机器学习与深度学习材料,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著作,介绍很完善,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

 

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的著作,介绍很完善,从感知机、神经网络、决策树、SVM、艾达(Ada)boost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:这是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的流行版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时日排序,从1940年开班讲起,到60-80年份,80-90年代,一直讲到2000年后及近年来几年的开展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用非常周详.

介绍:这是一份python机器学习库,假诺您是一位python工程师而且想长远的上学机器学习.那么这篇作品或许能够援救到你.

介绍:这一篇介绍假设规划和保管属于你协调的机械学习项目标著作,里面提供了管制模版、数据管理与履行方法.

介绍:如若您还不明白什么样是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇随笔已经被翻译成粤语,尽管有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机械学习的第一语言,有广大的意中人想上学R语言,不过接连忘记一些函数与根本字的意思。那么这篇小说或许可以援助到您

介绍:我该怎么选拔机器学习算法,这篇作品相比较直观的相比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的高低,此外商量了样本大小、Feature与Model权衡等问题。另外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的精选、理论的牵线都很成功,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, 也契合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许这本你更需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者是根源百度,可是她自己已经在2014年2月份提请离职了。可是这篇随笔很不错假使您不晓得深度学习与协助向量机/总结学习理论有怎样关系?那么应该立刻看看这篇著作.

介绍:这本书是由Google公司和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013
。分为5大部分:1)评释,归咎。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音信时代的处理器科学理论,目前国内有纸质书购买,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,适合想学学R语言的同窗选读。

介绍:这并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主Donald(Donald) Knuth提问记录稿:
近期, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:不会总计怎么做?不知道怎么选拔适当的总结模型肿么办?这这篇著作你的地道读一读了加州圣地亚哥分校乔舒亚B. Tenenbaum和伊利诺伊香槟分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。可以活动拔取回归模型序列,仍可以半自动写报告…

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

介绍:这是一本音讯搜索有关的书本,是由哈佛Manning与Google副总经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音讯搜索教材之一。近年来作者扩充了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表达机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎研商院的数码集汇总:
包括语言类数据,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,以及系统类的多寡。

介绍:那是一本加州戴维斯(Davis)分校总计学知名教师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2014年元月曾经开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初学者推荐的上流学习资源,辅助初学者神速入门。而且那篇小说的牵线已经被翻译成中文版。倘使你有些熟识,那么自己指出您先看一看粤语的牵线。

介绍:紧要是本着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几本综述随笔,将近100篇随笔,各位山头们的Presentation。全部都得以在google上找到。

介绍:这是一本图书,重要介绍的是跨语言信息搜索方面的学识。理论很多

介绍:本文共有两个体系,作者是出自IBM的工程师。它最首要介绍了引进引擎相关算法,并拉扯读者很快的实现这一个算法。 研讨推荐引擎内部的机要,第
2 局部: 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:康奈尔大学信息科学系助理教师DavidMimno写的《对机器学习初专家的一点指出》,
写的挺实在,强调举办与辩论结合,最终还引用了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:这是一本有关分布式并行处理的数码《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是加州圣地亚哥分校的詹姆斯 L.
McClelland。着重介绍了各个神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是怎么?】约翰(John)Platt是微软研讨院独立数学家,17年来她一贯在机器学习世界耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定设立博客,向公众介绍机器学习的琢磨进展。机器学习是什么样,被采取在哪儿?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于十二月21-26日在国家会议中央繁华举行。本次大会由微软非洲探讨院和厦大大学同步主办,是以此具有30多年历史并有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多位专家的报名插手。干货很多,值得浓厚学习下

介绍:这篇著作重假若以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的具体应用,RankNet对NDCG之类不敏感,插手NDCG因素后变为了LambdaRank,同样的斟酌从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就完成了兰姆daMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,兰姆daRank,兰姆(Lamb)daMART,尤其以兰姆(Lamb)daMART最为优秀,代表随笔为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
另外,Burges还有好多知名的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将演讲无监控特征学习和深度学习的严重性意见。通过学习,你也将促成六个效益学习/深度学习算法,能观看它们为您办事,并就学怎么利用/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(特别是熟稔的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如若您不熟稔这么些想法,我们提议你去这里机械学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。另外这有关这套教程的源代码在github下边已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

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

介绍:这份文档来自微软探究院,精髓很多。假若需要完全通晓,需要肯定的机械学习基础。可是有点地方会令人眼睛一亮,恍然大悟。

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:天天请一个大牛来讲座,重要涉及机械学习,大数量解析,并行总计以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:一个超级级完整的机械学习开源库总括,假设您以为这一个碉堡了,这前面这些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的情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、加州伯克利分校高校总结机系克里斯(Rhys)(Chris)Manning教师的《自然语言处理》课程所有视频已经得以在伊利诺伊香槟分校公开课网站上见到了(如Chrome不行,可用IE寓目)
作业与考试也可以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着哈工大毕业、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 爱好者的佛法。

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

介绍:机器学习最基本的入门随笔,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,大家从多个地方来给我们介绍,第一个方面是读书的艺术,第二个地点是算法的类似性。

介绍:看题目你曾经知晓了是什么样内容,没错。里面有广大经文的机器学习杂谈值得仔细与反复的翻阅。

介绍:摄像由罗德岛教堂山分校高校(Caltech)出品。需要意大利语底子。

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

介绍:16本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手机方面任意时刻去读书。不多我指出你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大方。不过看完下边装有素材。肯定是我们了

介绍:入门的书真的很多,而且我一度帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系列,用来解决预测方面的题目,比如
YouTube 的视频推荐。

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

介绍:总括机视觉入门从前景目的检测1(总计)

介绍:总结机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是一篇机器学习初大方的入门著作。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:下集在这边神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益如今是腾讯广告算法老总,王益大学生毕业后在google任探讨。这篇著作王益学士7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的胆识。值得细读

介绍:把机器学习提升的级别分为0~4级,每级需要上学的讲义和左右的学问。这样,给机器学习者提供一个前进的门径图,以免走弯路。另外,整个网站都是关于机器学习的,资源很充分。

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:这是一本来自微的商讨员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的点子和行使的电子书

介绍:2014年十一月CMU进行的机器学习冬季课刚刚结束有近50钟头的视频、十六个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 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可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的核心发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的题目,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:Google研商院的Christ(Christ)ian
Szegedy在Google讨论院的博客上简要地介绍了他们当年列席ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假若不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问贝克莱(Berkeley)(Berkeley)机器学习大牛、U.S.双双院士Michael I.
乔丹(Jordan):”尽管您有10亿法郎,你怎么花?乔丹(Jordan):
“我会用这10亿日元建造一个NASA级另外自然语言处理钻探项目。”

介绍:常会师试之机器学习算法思想简单梳理,此外作者还有一部分其他的机械学习与数据挖掘著作纵深学习小说,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文件与数量挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上时常取得正确战表的提姆Dettmers介绍了他协调是怎么拔取深度学习的GPUs,
以及民用怎么着构建深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔(Michael) 乔丹

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

介绍:是Stanford 教师 安德鲁(Andrew) Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热情的把那些课程翻译成了华语。如果您印度语印尼语不佳,可以看看这些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数量)。其实过五个人都还不知情怎么是深浅学习。这篇作品由浅入深。告诉你深度学究竟是什么!

介绍:这是华盛顿圣路易斯分校学院做的一免费课程(很勉强),这多少个可以给你在深度学习的中途给您一个上学的思路。里面涉及了一部分中坚的算法。而且告诉您怎么样去行使到骨子里条件中。中文版

介绍:这是雅加达大学做的一个纵深学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个其举办使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这多少个内容需要有一定的基础。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,每个任务又各自分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间系列分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量工学,心思总括学,社会学总计,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是眼下多少解析世界的一个紧俏内容。很两人在通常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下广泛的机器学习算法,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一点个体系。另外还作者还了一个著作导航.分外的感恩戴德作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布(Rob) Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013学科。有mp4,
mp4,
pdf各样下载 他是伦敦高校教书,目前也在Facebook工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个北大高校处理器高校开发的开源闽南语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有粤语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,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,匡助单机, Hadoop cluster,和 斯帕克(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于印度语印尼语欠好,但又很想深造机器学习的心上人。是一个大的福利。机器学习周刊目前重要提供中文版,还是面向周边国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的基本点数学起先课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易,假使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学员失去学习的志趣。我个人推举的顶级《线性代数》课程是加州伯克利分校GilbertStrang讲师的教程。 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多样视频课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的争鸣基础知识。

介绍:应对大数目时代,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Chris(Chris) McKinlay
(图1)通过大数量手段+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600万题材答案,对她们开展了总计抽样及聚类分析(图2,3),最后到底得到了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开张,该课属于MIT硕士级其余课程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的对象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常用音讯资源* 《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开班在处理器科学的舆论中被引述次数最多的故事集

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂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。可以实时的搜集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),咋样更好读书它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS笔者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你从头写代码,一切将变得明了然白。他刚发布了一本图书,不断在线更新

介绍:前Google广告系统工程师乔希(Josh) 威尔(Will)s
讲述工业界和知识界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j 做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:机器学习教会了大家怎么样?

