清楚,需要肯定的机械学习基础。然则有点地点会令人眼睛一亮,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的已经算相比较详细的了

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

介绍:一个特级完整的机器学习开源库总括,如若您认为这些碉堡了,那背后这么些列表会更让你惊叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的心上人举办了翻译华语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、加州伯克利分校大学统计机系ChrisManning讲师的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在佐治亚理工公开课网站上看看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也得以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着复旦毕业、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
爱好者的教义。

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机器学习库,依照大数据、NLP、总括机视觉和Deep
Learning分类举行了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最基本的入门随笔,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延长出来的。这里,大家从六个地点来给大家介绍,第一个方面是读书的方法,第二个地点是算法的类似性。

介绍:看题目你已经通晓了是何许内容,没错。里面有许多经典的机器学习小说值得仔细与一再的翻阅。

介绍:视频由香港理工高校(Caltech)出品。需要立陶宛语底子。

介绍:统计了机器学习的经典图书,包括数学基础和算法理论的书本,可做为入门参考书单。

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

介绍:标题很大,从新手到大方。可是看完上边装有材料。肯定是大家了

介绍:入门的书真的很多,而且自己曾经帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的问题,比如
YouTube 的视频推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总括

介绍:统计机视觉入门在此以前景目的检测1(总括)

介绍:总结机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是一篇机器学习初专家的入门著作。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在那边难以想象的伽玛函数(下)

介绍:作者王益最近是腾讯广告算法总裁,王益学士毕业后在google任商讨。这篇小说王益大学生7年来从Google到腾讯对于分布机器学习的视界。值得细读

介绍:把机器学习提升的级别分为0~4级,每级需要学习的教科书和摆布的学问。这样,给机器学习者提供一个上扬的门径图,以免走弯路。其它,整个网站都是有关机器学习的,资源很充分。

介绍:机器学习各个方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的研讨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的艺术和运用的电子书

介绍:2014年8月CMU举行的机器学习夏季课刚刚竣工
有近50钟头的视频、十五个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:包括大牛汤姆(Tom) 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可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题演说。
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的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:Google研究院的克赖斯特(Christ)ian
Szegedy在Google研讨院的博客上简要地介绍了她们当年到庭ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。如果不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问伯克利机器学习大牛、美利坚合众国双双院士Michael I.
乔丹(Jordan):”如若你有10亿卢比,你怎么花?Jordan:
“我会用这10亿英镑建造一个NASA级其它自然语言处理研商项目。”

介绍:常碰面试之机器学习算法思想简单梳理,其余作者还有部分任何的机器学习与数量挖掘著作纵深学习作品,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时不时取得正确成绩的提姆Dettmers介绍了他自己是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及民用怎么构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神Michael 乔丹

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(Andrew) Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把这些科目翻译成了闽南语。假使你法语不佳,可以看看这多少个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数量)。其实过四人都还不晓得如何是深浅学习。这篇散文由浅入深。告诉你深度学究竟是何许!

介绍:这是罗兹希伯来高校做的一免费课程(很勉强),这些可以给您在深度学习的中途给你一个上学的笔触。里面涉及了一部分主干的算法。而且告诉你如何去行使到实际条件中。中文版

介绍:这是莫斯科大学做的一个深度学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是一个其实使用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这一个情节需要有一定的底蕴。

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,时间体系分析,空间音讯分析,多重变量分析,计量管教育学,心境总结学,社会学总计,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是眼前数量解析世界的一个热门内容。很五人在通常的办事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总结一下广大的机械学习算法,以供您在干活和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了少数个密密麻麻。此外还作者还了一个作品导航.非常的感谢作者总计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013学科。有mp3,
mp4,
pdf各类下载
他是伦敦大学讲授,近期也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个南开大学总括机大学开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效果,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机械学习工具包,协助单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于加泰罗尼亚语不佳,但又很想学习机器学习的意中人。是一个大的便利。机器学习周刊如今重点提供粤语版,仍然面向广大国内爱好者,内容涉嫌机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重点数学开端课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易,假设一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学生失去学习的志趣。我个人推举的特等《线性代数》课程是瑞典皇家理工Gilbert(Bert)Strang助教的学科。
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:雅虎邀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一系列录像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器学习算法的辩护基础知识。