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

介绍:乔丹(Jordan)教师(Michael I.
乔丹(Jordan))助教是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深远的志趣。因而,很多发问的题材中蕴藏了机械学习世界的各项模型,乔丹(Jordan)教师对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*招来是人为智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的极品途径,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估价代价。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的部署,顿时先导对FNLP各类风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任浙大大学首席助教、统计机软件研究生生导师。总结机科学研讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数目、生物新闻再到量子总括等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年起来深度学习文献,相信可以看作深度学习的起源,github

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

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深远显出,还有实现代码,一步步开展。

介绍:许多传统的机器学习任务都是在求学function,不过Google脚下有最先上学算法的方向。Google此外的这篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:作者是红米技术有限集团,诺厄(Noah)方舟实验室,首席科学家的李航大学生写的关于信息寻找与自然语言处理的稿子

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的施用,此外还有六个。一个是甄别垃圾与虚假信息的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术

介绍:该学科是知乎公开课的收费课程,不贵,一级福利。首要适合于对使用R语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中笔者总括了三代机器学习算法实现的演变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩张,第三代如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,另外三本是哈特(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:里面基本没提到到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的很多使用,以及她们在做推荐过程中获取的部分经验。最终一条经验是应有监控log数据的质地,因为推荐的质量很依赖数据的质量!

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举行人脸识别

介绍:如何行使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,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的行使,而且首先局部有关Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很不利。

介绍:RKHS是机器学习中重大的定义,其在large
margin分类器上的运用也是广为熟悉的。倘使没有较好的数学基础,直接领会RKHS可能会不错。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多校友对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面已经大约知道了,然则动起手来却不明了哪些出手写代码。宾夕法尼亚深度学习硕士安德烈(Andre)j
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:本文会过一回最盛行的机械学习算法,大致了然怎么方法可用,很有救助。

介绍:这些里面有为数不少关于机器学习、信号处理、统计机视觉、深刻学习、神经网络等领域的恢宏源代码(或可实施代码)及相关论文。科研写杂文的好资源

介绍:NYU 2014年的吃水学习课程资料,有视频

介绍:总结机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数量挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个可怜棒的品类

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

介绍:安德烈j Karpathy 是印度孟买理工大学Li
Fei-Fei的学士生,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,但每个都很朴实,在每一个问题上都做到了state-of-art.

介绍:安德烈j
Karpathy的深度加深学习演示,舆论在此间

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

介绍:杰弗里(杰弗里)·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位英国出生的乘除机学家和心情学家,以其在神经网络方面的孝敬著名。辛顿是反向传播算法和相比散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极性促进者.

介绍:微软研商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<补助向量机的再三限价订单的动态建模>采取了 Apache
斯帕克(Spark)(Spark)和斯帕克MLLib从伦敦股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(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伴儿联手商讨有关于机器学习的多少个理论性问题,并付出一些有含义的下结论。最终经过一些实例来验证那多少个理论问题的物理意义和事实上应用价值。

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

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:人脸识别必读著作推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”研讨会PPT

介绍:总计学习是关于电脑基于数据构建的概率总结模型并采纳模型对数码举行展望和分析的一门科学,总括学习也改为总括机器学习。课程来自香港交通大学

介绍:机器学习的指标是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的经历来解决给定的问题.

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

介绍:部分粤语列表

介绍:其它作者还有一篇元算法、AdaBoost python实现著作

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

介绍:还有续集分明深度学习方法概述(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新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在实际比赛中间比调参数和清数据。
即便已装过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,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: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16万张职业棋谱训练模型识别效能。想法不错。练习后如今能成就决不总结,只看棋盘就付出下一步,大约10级棋力。但这篇作品太过乐观,说怎么人类的末梢一块堡垒立刻快要跨掉了。话说得太早。然而,即便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EricPrice(Price)关于2019年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依据这一次实验的结果,假如二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂谈被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了2014年14个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以看到几个大旨——深度学习,数据科学家职业,教育和薪酬,学习数据科学的工具比如R和Python以及公众投票的最受欢迎的数据科学和数码挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有其他很棒的小说推荐可以看看

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最新小说Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心理分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)宣布在github(目前是空的)。那表示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分词系统发布与用户交换大会上的讲演,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的发言包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术商讨 李然-主题模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在利用bp算法时该怎么磨练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,固然和MLP的bp算法本质上同一,但款式上仍旧多少区另外,很引人注目在完成CNN反向传播前询问bp算法是必须的。此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:假使要在一篇小说中匹配十万个至关重要词如何做?Aho-Corasick 算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内到位匹配。
但假若配合十万个正则表明式呢 ?
这时候能够用到把两个正则优化成Trie树的措施,如东瀛人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的吃水学习框架,作者如今在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:兰姆daNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人为神经网络库,它抽象了网络创设、磨练并动用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以使用多种主意结合这个函数来操作实际世界数据。

介绍:尽管你从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了解,或者生物消息学,智能机器人,金融展望,那么这门要旨课程你必须深入摸底。

介绍:”人工智能探究分许多门户。其中之一以IBM为代表,认为假使有高性能统计就可收获智能,他们的‘深蓝’制服了社会风气象棋冠军;另一派别认为智能来自动物本能;还有个很强的山头认为一旦找来专家,把她们的盘算用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的起点

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

介绍:博客园有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,从基本的词向量/总计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的心上人可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机械学习的各类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:作者是统计机研二(写作品的时候,现在是2015年了应有快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是某些他的阅历之谈.对于入门的敌人或者会有救助

介绍:这是一篇有关机器学习算法分类的篇章,非凡好

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在这边有局部的上佳内容就是发源机器学习日报.

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的著作

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,这是一篇NLP在粤语言分词中的应用

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众多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把科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艺术写出来,是不行好的手册,领域内的paper各个评释都在用里面的结果。虽说是初等的,但如故十分的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是如数家珍,有些可能仍然率先次听说,内容超过文本、数据、多媒体等,让他俩伴你从头数据正确之旅吧,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的纵深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、磨炼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:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在答辩与执行之间找到平衡点,各重大内容都伴有实在例子及数量,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及便宜的人工智能优先探讨计划:一封公开信,近期早已有斯图亚特(Stuart)罗素(Russell), Tom Dietterich, 埃里克(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是新近霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的心腹威迫。公开信的情节是AI化学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的将来提高趋向,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,以及道德领域相关商讨较少。其实还有一部日剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一起先的本人学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成长之后想控制世界的场馆。说到此处推荐收看。

介绍:里面遵照词条提供了累累资源,还有连锁知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能探究院(FAIR)开源了一密密麻麻软件库,以赞助开发者建立更大、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世界常用的开销环境 Torch
中的默认模块,可以在更短的年月内磨练更大局面的神经网络模型。

介绍:本文即便是写于二〇一二年,不过这篇作品完全是笔者的经验之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者彼得哈林顿(Harrington)做的一个访谈。包含了书中有些的疑难解答和一些私房学习指出

介绍:相当好的吃水学习概述,对二种流行的深浅学习模型都开展了介绍和议论

介绍:重假诺描述了动用R语言举行数据挖掘

介绍:帮您了然卷积神经网络,讲解很显著,另外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其余的关于神经网络小说也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

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

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来神速的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此地你可以看到如今深度学习有哪些新取向。

介绍:此书在信息寻找领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表 ,收录了音讯寻找、网络音信寻找、搜索引擎实现等地点有关的图书、探讨为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:新闻几何学及其在机器学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和预测问题,相关的法律采纳包括预测编码、早期案例评估、案件完全处境的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们兴许都相比陌生,不妨理解下。

介绍:
文中涉嫌了最优,模型,最大熵等等理论,另外还有使用篇。推荐系统可以说是一本无可非议的阅读稿,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。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间记念LSTM) 和南洋理工 (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:本文重要介绍了在Hadoop2.0上选拔深度学习,著作来源paypal

介绍:用基于梯度下降的不二法门磨练深度框架的进行推荐携带,作者是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,并行总计假若你还想打听一些另外的可以看看他博客的此外作品

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选项

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件统计中的应用

介绍: Awesome系列中的公开数据集

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,快的来头一是用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是个数学商量为主,上边的这份ppt是来自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:
布鲁塞尔大学与Google合作的新随笔,深度学习也得以用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,Roboot,另外还推荐一个纵深学习入门与综独资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的随笔库已经选定了963篇经过分类的深度学习杂文了,很多经典杂谈都曾经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在五遍机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和扩大,很实用.境内网盘

介绍:很多商厦都用机器学习来缓解问题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和管事吗?SparkMLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研商的杰里米(Jeremy)Freeman脑神经数学家编写,最初是为着实时处理他们每半刻钟1TB的钻研数据,现在披露给我们用了。

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,并不关乎公式推导。文中的LDA实现焦点部分采纳了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卓越,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科技大数额的开挖。收集近4000万作者信息、8000万舆论音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮助专家搜索、机构排名、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的焦点,琢磨Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014顶级故事集里的剖析结果和新办法,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即使其中的有点课程已经归档过了,可是还有个其它音讯尚未。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(杰斐逊(Jefferson))1813年的信

介绍:libfacedetection是费城学院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),能臆想人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比一般的propagation
model更加深厚一些。通过全局的安居乐业分布去求解每个节点影响周到模型。假设合理(转移受到附近的熏陶周详影响)。可以用来反求每个节点的震慑周详

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:
相当棒的强调特征采取对分类器首要性的作品。心理分类中,遵照互信息对复杂高维特征降维再利用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更可以的效果,训练和归类时间也大大降低——更关键的是,不必花大量时刻在上学和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的总括系和处理器系著名助教拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总括和机械学习的反差

介绍:随着大数量时代的来到,机器学习变成化解问题的一种重点且首要的工具。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,不过学术界和工业界对机器学习的研商各有尊重,学术界侧重于对机器学习理论的钻研,工业界侧重于怎样用机器学习来缓解实际问题。这篇小说是美团的实际上条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯过程,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,可总括串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局部相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周到)、token_set_ratio(词集合相似周全)等 github

介绍:Blocks是基于Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创设和治本NN模块.

介绍:机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“最近正好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近来刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同学可以关注,分外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的联合特征,可更好地发挥图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的得到和漱口;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连串至极检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对特另外概念和剖析很值得参考,文中也关乎——分外是强针对性的,某个世界支出的不胜检测在其它领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质料问题的作答,数据质料对各个层面公司的性能和功用都首要,文中总括出(不限于)22种典型数据质地问题表现的信号,以及出色的数码质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:闽南语分词入门之资源.

介绍:15年曼谷纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的规范随机场(CRF)介绍小说,作者的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现长足准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着挑选GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告知,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)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序列风格,有质有量!作者的换代频率也很频繁

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、表达书.

介绍: 采取Torch用深度学习网络精晓NLP,来自非死不可 人工智能的随笔.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项任务的难度.

介绍: 消息搜索排序模型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六个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包含集成学习的沉思:组合了BM11和BM15多个模型。4)作者是BM25的提议者和Okapi实现者Robert(Bert)(Robert)son.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的简要介绍,ARMA是研究时间系列的重中之重模式,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍: 把来自target的attention signal参预source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的好吃秘诀——通过对大气菜谱原料关系的发掘,发现印度菜美味的缘由之一是内部的含意相互冲突,很风趣的文件挖掘研究

介绍:
HMM相关作品,另外推荐粤语分词之HMM模型详解

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

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

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

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

介绍: 深度学习的宏观硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在面部识别上您自我都是专家,即便细微的异样也能鉴别。研究已证实人类和灵长类动物在脸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应有尽有结合。

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神经网络,网络经过磨练可以做出惊人和出彩的东西出来。此外作者博客的此外小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的实在应用场景NN采用参考表,列举了一些独立问题指出利用的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多少个本子的代码

介绍:深度学习课程,github

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

介绍:Google对非死不可 DeepFace的强有力回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德(Wild))上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客作品,由约瑟夫 布拉德利和Manish
Amde撰写,作品紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式实现,以及展示一些概括的事例并指出该从何方上手.中文版.

介绍:华盛顿(Washington)高校Pedro Domingos团队的DNN,提供故事集和实现代码.

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

介绍:本文依据神经网络的上进进程,详细讲解神经网络语言模型在各种阶段的样式,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重要变形,总括的专门好.

介绍:经典问题的新研究: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)比赛优厚方案源码及文档,包括完全的数码处理流程,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。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的没错和可另行的钻研期刊。我直接想做点类似的行事,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,研讨加密数量快速分类问题.

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
,协助构建各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的事态下中央达成线性加速。12块Titan
20小时可以完成Googlenet的练习。

介绍:这是一个机械学习资源库,固然相比少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.此外还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

介绍:Chase
Davis在NICAR15上的核心报告材料,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年先河到当下积淀了广大的规范词语解释,虽然你是一位刚入门的朋友.能够借这本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的竞赛数据,用PageRank总结世界杯参赛球队排行榜.

介绍:R语言教程,其它还引进一个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速算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依据此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍:
补助node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运作,匡助LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
探究深度学习机关编码器如何有效应对维数灾难,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,值得浓厚学习 国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识另外CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容提到图像识别应用的各种方面

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

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

介绍: DeepMind散文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热心的心上人翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘著作.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 异常强大的Python的数据解析工具包.

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的开端测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 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:好多数码数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目曾经开源在github下面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的艺术也能和word2vec收获差不多的效能。其它,无论作者怎么试,GloVe都比然则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情感分类效果很好.心想事成代码.

介绍:卡耐基梅隆赖安(Ryan) Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和高中级总括学(36-705),聚焦总结理论和章程在机器学习园地应用.

介绍:《加州约翰内斯堡分校大学蒙特卡洛方法与自由优化学科》是印度布鲁塞尔理工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心上人一定要看看,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物管农学的SPARK大数据应用.并且贝克莱(Berkeley)开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末可以关注一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动了然语境、自动识别语义等等)从前,请通过Google学术简单搜一下,假使Google不可用,这么些网址有其一小圈子几大顶会的论文列表,切不可断章取义,胡乱假诺.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的Twitter激情分类,实现代码.

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:加州洛杉矶分校的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级另外报告
里面有一部分很有趣的施用 我们可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇杂文(机器学习这个事、无监控聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很优秀

介绍:莱斯大学(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苦味酒评论的开源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,大卫(David) 泰勒方今在Mc吉尔(Gill)University商量会上的报告,还提供了一层层讲机器学习方法的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的录像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机器学习地点的有些利用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个遵照OpenGL实现的卷积神经网络,补助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量文学》.

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分析和数码挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航下边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified连串录像,斯蒂芬(Stephen)Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据磨炼营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年春天学期CMU的机器学习课程,由亚历克斯(Alex)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SparkMLlib实现易用可扩展的机器学习,境内镜像.

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,除此以外一个,另外还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议引用杂谈列表,大部分舆论可使用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的要紧性.

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:有趣的机器学习:最明显入门指南,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表现非凡.

介绍:卡耐基梅隆大学总计机大学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心思分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:华盛顿(华盛顿)大学的Machine Learning Paper Repository.

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的斯帕克(Spark)(Spark) summit会议资料.

介绍:最新的Spark summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

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

介绍:复旦大学副教师,是图挖掘地点的大方。他主持设计和兑现的Arnetminer是境内超越的图挖掘系统,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:在半监察学习,multi-label学习和合并学习地点在列国上有一定的熏陶力.

介绍:信息寻找,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军研究生是眼下Google中日意大利语搜索算法的机要设计者。在Google其间,他领导了成千上万研发项目,包括不少与中文相关的成品和自然语言处理的序列,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关杂谈集.

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

介绍:Twitter新trends的着力落实框架.

介绍:Storm手册,国内有中文翻译版本,谢谢作者.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术论文写作方法和技能,西蒙 Peyton 琼斯的How to write a
good research
paper
同类视频How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经网络锻练中的Tricks之神速BP,博主的另外博客也挺漂亮的.

介绍:作者是NLP方向的研究生,短短几年内研讨成果颇丰,推荐新入门的朋友阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg遵照GoogleScholar建立了一个处理器领域的H-index牛人列表,我们熟习的各种领域的大牛绝大多数都在榜上,包括1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百位美国工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在此间推荐的缘由是我们可以在google通过查找牛人的名字来得到更多的资源,那份材料很宝贵.

介绍:用大型语料库学习概念的层次关系,如鸟是鹦鹉的顶头上司,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上级。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)迭代测算边际概率(marginal probability).

介绍:
这是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,即使R语言
已经有像样的项目,但毕竟可以扩大一个可选项.

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:图像指纹的双重识别,作者源码,国内翻译版本.

介绍:提供总结机视觉、机器视觉应用的商家音讯汇总.应用领域包括:自动襄助驾驶和交通管理、眼球和头部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各个工业自动化和检察、医药和生物、移动设备目的识别和AR、人群跟踪、录像、安全督查、生物监控、三维建模、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据总计开源库.

介绍:俄亥俄州立Gilbert(Bert) Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特(Gilbert)(Bert)(Gilbert) Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的多寡向量化工具Canova,github,
援助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文本向量化.

介绍:快捷入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了一些机械学习技术,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征采用和模型拔取问题.

介绍:基于Spark(Spark)的迅速机器学习,视频地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗.

介绍:16位数据数学家语录精选.

介绍:深度学习在大数目解析世界的运用和挑衅.

介绍:免费的机械学习与数学书籍,除此之外还有其他的免费编程书籍,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:深度学习的总计分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能很快完成磨炼的科普(多层)深度网络HN.

介绍:深度学习解读随笔.

介绍:Coursera上的引进系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍:安德鲁 Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其它机器学习著作也不错.

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:心思时刻更惜字——MIT的风靡Twitter探究结果.

介绍:长沙高校人类语言技巧商量相关随笔.

介绍:实现神经图灵机(NTM),品种地址,此外推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿(华盛顿(Washington))大学的机器视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”发布第二版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, Jeff Ullman 新版扩张Jure
Leskovec作为合作作者,新增社交网络图数据挖掘、降维和广大机器学习三章,电子版反之亦然免费.

介绍:一个深度学习资源页,资料很充分.

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:研究生学位杂谈:ELM琢磨进展.

介绍:Pandas十秒钟速览,ipn.

介绍:面向数据音信的文书挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:分类体系的维数灾难.

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

介绍:预测模型入门.

介绍:深刻浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben 琼斯(Jones)的多寡可视化提出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习方法言传身教/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:基于机器学习的尾巴检测工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加速。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,接纳动态数据流引擎,提供更多灵活性。以后将和cxxnet一起构成为mxnet项目,互取优势.

介绍:2015年国际总结机视觉与情势识别会议paper.

介绍:Netflix工程老董眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注比赛名次+各家随想,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术连带小说.