介绍:应对大数额时代,量子机器学习的首先个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学研究生克Rhys(Chris)(Chris) McKinlay
(图1)通过大数目手段+机器学习模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,下载了婚恋网站2万女用户的600万题材答案,对他们开展了总括抽样及聚类分析(图2,3),最终终于得到了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年2月1日开战,该课属于MIT硕士级其它教程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的恋人不妨可以挑衅一下这门学科!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用音信资源*
《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开始在处理器科学的舆论中被引用次数最多的杂谈

介绍:把2019年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂谈中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们使用。可以实时的征集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会延续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么样更好学习它?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告诉你,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将变得清楚。他刚发布了一本图书,不断在线更新

介绍:前谷歌广告系统工程师乔希(Josh) 威尔s
讲述工业界和学术界机器学习的异同,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:机器学习教会了我们怎样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上构建的用于机器学习的Python模块。

介绍:乔丹(乔丹)教授(迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹)讲师是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深切的趣味。由此,很多咨询的问题中蕴含了机器学习园地的各种模型,乔丹(乔丹)教师对此一一做了表达和展望。

介绍:A*探寻是人造智能基本算法,用于高效地查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的实际上代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估价代价。合集

介绍:本项目采用了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的配备,立刻开首对FNLP各类风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任南开大学首席讲师、总结机软件大学生生导师。总括机科学探究所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数据、生物消息再到量子统计等,Amund
Tveit等珍重了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年始发深度学习文献,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组织特征;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组写的课程,算法深切显出,还有实现代码,一步步展开。

介绍:许多价值观的机器学习任务都是在攻读function,不过Google脚下有初步读书算法的主旋律。Google另外的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是三星技术有限公司,Noah方舟实验室,首席化学家的李航学士写的有关消息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甄别上的拔取,另外还有五个。一个是可辨垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该科目是博客园公开课的收费课程,不贵,顶级福利。重要适合于对运用R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实现的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩大,第三代如Spark(Spark)和Storm实现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,此外三本是哈特(Hart)ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德(Richard) E.Woods
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到实际算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的许多应用,以及他们在做推荐过程中拿到的一些经历。最终一条经验是应该监控log数据的质料,因为推荐的质料很依赖数据的质料!

介绍:初大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办人脸识别

介绍:咋样利用深度学习与大数量构建对话系统

介绍:Francis Bach合作的有关稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的利用,而且首先有些关于Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很不利。

介绍:RKHS是机械学习中第一的定义,其在large
margin分类器上的应用也是广为熟练的。假若没有较好的数学基础,间接领悟RKHS可能会正确。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:许多同室对于机械学习及深度学习的迷离在于,数学方面业已大约了然了,可是动起手来却不明了哪些动手写代码。南洋理工深度学习硕士安德烈j
Karpathy写了一篇实战版本的纵深学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文会过一回最盛行的机械学习算法,大致精晓咋样措施可用,很有帮带。

介绍:这些里面有成百上千有关机器学习、信号处理、计算机视觉、深切学习、神经网络等领域的恢宏源代码(或可实施代码)及相关杂文。科研写论文的好资源

介绍:NYU 2014年的吃水学习课程资料,有录像

介绍:总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下面100个要命棒的花色

介绍:当前加州大学欧文(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:安德烈j Karpathy 是早稻田高校Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、视频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,在每一个题材上都成功了state-of-art.

介绍:安德烈(Andre)j
Karpathy的吃水加深学习演示,杂文在此间

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

介绍:杰弗里(Geoffrey)·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位英帝国落地的盘算机学家和心思学家,以其在神经网络方面的贡献闻明。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者.