介绍:基于Caffe的增速深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(磨炼与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其它推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式R机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列.

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:安德鲁Ng关于深度学习/自学习/无监督特征学习的告知,国内云.

介绍:散文:通过地下知识迁移锻练RNN.

介绍:面向金融数据的情丝分析工具.

介绍:(Python)要旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌大脑科学家、caffe制造者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks实现RNN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的海量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的多少个问题.

介绍:神经网络学习材料推荐.

介绍:面向连串学习的RNN综述.

介绍:R文本处理手册.

介绍:“必看”的Python视频集锦.

介绍:Google(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数据的任意算法(UC 伯克利(Berkeley) 2013).

介绍:DataCamp中级R语言教程.

介绍:免费电子书:轻松了解拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是基于Scipy为机械学习建筑的的一个Python模块,他的特性就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括协理向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也筹划出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是一个让机器学习钻研简单化的基于Theano的库程序。

介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机械智能平台。HTM是皮肤的规范总计形式。HTM的骨干是基于时间的频频学习算法和储存和收回的时空形式。NuPIC适合于各个各类的题目,尤其是检测卓殊和预测的流多少来源于。

介绍:Nilearn
是一个力所能及快速总计学习神经映像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn
工具箱和局部展开预测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来拓展层层的总结。

介绍:Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。
它的目标是提供灵活、容易采用并且强大的机械学习算法和进展多种多样的预定义的环境中测试来相比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数量挖掘,自然语言处理,网络分析和机械学习提供工具。它襄助向量空间模型、聚类、帮忙向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。

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), Google’s One 比尔(Bill)ion Words
(文字)这类数据集的接口。你利用她来经过很多种的主意来取代自己的数码。

介绍:鲍伯(Bob)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,它的规划目的是变得越来越便捷并且缩短开支时间,它是由拍卖图像工具,音频和视频拍卖、机器学习和形式识别的汪洋软件包构成的。

介绍:Skdata是机械学习和总括的数据集的库程序。这些模块对于玩具问题,流行的处理器视觉和自然语言的数据集提供规范的Python语言的行使。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它至关紧假使在广大可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中行使监督分类法。
它还执行特征接纳。
这么些分类器在重重下面相结合,能够形成不同的比如无监控学习、密切关系金传播和由MILK襄助的K-means聚类等分类连串。

介绍:IEPY是一个留意于关系抽取的开源性音讯抽取工具。它重要针对的是内需对大型数据集举办音信提取的用户和想要尝试新的算法的数学家。

介绍:Quepy是由此改变自然语言问题因而在数据库查询语言中开展询问的一个Python框架。他可以简简单单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同档次的题材。所以,你绝不编码就可以创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。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对于神经网络的深浅学习的一个库程序,它利用的是因此PyCUDA来开展GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的品类的工具而且能提供部分不同的移动函数的激活功用,例如重力,涅斯捷罗夫重力,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任务的恢宏组成的一个库程序。

介绍:这么些顺序兼容纳了大气能对你完成机器学习任务有援助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作,此外的常备更有用。

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缓解方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和总括工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简便的表明性语法探索效能由此可以高效有效地履行算法和转移。

介绍:这一雨后春笋工具通过与scikit-learn兼容的API,来创制和测试机器学习效果。这些库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序采纳中很受用。当您使用scikit-learn这一个工具时,你会感觉到备受了很大的帮带。(即使这只好在你有例外的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的方法为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个统一的分类器包装来提供各样各种的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在一个部落以平行的主意锻练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。

介绍:用Amazon的机械学习建筑的简便软件收集。

介绍:这是一个在Python语言下基于scikit-learn的最好学习机器的落实。

介绍:电子书降维方法,此外还推荐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回击,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的多少个方面.

介绍:耶鲁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Google的CV研商列表.

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解析

 

 

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

介绍:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的时尚版本《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年启幕讲起,到60-80年代,80-90年代,一向讲到2000年后及近年来几年的展开。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用相当周全.

注:机器学习材料篇目一共500条,篇目二最先更新

梦想转载的意中人,你能够毫不联系自己.但是自然要封存原文链接,因为这多少个项目还在继续也在不定期更新.希望观望作品的爱侣可以学到更多.此外:某些材料在炎黄访问需要梯子.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:ICML2015
散文集,优化4个+稀疏优化1个;强化学习4个,深度学习3个+深度学习总计1个;贝叶斯非参、高斯过程和读书理论3个;还有划算广告和社会拔取.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:,第28届IEEE总括机视觉与情势识别(CVPR)大会在美国布拉格召开。微软研商员们在大会上体现了比在此此前更快更准的电脑视觉图像分类新模型,并介绍了什么行使Kinect等传感器实现在动态或低光环境的即刻大规模3D扫描技术.

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

介绍:机器学习工具包/库的概括/相比.

介绍:数据可视化最佳实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度网络.

介绍:数据数学家职位面试题.

介绍:准确评估模型预测误差.

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:来自非死不可的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(Google)神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用消息资源.

介绍:语义图像分割的实际演示,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网络,模型代码.

介绍:深度学习——成长的烦恼.

介绍:基于三元树方法的公文流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及新型进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据正确(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产环境(产品级)机器学习的机会与挑战.

介绍:神经网络入门.

介绍:来自加州圣地亚哥分校的布局化稀疏散文.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的舆论 .

介绍:20个最叫座的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理总结库QUESO,github code.

介绍:Nature:LeCun/Bengio/Hinton的风行篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的风靡评论随笔《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的猜度分析服务框架Palladium.

介绍:约翰(John) Langford和哈尔(Hal) Daume III在ICML2015上关于Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完这100篇随想就能成大数据高手,境内翻译.

介绍:NLP课程《社交媒体与公事分析》精选阅读列表.

介绍:写给开发者的机械学习指南.

介绍:基于维基百科的热点音信发现.

介绍:(Harvard)HIPS将发表可扩充/自动调参贝叶斯推理神经网络.

介绍:面向上下文感知查询提出的层系递归编解码器.

介绍:GPU上按照Mean-for-Mode估摸的便捷LDA磨炼.

介绍:从实验室到工厂——构建机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的6个经典数据集(及其它100个列表).

介绍:Google面向机器视觉的深度学习.

介绍:构建预测类应用时怎么接纳机器学习API.

介绍:Python+心情分析API实现故事情节(曲线)分析.

介绍:(R)基于Twitter/心思分析的祝词电影推荐,另外推荐分拣算法的论证相比分析.

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

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(RLDM 2015)统计强化学习入门.

介绍:戴维(David) 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:斯帕克(Spark)(Spark)神速入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机器学习.

介绍:Stanford社交网络与音讯网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:大卫Silver(DeeMind)的加深学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的神速深度学习.

介绍:来自微软的<R编程入门>.

介绍:(Go)心情分析API服务Sentiment Server.

介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.

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

介绍:Nvidia深度学习课程.

介绍:2015年深度学习暑期课程,推荐教师主页.

介绍:这是一篇关于百度随笔《基于深度学习的图像识别进展:百度的若干进行》的摘要,提议两篇著作结合起来阅读.

介绍:视频标注中的机械学习技术.

介绍:大学生杂文:(Ilya Sutskever)RNN操练.

介绍:深度神经网络的藏紫色区域:可解释性问题,中文版.

介绍:Golang 实现的机器学习库资源汇总.

介绍:深度学习的总计分析.

介绍:面向NLP的深度学习技能与技巧.

介绍:Kaggle’s Crowd弗劳尔(Flower)(Flower)竞技NLP代码集锦.

介绍:浦项科技的自然语言通晓课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:那是一本机器学习的电子书,作者Max
Welling
知府在机器学习教学方面装有充裕的经历,这本书小但精致.

介绍:由荷兰莫斯科大学 & Google瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于总结和翻译机器学习和电脑视觉类资料的博客,包含的始末:Hinton的CSC321课程的下结论;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的总括;python的法则总括;Theano基础知识和磨练总计;CUDA原理和编程;OpenCV一些总结.

介绍:针对具体问题(应用场景)咋样挑选机器学习算法(连串).

介绍:数据正确免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有咋样?推荐MSRA的FrankSoong老师关于语音合成的吃水学习格局的拍摄和幻灯片与以及Google的LSTM-RNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据科学的法门

介绍:形式识别与机具学习书本推荐,本书是微软威斯康星麦迪逊分校研究院大神Bishop所写,算是可是广为认知的机器学习读本之一,内容覆盖周全,难度中上,适合硕士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:这篇杂谈荣获EMNLP2015的一级数据/资源奖优秀奖,标明的推特数据集

介绍:作者在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件资源汇总

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

介绍:麦迪逊希伯来大学讲师Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢学院讲师Shai
Ben-大卫的新书Understanding Machine Learning: From Theory to
Algorithms,此书写的相比较偏理论,适合对机械学习理论有趣味的同校选读

介绍:机器学习学习清单

介绍:网易下边的一篇关于NLP界有什么样神级人物?提问。首推Michael 柯林斯(Collins)

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创办者&首席执行官 Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念,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Amazon数据和众包Mechanical
Turk上,实现了来自彩票和拍卖的编制,以募集用户对成品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)锻练集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,进步卖家利润和买主知足度

介绍:来自Berkeley(Berkeley)分校的广泛机器学习.

介绍:来自52ml的机器学习资料大汇总.

介绍:这本书的作者McKeown是二〇一三年世界第一个数据科大学(位于哥伦比亚大学)总首席执行官,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文本摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier Amatriain在Summer School 2014 @
CMU上长达4时辰的告知,共248页,是对引进系统发展的一回周到概括,其中还包括Netflix在个性化推荐方面的有些经验介绍.

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

介绍:Spark上的Keras深度学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习总结物工学.

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

介绍:(PyTexas 2015)Python核心建模.

介绍:Hadoop集群上的普遍分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深浅学习热门”东家”排名.

介绍:(c++)神经网络手把手实现教程.

介绍:香岛粤语高校汤晓鸥教师实验室发布的大型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 名家,202K
脸部图像,每个图像40余标注属性.

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

介绍:谷歌研商院Samy Bengio等人多年来写的RNN的Scheduled
山姆(Sam)pling操练方法随想.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/统计/可视化/深度学习相关品种大列表.

介绍:CMU的信息论课程.

介绍:Google探究院Samy
Bengio
等人多年来写的RNN的Scheduled
萨姆pling训练方法论文.

介绍:基于Hadoop集群的宽广分布式深度学习.

介绍:来自巴黎高等师范学院及NVIDIA的工作,很实在很实用。拔取裁剪网络连接及重锻炼方法,可大幅度回落CNN模型参数。针对亚历克斯(Alex)Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度意况下,模型参数可极大削减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位大数目化学家,通过她们的名字然后放在google中寻找一定能找到很多很棒的资源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的吃水学习(Theano/Lasagne)类别教程.

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

介绍:数据正确(学习)资源列表.

介绍:应对非均衡数据集分类问题的八大策略.

介绍:重点推介的20个数据正确相关课程.

介绍:递归神经网络.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总结建模/总计神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的生意图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经网络与深度学习。近期提供了前四章的文稿,第一章由此手写数字识其它例证介绍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为何能拟合任意函数。大量python代码例子和互动动画,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下面出名杂文可以在这么些网站找到github的花色链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:斯帕克(Spark)机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:保罗(Paul)艾伦(Alan)人工智能实验室表示,GoogleScholar是十年前的产物,他们现在想要做进一步的增高。于是推出了崭新的,专门针对科学家设计的学问搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半督察学习,Chapelle.篇篇都是经典,作者包括Vapnik,Bengio,Lafferty,乔丹.此外推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:斯帕克(Spark)(Spark)机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:为入门者准备的吃水学习与神经网络免费资源.

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

介绍:Samsung开源的飞跃深度学习应用程序开发分布式平台.

介绍:分布式机器学习工具包.

介绍:语义大数量——大数目/事件处理的语义方法.

介绍:LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)学习教程.

介绍:Princeton Vision Group的深度学习库开源.

介绍:基于AWS的电动分布式科学统计库Ufora,Why I Open Sourced Five Years
of
Work
.

介绍:(PyCon SE 2015)深度学习与深度数据科学.

介绍:推荐圣彼得(Peter)堡高校机械学习与数码挖掘研讨所所长——周志华教师的Google学术主页.

介绍:免费书:面向数据正确的高级线性模型.

介绍:基于知识迁移的神经网络高效练习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:来自宾夕法尼亚高校的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:这些专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的一个note,该学科是由Reid
Hoffman等互联网boss级人物设置的,每节课请一位巨头集团的相关领导来做访谈,讲述该铺面是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb开创者Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言通晓(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算法消息论.

介绍:数据数学家毕业后继续求学的5种格局.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下经济学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:2015年份CCF非凡硕士学位小说奖随想列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:浙大高校邱锡鹏名师编制的神经网络与深度学习读本,ppt.

介绍:微软北美洲探讨院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识此外技艺原理分析

介绍:Michael·I.乔丹(Jordan)的主页.遵照主页可以找到很多资源。Michael·I.乔丹(乔丹)是鼎鼎大名的总括机科学和总计学学者,紧要研商机器学习和人为智能。他的关键贡献包括提出了机械学习与总括学之间的关系,并推动机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的严重性。

介绍:杰弗里(Geoffrey)·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位英国出生的计量机学家和心思学家,以其在神经网络方面的孝敬有名。辛顿是反向传播算法和相比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的能动推进者.通过她的主页可以挖掘到很多Paper以及出色学生的paper,另外推荐他的学习者Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,假如您不知道可以翻阅对话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习使用演进

介绍:MIT出版的纵深学习电子书,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:推荐微软南美洲研讨院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第三版(草稿)

介绍:Stanford新课”总计词汇语义学”

介绍:时尚之都交大张志华先生的总结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:(布莱克(Black)Hat2015)深度学习使用之流量鉴别(协议鉴别/分外检测),[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:一个推荐系统的Java库

介绍:多为重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学总括总括学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供大量的机械学习算法和总结检验,并能够处理中小圈圈的数据集

介绍:递归神经网络awesome体系,涵盖了图书,项目,paper等

介绍:Pedro
Domingos是华盛顿(华盛顿(Washington))大学的教学,重要探究方向是机器学习与数量挖掘.在2015年的ACM
webinar会议,曾发布了有关盘点机器学习世界的五大门户主旨演说.他的个人主页拥有许多相关探究的paper以及她的教师课程.

介绍:机器学习录像集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:这篇作品内的引进系统资源很充足,作者很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的杂谈.

介绍:(天经济学)贝叶斯方法/MCMC教程——统计实战

介绍:免费书:总括稀疏学习,作者Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是澳大宿雾国立大学的授课,Trevor
Hastie更是在总计学学习上建树多多

介绍:R分布式统计的提升,其余推荐(R)气候变化可视化,(R)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的要旨钻探会——心思分析与深度加深学习

介绍:深度学习卷积概念详解.

介绍:Python推荐系统开发库汇总.

介绍:超棒的神经网络课程,深远浅出介绍深度学习,由Hugo Larochelle(Yoshua
Bengio的硕士生,杰弗里(Geoffrey) Hinton从前的学士后)主讲,强烈推荐.

介绍:加州圣地亚哥分校新科目,面向视觉识其余卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2015会议总计第一部分,第二有些.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:加州伯克利(Berkeley)分校大学闻明视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德(Wild) with Convolutional Neural
Networks,小玉(Jade)rberg。这篇期刊著作融合了事先两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨认图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。小说、数据和代码.

介绍:总结机视觉的一个较大的数目集索引,
包含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索要的库了.

介绍:Tombone 对 ICCV SLAM workshop 的总结: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且啄磨了 feature-based
和 feature-free method 的尺寸。在全员deep learning做visual
perception的时候,再来读读CV中的 geometry.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon公布.

介绍:ICCV 2015的ImageNet竞技以及MS COCO比赛联合探究会的幻灯片和录像.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]遵照TensorFlow的吃水学习/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:概率视角>,样章Undirected graphical
models Markov random
fields
.

介绍:这是一本在线的深浅学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
亚伦(Aaron) Courville.如若你是一位新入门的学生可以先看这本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.华语译本

介绍:UFLDL推荐的纵深学习阅读列表.

介绍:伦敦州立大学布法罗分校2015年青春机械学习课程主页.

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

介绍:研究生杂文:神经网络总计语言模型.

介绍:文本数据的机械学习活动分类方法(下).

介绍:用RNN预测像素,可以把被屏蔽的图样补充完整.

介绍:微软研究院把其深度学习工具包CNTK,想进一步精通和学习CNTK的同学可以看前天发表的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
卡尔(Carl)曼滤波器教材,用尽量少的数学和演绎,传授直觉和经验,全体Python示例,内容覆盖卡尔(Carl)曼滤波器、扩张卡尔(Carl)曼滤波,无迹卡尔(Carl)曼滤波等,包括练习和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的总结测算,R示例代码,很不错GitHub.

介绍:这本书是由Yoshua
Bengio撰写的学科,其内容包含了深造人工智能所使用的吃水学习架构的读书资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:这是一份机器学习和深度学习课程,小说和资源的清单。那张清单依据各类大旨展开写作,包括了好多与深度学习有关的连串、总括机视觉、加强学习以及各种架构.

介绍:那是由多恩(Donne)Martin策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数据、Hadoop、scikit-learn和正确Python堆栈以及许多其他地点的始末。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的一定构架和概念等.

介绍:开源的深度学习服务,DeepDetect是C++实现的依据外部机器学习/深度学习库(近来是Caffe)的API。给出了图片训练(ILSVRC)和文书磨练(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:这是国外的一个科技频道,涵盖了数额挖掘,分析以及数据科学类的著作.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经典杂谈:数据挖掘与总结学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发表.

介绍:犹他州大学Matt Might讲师推荐的硕士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不彰着的正确性——概率论导论(MITx).

介绍:R语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态记忆网络实现.