介绍:微软探讨院深度学习技术中央在CIKM2014
上关于《自然语言处理的深度学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<补助向量机的反复限价订单的动态建模>拔取了 Apache
Spark(Spark)和斯帕克(Spark)(Spark)MLLib从伦敦股票交易所的订单日志数据构建价格活动预测模型。(股票有风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴联手探索有关于机器学习的多少个理论性问题,并交给一些有意义的结论。最终经过一些实例来评释这一个理论问题的物理意义和实际行使价值。

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

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读随笔援引

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:人脸识别必读随笔推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”研究会PPT

介绍:总括学习是有关电脑基于数据构建的几率总计模型并运用模型对数码举办预测和剖析的一门科学,总计学习也改成总括机器学习。课程来自香港政法大学

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

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

介绍:部分国语列表

介绍:此外作者还有一篇元算法、艾达Boost python实现随笔

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

介绍:还有续集确定性深度学习模式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:Google地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS粤语分词的Python接口,此外Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,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:这著作说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱磨练模型识别功效。想法不错。训练后近来能到位永不总计,只看棋盘就交给下一步,大约10级棋力。但这篇著作太过乐观,说什么样人类的末段一块堡垒登时快要跨掉了。话说得太早。可是,如若与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教师EricPrice(Price)关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,遵照这一次试验的结果,即便二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的小说被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以看来两个核心——深度学习,数据化学家职业,教育和薪酬,学习数据正确的工具比如R和Python以及公众投票的最受欢迎的数量正确和多少挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有其他很棒的稿子推荐可以看看

介绍:2014神州大数额技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新随笔Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心思分析效用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(目前是空的)。这意味Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统宣布与用户交流大会上的演讲,请更多朋友检阅新版分词吧。
咱们实验室同学的解说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术研商
李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在动用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即便和MLP的bp算法本质上同样,但格局上仍然略微区其余,很明朗在成就CNN反向传播前询问bp算法是必须的。另外作者也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:要是要在一篇小说中匹配十万个重要词咋做?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。
但假诺配合十万个正则表明式呢 ?
这时候可以用到把五个正则优化成Trie树的主意,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,作者如今在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:兰姆(Lamb)daNet拉姆daNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创设、磨炼并应用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以利用多种办法组成这多少个函数来操作实际世界数据。

介绍:假如您从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言通晓,或者生物消息学,智能机器人,金融展望,那么这门大旨课程你必须深远摸底。

介绍:”人工智能探讨分许多派别。其中之一以IBM为表示,认为一旦有高性能总结就可获取智能,他们的‘深蓝’征服了社会风气象棋冠军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的派别认为一旦找来专家,把她们的合计用逻辑一条条写下,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:天涯论坛有道的三位工程师写的word2vec的辨析文档,从着力的词向量/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的各种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感兴趣的朋友可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各样机器学习的各样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:作者是电脑研二(写小说的时候,现在是2015年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是某些他的阅历之谈.对于入门的恋人或者会有扶持

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的著作,非常好

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在这边有一部分的脍炙人口内容就是出自机器学习日报.

介绍:这是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍:作者与Bengio的小兄弟Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 作者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在中文言分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,另外还有一篇AWS部署教程

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过多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的不二法门写出来,是特别好的手册,领域内的paper各类注脚都在用里面的结果。虽说是初等的,但仍然要命的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是如数家珍,有些可能依然第一次听说,内容超越文本、数据、多媒体等,让他俩伴您从头数据科学之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

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

介绍:
分外好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、训练及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了无数的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各关键内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及福利的人造智能优先探讨计划:一封公开信,而明早就有Stuart罗素, 汤姆 Dietterich, Eric(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, TomMitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是最近霍金和Elon
Musk指示人们瞩目AI的心腹胁迫。公开信的情节是AI地理学家们站在便民社会的角度,展望人工智能的前途提升动向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要小心的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关钻探较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一开首的本人学习,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才之后想操纵世界的境况。说到此地推荐收看。

介绍:里面遵照词条提供了很多资源,还有连带知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能研商院(FAIR)开源了一多样软件库,以帮扶开发者建立更大、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开支环境 Torch
中的默认模块,可以在更短的日子内锻炼更大局面的神经网络模型。

介绍:本文即便是写于二零一二年,但是这篇著作完全是笔者的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈林顿做的一个访谈。包含了书中有些的问号解答和少数私有学习提出

介绍:很是好的吃水学习概述,对两种流行的深浅学习模型都进展了介绍和研讨

介绍:首假设讲述了利用R语言举办多少挖掘

介绍:帮您通晓卷积神经网络,讲解很清楚,另外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其他的关于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图书,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一部分介绍性作品和课件值得学习