介绍:英文主页

介绍:50个大数额解析最佳学习资源(课程、博客、教程等)

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

介绍:kaiming开源作品

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:如何在社会媒体上做言语检测?没有数量肿么办?推特官方发布了一个异常名贵的数据集:12万标明过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机械学习重大会议ICLR 2016录取作品

介绍:机器学习——深度非技术指南

介绍:数据叙事入门指南——创意生成/数据收集/内容设计有关资源推介

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2016版)35个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔(Michael) I.
乔丹(Jordan)两位我们首次联合发文,CAFFE和SPARK完美组合,分布式深度学习混搭格局!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
的一个探究项目,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:斯帕克(Spark)(Spark)视频集锦

介绍:R语言深度学习第一节:从零伊始

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner杂谈引用数据集(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(Spark)的分布式Caffe实现CaffeOn斯帕克

介绍:Learning to Rank简介

介绍:全球深度学习专家列表,涵盖研讨者主页

介绍:斯帕克(Spark)(Spark)生态一流项目集中

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

介绍:长远机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的纵深学习课程,课程youtube地址,GoogleDeepMind的研究数学家,其余首页:computervisiontalks的始末也很充裕,假设您是做机械视觉方面的探讨,推荐也看看其他内容.肯定收获也不小.还有,这位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.紧跟深度学习的音信、探究进展和血脉相通的创业项目。从事机械学习,深度学习园地的敌人指出天天看一看

介绍:马克斯out网络剖析

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采纳,倘若您从事生物工程领域,可以先读书一篇随笔详见介绍

介绍:深度学习在海洋生物音信学领域的采纳

介绍:一些有关机器学习需要了然知识,对于刚刚入门机器学习的同桌应该读一读

介绍:斯坦福大学机械学习用户组主页,网罗了加州洛杉矶分校大学有的机器学习领域专家与谍报

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

介绍:Golang机器学习库,简单,易扩张

介绍:用斯威夫特(Swift)(Swift)开发苹果采纳的倒是很多,而用来做机械学习的就相比较少了.斯维夫特(Swift)Ai在这方面做了成千上万聚集.可以看看

介绍:怎样向一位5岁的小孩解释帮忙向量机(SVM)

介绍: reddit的机器学习栏目

介绍:
总计机视觉领域的有些牛人博客,超有实力的钻研单位等的网站链接.做总计机视觉方向的情侣提议多关心其中的资源

介绍:香港(香港)闽南语大学深度学习切磋主页,此外商讨小组对二〇一三年deep learning
的最新进展和有关杂谈
做了整理,其中useful
links的情节很获益

介绍:
这是一篇关于寻找引擎的研究生小说,对现行大规模采用的检索引擎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(毕竟这类书相比较少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习地方的探究故事集.

介绍:
来自Google大脑的重复分布式梯度下降.同时援引广泛分布式深度网络

介绍: 社交总计探究有关问题综述.

介绍: 社交总结应用领域概览,里面有些经典小说推荐

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研商.

介绍: 协同过滤经典论文.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: Amazon对此联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 总括机图形,几何等杂谈,教程,代码.做总结机图形的推荐收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚大学课程,稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的华年探究者奖(Young
Researcher
Award)授予完成学士学位后七年内获取特出贡献的;由CV社区提名,在CVPR会议上发布。2015年得主是哥大助理讲师约翰Wright,09年《健壮人脸识其余稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系出名讲师亚历克斯(Alex)(Alex) Smola在Quora对于《程序员咋样学习Machine
Learning》的提出:亚历克斯(Alex)推荐了过多有关线性代数、优化、系统、和总括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,分享了成千上万代码集合,并且认为ML可以用在预测代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等任务上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习举办目的识此外资源列表:包括RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、法斯特(Fast)(Fast)R-CNN、DeepBox、MR-CNN、法斯特(Fast)(Fast)er
R-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

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

介绍:
北卡罗来纳教堂山分校星机交互组五篇CHI16稿子。1.众包激励机制的一言一行历史学探讨:批量结算比单任务的完成率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇主旨分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目标识另外移动算计。5.砥砺出错以加速众包速度。

介绍: 自学数据正确

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

介绍:
Leaf是一款机器学习的开源框架,专为黑客打造,而非为数学家而作。它用Rust开发,传统的机器学习,现今的深浅学习通吃。Leaf

介绍: GTC
2016
录像,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、相比较强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICLR 2016 杂谈的代码集合

介绍: 此书是哈佛高校概率图模型大牛达芙妮(Daphne)(Daphne)Koller所写,重要涉嫌的是贝叶斯网络和马尔科夫逻辑网络的learning和inference问题,同时又对PGM有深厚的辩论解释,是上学概率图模型必看的图书。难度中上,适合有局部ML基础的钻研生.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: Spark分布式深度学习库BigDL

介绍:
这是一份有关机器学习和数据挖掘在网络安全方面利用的资源帖,包含了部分重大的站点,随笔,书籍,佐治亚理工课程以及部分有效的教程.

介绍: 麻省农业大学(MIT)开设课程.S094:自主驾驶汽车的深度学习

介绍: ICML 2016录像集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度上学

介绍: 自然语言处理(NLP)入门指南

介绍:通过神经网络跳过数值方法求解薛定谔方程。

介绍:微软非洲研商院的刘铁岩等人多年来在AAAI
2017上做的有关优化以及广大机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对传统的优化算法,特别是局部辩护特性以及分布式算法的对应理论特性都有一个相比详细的下结论。相当适合想迅速驾驭这一个领域的大方和工程师。其余,这些Tutorial还介绍了DMTK的片段场馆,作为一个分布式统计平台的利弊,还顺带比较了Spark和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了深度学习框架的计划性思想和兑现,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:视频发表:自然面貌可靠机器学习(NIPS 2016 Workshop)

介绍:谷歌宣布大规模音频数据集

介绍:磨练神经网络的5种算法

介绍:笔记:香港理工CS224n深度上学NLP课程(2017)

介绍:London深度学习研讨会资料

介绍:杂谈导读:深度神经网络领会、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有很多经文推荐可以阅读

介绍:面向机器学习的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)

介绍:深度学习小说与资源大列表(杂文、预磨练模型、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:《统计机依然不可能做什么样——人工理性批判》MIT版导言

介绍:Google发论文详解TPU

介绍:二零一七年ICWSM会议论文合集,业内对它的评头品足是:”算是最顶尖也是最早的有关社会总计的议会”。里面的杂文大部分是探讨社交网络的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容依旧挺前沿的。假若您是做社会总括的仍是可以够看看。毕竟是行业内压倒元白的议会。对了,只如果您精晓名字的出名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅中文机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(粤语字幕)

介绍:威斯康星麦迪逊分校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:这是一份python机器学习库,就算你是一位python工程师而且想深远的读书机器学习.那么这篇随笔或许可以辅助到你.

介绍:这一篇介绍假使计划和治本属于您自己的机械学习项目标稿子,里面提供了管理模版、数据管理与执行方法.

介绍:假诺您还不知晓咋样是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇作品已经被翻译成粤语,假若有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机械学习的紧要语言,有诸多的仇人想学学R语言,可是接连忘记一些函数与根本字的意思。那么这篇著作或许可以协理到你

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,这篇小说相比直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的优劣,此外钻探了样本大小、Feature与Model权衡等问题。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:从感知机到深度网络,作者对于例子的抉择、理论的牵线都很到位,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>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,可是他自家现已在2014年十月份报名离职了。然而这篇小说很科学倘若您不清楚深度学习与协助向量机/总计学习理论有如何关联?那么相应登时看看这篇作品.

介绍:这本书是由Google商家和MIT共同出品的电脑科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric(Eric) Lehman et
al 2013
。分为5大部分:1)注脚,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:信息时代的处理器科学理论,目前国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造R语言的同学选读。

介绍:这并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主Donald(Donald) Knuth提问记录稿:
近期, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:不会总括怎么做?不知情咋样抉择适当的总结模型咋办?这这篇著作你的精美读一读了加州戴维斯分校约书亚(Joshua)B. Tenenbaum和复旦Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自动选用回归模型系列,仍可以活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的校友能够明白一下

介绍:这是一本消息搜索有关的书本,是由伊利诺伊香槟分校Manning与Google副经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。近期笔者扩展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张精粹的图来解释机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎研商院的多少集汇总:
包括语言类数据,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,以及系统类的数目。

介绍:这是一本北卡罗来纳教堂山分校总结学知名教师Trevor Hastie和罗伯特(Robert)(Bert)(Robert)Tibshirani的新书,并且在2014年元月已经开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初学者推荐的上乘学习资源,协理初学者快速入门。而且这篇著作的牵线已经被翻译成中文版。假若你有些熟知,那么我指出您先看一看粤语的介绍。

介绍:首如果沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几本综述随笔,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全部都足以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,紧要介绍的是跨语言信息搜索方面的文化。理论很多

介绍:本文共有多个密密麻麻,作者是根源IBM的工程师。它至关紧要介绍了引进引擎相关算法,并协助读者很快的兑现这多少个算法。
琢磨推荐引擎内部的私房,第 2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,追究推荐引擎内部的秘密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学消息科学系助理讲师大卫(David)Mimno写的《对机器学习初我们的某些提出》,
写的挺实在,强调进行与理论结合,最后还引用了冯 • 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量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是巴黎高等师范的詹姆斯 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 的童鞋可以参照下

介绍:【“机器学习”是哪些?】约翰(John)Platt是微软研究院独立化学家,17年来他一贯在机器学习园地耕耘。近来机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定设立博客,向群众介绍机器学习的研讨进展。机器学习是什么样,被利用在什么地方?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于8月21-26日在国家议会着力繁华举行。本次大会由微软非洲研究院和厦大高校合伙主办,是这么些有着30多年历史并出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:这篇著作紧假使以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的切进行使,RankNet对NDCG之类不灵动,插手NDCG因素后改成了兰姆daRank,同样的研商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第一名得主,排序模型方面有RankNet,兰姆daRank,兰姆daMART,尤其以兰姆daMART最为特出,代表杂谈为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有众多著名的代表作,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:本课程将解说无监控特征学习和深度学习的要紧意见。通过学习,你也将贯彻多少个职能学习/深度学习算法,能来看它们为您办事,并学习怎么着使用/适应这么些想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是轻车熟路的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假如你不熟谙那一个想法,我们指出您去这里机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。另外这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:这份文档来自微软琢磨院,精髓很多。假诺急需完全通晓,需要自然的机器学习基础。不过有点地点会令人赏心悦目,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的作品,讲的早已算相比较详细的了

介绍:每日请一个大牛来讲座,重要涉及机械学习,大数量解析,并行总计以及人脑研商。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个极品完整的机器学习开源库总括,假设您以为这多少个碉堡了,这前面这一个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的意中人举办了翻译普通话介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、巴黎高等师范高校总括机系克Rhys(Chris)Manning讲授的《自然语言处理》课程所有录像已经得以在早稻田公开课网站上看到了(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,来着南开毕业、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
爱好者的福音。

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机械学习库,按照大数据、NLP、总结机视觉和Deep
Learning分类举办了整理。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作品,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其他算法中延长出来的。这里,大家从多少个位置来给我们介绍,第一个方面是读书的法门,第二个地方是算法的类似性。

介绍:看题目你曾经知晓了是什么内容,没错。里面有好多经文的机械学习杂谈值得仔细与反复的翻阅。

介绍:录像由加州Berkeley(Berkeley)分校高校(Caltech)出品。需要荷兰语底子。

介绍:总括了机器学习的经文书籍,包括数学基础和算法理论的书籍,可做为入门参考书单。

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

介绍:标题很大,从新手到学者。不过看完下边装有材料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且我一度帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系列,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的下结论

介绍:总括机视觉入门在此以前景目的检测1(统计)

介绍:总结机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是一篇机器学习初大家的入门随笔。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:下集在此处不堪设想的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近日是腾讯广告算法组长,王益硕士毕业后在google任研讨。这篇作品王益硕士7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的见识。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要上学的教科书和精晓的学识。这样,给机器学习者提供一个迈入的不二法门图,以免走弯路。另外,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰硕。

介绍:机器学习各样方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的钻探员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的措施和利用的电子书

介绍:2014年一月CMU举行的机械学习夏日课刚刚竣工
有近50钟头的视频、十四个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:在当年的IEEE/IFIP可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主旨演讲。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来解决预测方面的题目,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌研讨院的Christ(Christ)ian
Szegedy在Google探究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。假若不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley(Berkeley)机器学习大牛、美利坚联邦合众国双双院士Michael I.
乔丹:”假若你有10亿美元,你怎么花?乔丹(Jordan):
“我会用这10亿加元建造一个NASA级另外自然语言处理研商项目。”

介绍:常谋面试之机器学习算法思想简单梳理,另外作者还有部分其他的机械学习与数码挖掘著作纵深学习作品,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数量挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上平时取得不错成绩的提姆Dettmers介绍了她协调是怎么选用深度学习的GPUs,
以及个体咋样构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔(Michael) 乔丹(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,国内的机器学习爱好者很热心的把这多少个课程翻译成了粤语。倘若你意大利语欠好,可以看看那么些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数量)。其实过两人都还不知道什么是深浅学习。这篇著作由浅入深。告诉你深度学究竟是什么样!

介绍:这是新加坡国立高校做的一免费课程(很勉强),这多少个可以给你在深度学习的路上给您一个读书的思路。里面涉及了有的着力的算法。而且告诉你怎么着去采用到骨子里条件中。中文版

介绍:那是约翰内斯堡大学做的一个深度学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上利用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这一个情节需要有肯定的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个任务又各自分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间信息分析,多重变量分析,计量农学,心绪统计学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是近来数量解析世界的一个吃香内容。很六个人在平常的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下大面积的机器学习算法,以供你在做事和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了几许个体系。另外还作者还了一个小说导航.至极的感谢作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(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)学习笔记整理连串之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总结机是觉的NIPS 2013科目。有mp3,
mp4,
pdf各样下载
他是伦敦高校讲授,近年来也在Facebook工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个南开大学处理器高校开发的开源粤语自然语言处理(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、语法分析等功能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机械学习工具包,扶助单机, Hadoop cluster,和 斯帕克(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于西班牙语不佳,但又很想上学机器学习的心上人。是一个大的便民。机器学习周刊最近重要提供粤语版,仍然面向周边国内爱好者,内容涉嫌机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的首要数学起始课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不便于,假使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兴味。我个人推举的一流《线性代数》课程是早稻田GillBert(Gilbert)Strang讲师的教程。
课程主页

介绍:大数量数据处理资源、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:雅虎邀请了一名源于本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的文山会海视频课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器学习算法的驳斥基础知识。

介绍:应对大数据时代,量子机器学习的率先个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学研究生克莉丝(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600万题目答案,对她们举行了总结抽样及聚类分析(图2,3),最终到底得到了真爱。科技改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2014年12月1日开讲,该课属于MIT大学生级其余学科,对机器人和非线性引力系统感兴趣的对象不妨可以挑衅一下这门科目!

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常用信息资源*
《NLP常用消息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年始发在微机科学的小说中被引用次数最多的舆论

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的采集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会延续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好学习它?能够让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉你,最佳技巧是,当您从头写代码,一切将变得清楚。他刚发表了一本图书,不断在线更新

介绍:前Google广告系统工程师乔希 威尔s
讲述工业界和科学界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j
做影视评论的情愫分析。

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咋样?

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

介绍:乔丹(乔丹(Jordan))助教(迈克尔(Michael) I.
乔丹(Jordan))助教是机器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兴趣。因而,很多咨询的问题中带有了机械学习园地的各种模型,乔丹(Jordan)助教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,用于高效地搜索图中两点的特级途径,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的骨子里代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估摸代价。合集

介绍:本项目接纳了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的安排,顿时先河对FNLP各样特色的试用,或者以REST
API的格局调用FNLP的言语分析功用

介绍:现任南开大学首席助教、统计机软件大学生生导师。总计机科学研讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正常、生物、大数额、生物音讯再到量子统计等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小项目:收集从2014年开头深度学习文献,相信能够当作深度学习的起点,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:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深入显出,还有实现代码,一步步拓展。

介绍:许多观念的机械学习任务都是在求学function,但是Google如今有伊始学习算法的矛头。Google此外的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是HTC技术有限公司,诺厄方舟实验室,首席数学家的李航学士写的关于消息寻找与自然语言处理的稿子

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的行使,其它还有六个。一个是识别垃圾与虚假音讯的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该课程是新浪公开课的收费课程,不贵,顶级福利。紧要适合于对采取R语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中笔者计算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的扩展,第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其它三本是哈特(Hart)ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德 E.Woods
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的洋洋运用,以及她们在做推荐过程中得到的部分经历。最终一条经验是应当监控log数据的质地,因为推荐的质料很依赖数据的身分!

介绍:初我们怎么着查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块举行人脸识别

介绍:如何利用深度学习与大数目构建对话系统

介绍:Francis 巴赫(Bach)合作的关于稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的利用,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是机械学习中最重要的定义,其在large
margin分类器上的应用也是广为熟练的。假设没有较好的数学基础,直接掌握RKHS可能会不错。本文从中心运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多同桌对于机械学习及深度学习的疑惑在于,数学方面业已大约知道了,可是动起手来却不知晓哪些动手写代码。加州圣巴巴拉分校深度学习研究生安德烈j
Karpathy写了一篇实战版本的吃水学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文会过两遍最风靡的机器学习算法,大致精通什么措施可用,很有帮忙。

介绍:那个里面有众多关于机器学习、信号处理、总计机视觉、深切学习、神经网络等世界的大度源代码(或可进行代码)及相关杂谈。科研写杂文的好资源

介绍:NYU 2014年的深度学习课程资料,有视频

介绍:总结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下边100个万分棒的品类

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

介绍:安德烈(Andre)j Karpathy 是南洋理工大学Li
Fei-Fei的研究生生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但各样都很扎实,在每一个题材上都形成了state-of-art.

介绍:安德烈(Andre)j
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在此处

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

介绍:杰弗里·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位英帝国诞生的乘除机学家和心绪学家,以其在神经网络方面的孝敬闻明。辛顿是反向传来算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的能动推进者.

介绍:微软钻探院深度学习技术主意在CIKM2014
上有关《自然语言处理的吃水学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<扶助向量机的一再限价订单的动态建模>拔取了 Apache
斯帕克(Spark)(Spark)和斯帕克(Spark)MLLib从伦敦股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴联手探索有关于机器学习的多少个理论性问题,并交给一些有含义的结论。最后通过有些实例来验证这一个理论问题的大体意义和事实上使用价值。

介绍:作者还著有《这就是摸索引擎:主旨技术详解》一书,首假使介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”商量会PPT

介绍:总括学习是关于电脑基于数据构建的概率总计模型并运用模型对数码举办展望和剖析的一门科学,总括学习也成为总括机器学习。课程来自香港农林大学

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问题.