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来连忙的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此地您可以见见近日深度学习有哪些新取向。

介绍:此书在消息搜索领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音讯寻找、网络新闻搜索、搜索引擎实现等地方有关的书籍、研商大旨、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音讯几何学及其在机器学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法规相关分析和预测问题,相关的王法采纳包括预测编码、早期案例评估、案件完全情形的预测,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们可能都相比较陌生,不妨了解下。

介绍:
文中提到了最优,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统能够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。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期记念LSTM) 和新加坡国立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个磨炼好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0上利用深度学习,著作来源paypal

介绍:用基于梯度下降的艺术锻练深度框架的实施推荐指点,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(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,作者的探究方向是机器学习,并行总计如果您还想打听一些任何的可以看看她博客的任何著作

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,深度学习在文件总结中的应用

介绍: Awesome序列中的公开数据集

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,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学商讨为主,下边的这份ppt是根源Field(Field)s举行的移位中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂文,标注了关键点

介绍:
华沙高校与Google合作的新杂谈,深度学习也足以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,Roboot,此外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的杂谈库已经选定了963篇经过分类的深浅学习杂文了,很多经文随笔都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在四遍机器学习聚会上的报告,关于word2vec及其优化、应用和扩大,很实用.境内网盘

介绍:很多合作社都用机器学习来解决问题,进步用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和行之有效呢?SparkMLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经琢磨的杰里米(Jeremy)Freeman脑神经科学家编写,最初是为了实时处理他们每半刻钟1TB的研究数据,现在宣布给我们用了。

介绍:
这是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java实现。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA实现基本部分行使了arbylon的LdaGibbs山姆pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试突出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中发掘深度知识、面向科技大数额的打通。收集近4000万作者音讯、8000万舆论音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;补助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的大旨,商量Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014至上杂文里的解析结果和新格局,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其间的有点课程已经归档过了,但是还有个其余信息并未。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert(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(Jefferson)1813年的信

介绍:libfacedetection是布拉迪斯拉发高校开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测多少个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能估摸人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂谈把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比一般的propagation
model更加深厚一些。通过全局的普洱久安分布去求解每个节点影响周到模型。即使合理(转移受到附近的影响系数影响)。可以用来反求每个节点的熏陶全面

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
分外棒的强调特征拔取对分类器首要性的稿子。情绪分类中,依照互信息对复杂高维特征降维再使用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更不错的效应,练习和分类时间也大大降低——更着重的是,不必花大量日子在就学和优化SVM上——特征也一如既往no
free lunch

介绍:CMU的总括系和电脑系知名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总结和机器学习的差距

介绍:随着大数额时代的赶到,机器学习变成化解问题的一种关键且首要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个炙手可热的趋向,可是学术界和工业界对机器学习的钻探各有侧重,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于怎么着用机器学习来缓解实际问题。这篇小说是美团的其实条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型采纳与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

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

介绍:Blocks是按照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地创设和管制NN模块.

介绍:机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近日恰巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,最近恰好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同桌可以关注,十分适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的联合特征,可更好地表达图片内容相似性。由于不依赖于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的拿到和保洁;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时刻体系十分检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特此外概念和分析很值得参考,文中也事关——分外是强针对性的,某个世界支出的老大检测在此外领域间接用可不行.

介绍:聚焦数据质量问题的回应,数据质料对各样框框集团的属性和效能都至关重要,文中总结出(不限于)22种典型数据质料问题表现的信号,以及卓绝的数额质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:15年新德里纵深学习峰会录像采访,境内云盘

介绍:很好的标准随机场(CRF)介绍著作,作者的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现飞速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么抉择GPU的指出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的报告,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系列风格,有质有量!作者的更新频率也很频繁

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

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: 采用Torch用深度学习网络了然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作品,作者用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)从经典概率模型演化而来
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)并且包含集成学习的思考:组合了BM11和BM15多个模型。4)作者是BM25的发起人和Okapi实现者罗Bert(Robert)son.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的概括介绍,ARMA是研究时间系列的重中之重艺术,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

介绍: 把来自target的attention signal插足source encoding
CNN的输入,拿到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的好吃秘诀——通过对大量食谱原料关系的打桩,发现印度菜美味的缘由之一是中间的寓意相互争辩,很风趣的文本挖掘研商

介绍: HMM相关作品

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

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

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

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

介绍: 深度学习的系数硬件指南,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】在面部识别上你自我都是专家,虽然细微的区别也能辨识。探讨已表明人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,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它FFA活动,堪称神经科学与人工智能的面面俱到结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过操练可以做出惊人和精良的事物出来。此外作者博客的另外作品也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实应用场景NN选拔参考表,列举了部分优异问题指出拔取的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go三个版本的代码

介绍:深度学习课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆高校爱德华(爱德华)·霍威教师.

介绍:Google对Facebook DeepFace的强硬反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德(Wild))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著作,由约瑟夫 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,小说重要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式实现,以及显示一些简易的例子并提出该从啥地方上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿)大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂文和贯彻代码.

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

思路实现.

介绍:本文依照神经网络的提高过程,详细讲解神经网络语言模型在挨家挨户阶段的款式,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等要害变形,总括的专门好.

介绍:经典问题的新琢磨: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)比赛优惠方案源码及文档,包括总体的数额处理流程,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研商期刊,每篇小说都蕴含一个算法及相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的正确和可重新的钻研期刊。我直接想做点类似的行事,拉近产品和技艺之间的距离.

介绍:出自MIT,琢磨加密多少飞快分类问题.

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
,补助构建各样互动的架构,在多机多卡,同步革新参数的事态下中央达到线性加速。12块Titan
20钟头可以成功Googlenet的训练。

介绍:这是一个机械学习资源库,尽管相比较少.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(Davis)在NICAR15上的大旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年始于到当下积累了不少的标准词语解释,假诺您是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让投机成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的比赛数据,用PageRank总结世界杯参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,另外还推荐一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的快捷算法,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: 襄助node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运行,帮忙LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
研商深度学习机关编码器如何有效应对维数灾难,国内翻译

介绍: CMU的优化与自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基础,值得深刻学习
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,内容涉嫌图像识别应用的各类方面

介绍:用斯帕克(Spark)(Spark)的MLlib+GraphX做科普LDA主旨抽取.

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

介绍: DeepMind杂文集锦

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《数据音讯手册》,
国内有热心的爱侣翻译了中文版,我们也可以在线阅读

介绍: 零售领域的多少挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 万分强劲的Python的数目解析工具包.

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的发端测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数目数学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目已经开源在github下面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的点子也能和word2vec获取差不多的职能。此外,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,理查德 Socher主讲.

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心境分类效果很好.贯彻代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中路总括学(36-705),聚焦总计理论和方法在机械学习世界应用.

介绍:《早稻田高校蒙特卡洛方法与自由优化学科》是华盛顿圣Louis分校应用数学大学生教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的爱人一定要看看,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物文学的SPARK大数目应用.并且贝克莱(Berkeley)开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的情节可以关心一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术仍旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)此前,请通过Google学术简单搜一下,假设Google不可用,这么些网址有其一世界几大顶会的小说列表,切不可断章取义,胡乱如果.

介绍:杂文+代码:基于集成方法的Twitter心境分类,心想事成代码.

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

介绍:哈佛的深度学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级此外报告
里面有局部很有意思的利用 我们可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇散文(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的机械学习课也很理想

介绍:莱斯大学(Rice University)的吃水学习的概率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成苦艾酒评论的开源Twitter机器人,github地址.

介绍:录像+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,大卫 Taylor近期在Mc吉尔(Gill)University探讨会上的告诉,还提供了一雨后春笋讲机器学习方法的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:Amazon在机械学习地点的有的应用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个依照OpenGL实现的卷积神经网络,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分析和数量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连串视频,斯蒂芬(Stephen)Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据磨练营:R&数据科学在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年青春学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录像,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:用斯帕克(Spark)MLlib实现易用可扩充的机械学习,国内镜像.

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,此外一个,其它还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议起用杂文列表,大部分杂文可应用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的关键性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械学习:最明确入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源实现横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现优异.

介绍:卡耐基梅隆大学总括机高校语言技术系的资源大全,包括大气的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:Twitter心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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