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

介绍:部分粤语列表

介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoost python实现散文

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

介绍:还有续集不言而喻深度学习形式概述(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新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在实际上竞技之中比调参数和清数据。
即便已装过gensim不要忘升级

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

介绍:这小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱磨练模型识别功用。想法不错。练习后目前能做到永不总结,只看棋盘就付出下一步,大约10级棋力。但这篇随笔太过乐观,说怎样人类的最终一块堡垒登时快要跨掉了。话说得太早。然而,倘诺与其它软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin讲师埃里克(Eric)(Eric)普赖斯(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,假如二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多以及享受最多的稿子。我们从中可以看看三个核心——深度学习,数据数学家职业,教育和薪酬,学习数据科学的工具比如R和Python以及群众投票的最受欢迎的数码科学和数据挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有此外很棒的著作援引可以看看

介绍:2014华夏大数量技术大会33位核心专家发言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在心情分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)宣布在github(目前是空的)。这代表Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统揭橥与用户互换大会上的发言,请更多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的解说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术探究
李然-核心模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在运用bp算法时该怎么练习,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,但模式上或者有点区另外,很肯定在成就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:假使要在一篇作品中匹配十万个关键词怎么办?Aho-Corasick
算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内完成匹配。
但即使配合十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把四个正则优化成Trie树的形式,如扶桑人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者目前在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:LambdaNet兰姆(Lamb)daNet是由Haskell实现的一个开源的人造神经网络库,它抽象了网络创制、锻炼并使用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以应用多种方法结合那个函数来操作实际世界数据。

介绍:要是您从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言领悟,或者生物音信学,智能机器人,金融展望,那么这门主题课程你不可能不深刻了然。

介绍:”人工智能商讨分许多派系。其中之一以IBM为代表,认为只要有高性能统计就可拿到智能,他们的‘深蓝’制服了世道象棋亚军;另一级派认为智能来自动物本能;还有个很强的山头认为假若找来专家,把她们的考虑用逻辑一条条写下,放到总括机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的起源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:网易有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从着力的词向量/总结语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各样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感兴趣的爱人可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各个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:作者是电脑研二(写著作的时候,现在是2015年了相应快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数她的经验之谈.对于入门的情侣可能会有援救

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的稿子,相当好

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在这里有局部的佳绩内容就是发源机器学习日报.

介绍:这是一篇有关图像分类在深度学习中的随笔

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,这是一篇NLP在闽南语分词中的应用

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众多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把物政治家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的点子写出来,是这一个好的手册,领域内的paper各个申明都在用里面的结果。虽说是初等的,但依旧分外的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是如数家珍,有些可能如故率先次听说,内容超越文本、数据、多媒体等,让她们伴您从头数据正确之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: Google地理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际提出

介绍:
十分好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、操练及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了过多的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总括基础》在线版,该手册希望在争鸣与实践之间找到平衡点,各重点内容都伴有实在例子及数码,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研商计划:一封公开信,最近一度有斯图亚特罗素, Tom Dietterich, 埃里克(Eric)(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近些年霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的暧昧威吓。公开信的始末是AI科学家们站在便民社会的角度,展望人工智能的前途向上方向,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要专注的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关探讨较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从一开端的自己学习,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才之后想操纵世界的事态。说到这里推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了重重资源,还有相关文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:脸书人工智能研讨院(FAIR)开源了一雨后春笋软件库,以帮助开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的支出环境 Torch
中的默认模块,可以在更短的时光内训练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经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者彼得哈灵顿做的一个访谈。包含了书中有的的疑云解答和某些私有学习指出

介绍:分外好的深浅学习概述,对两种流行的纵深学习模型都进展了介绍和研讨

介绍:紧假设描述了应用R语言举办多少挖掘

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的另外的有关神经网络著作也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有些介绍性随笔和课件值得学习

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的总计,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在这边你可以观察目前深度学习有什么新势头。

介绍:此书在音信寻找领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了消息寻找、网络音信搜索、搜索引擎实现等方面有关的图书、探究大旨、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。用机器学习解决法律相关分析和展望问题,相关的王法接纳包括预测编码、早期案例评估、案件完全情状的臆想,定价和工作职员预测,司法行为预测等。法律领域我们可能都相比较陌生,不妨精通下。

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无可非议的阅读稿,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 + 长长时间记忆LSTM) 和弗吉尼亚理工 (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肖像来试试看看

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

介绍:用基于梯度下降的主意练习深度框架的履行推荐指点,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,作者的研讨方向是机械学习,并行总结尽管你还想询问一些任何的可以看看他博客的其他作品

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的接纳

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总结中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

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,快的缘由一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学商讨主旨,下面的这份ppt是出自菲尔德(Field)(Field)s举行的位移中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文随笔,标注了关键点

介绍:
莫斯科大学与Google合作的新杂谈,深度学习也得以用来下围棋,据说能达标六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,Roboot,另外还引进一个纵深学习入门与综私营料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的随笔库已经选定了963篇经过分类的深浅学习随笔了,很多经典杂文都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三回机器学习聚会上的告诉,关于word2vec会同优化、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化解问题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效性吗?斯帕克(Spark)MLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经琢磨的JeremyFreeman(Freeman)脑神经化学家编写,最初是为着实时处理他们每半时辰1TB的商讨数据,现在发布给我们用了。

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,并不关乎公式推导。文中的LDA实现基本部分使用了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出色,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中挖潜深度知识、面向科技大数量的打桩。收集近4000万作者新闻、8000万舆论信息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;援助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的主旨,啄磨Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014一流级杂文里的辨析结果和新点子,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其间的多少课程已经归档过了,可是还有个其它信息尚未。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1813年的信

介绍:libfacedetection是深圳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六个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第二),能揣摸人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳小说把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比相似的propagation
model更加深刻一些。通过全局的安居分布去求解每个节点影响周到模型。若是合理(转移受到附近的震慑周全影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周全

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
十分棒的强调特征拔取对分类器重要性的稿子。激情分类中,遵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更完美的机能,练习和归类时间也大大降低——更着重的是,不必花大量日子在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的总结系和处理器系闻名助教拉里(Larry) Wasserman
在《机器崛起》,相比了总括和机械学习的区别

介绍:随着大数额时代的来临,机器学习变成化解问题的一种首要且重要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个炙手可热的可行性,不过学术界和工业界对机械学习的钻研各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的琢磨,工业界侧重于怎么样用机器学习来化解实际问题。这篇文章是美团的莫过于条件中的实战篇

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

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(简单相似系数)、partial_ratio(局部相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周密)、token_set_ratio(词集合相似周密)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,帮你更快地创建和管理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“近年来正巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近年来恰好更新到 2.4
Exponential
Families,课程录像playlist,
感兴趣的同校可以关心,相当适合入门.

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

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的刻钟体系相当检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特其它概念和分析很值得参考,文中也事关——非凡是强针对性的,某个世界支出的那些检测在另外领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量问题的回复,数据质料对各样框框集团的特性和功用都重点,文中总括出(不压制)22种典型数据质地问题显现的信号,以及优秀的多寡质地解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:闽南语分词入门之资源.

介绍:15年都德国首都纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的准绳随机场(CRF)介绍作品,作者的就学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现迅速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何挑选GPU的提议

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告知,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数抢先样本数)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!作者的换代频率也很频繁

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、表达书.

介绍: 采纳Torch用深度学习网络了然NLP,来自非死不可 人工智能的作品.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv著作,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项任务的难度.

介绍: 消息搜索排序模型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七个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包含集成学习的盘算:组合了BM11和BM15三个模型。4)作者是BM25的倡导者和Okapi实现者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的大概介绍,ARMA是琢磨时间系列的根本艺术,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,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的可口秘诀——通过对大气菜谱原料关系的掘进,发现印度菜美味的缘故之一是内部的含意互相争辩,很有趣的公文挖掘研究

介绍: HMM相关作品

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

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主题,有成百上千RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN最近热议话题,主题涉及机械学习、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基础上充足了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的无微不至硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在脸部识别上您我都是专家,固然细微的距离也能辨别。探讨已证实人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,人类采用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过电脑模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的无所不包结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过锻炼可以做出惊人和赏心悦目的事物出来。此外作者博客的别样著作也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的实在应用场景NN接纳参考表,列举了一些独立问题提出拔取的神经网络

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go两个本子的代码

介绍:深度学习课程

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

介绍:Google对非死不可 DeepFace的强有力回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德(Wild))上达成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)算法和她们在MLlib中的分布式实现,以及体现一些简约的例证并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供随笔和实现代码.

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

思路实现.

介绍:本文按照神经网络的上扬进程,详细讲解神经网络语言模型在依次阶段的花样,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,总括的特别好.

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脑控总括机交互(BCI)竞技优越方案源码及文档,包括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,每篇著作都包含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是由此了同行评审的。IPOL是开放的不利和可再一次的琢磨期刊。我平素想做点类似的劳作,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,啄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
,协理构建各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的场馆下核心达到线性加速。12块Titan
20刻钟可以形成Googlenet的教练。

介绍:这是一个机器学习资源库,即便相比少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯(Davis)在NICAR15上的核心报告材料,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年先河到当前积攒了广大的标准词语解释,假如你是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让祥和成长更快.

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

介绍:R语言教程,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急速算法,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神经网络库,可在客户端浏览器中运作,襄助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
研究深度学习活动编码器怎样有效应对维数灾难,境内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由形式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基业,值得深切学习
国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识其余CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容提到图像识别应用的各个方面

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做科普LDA大旨抽取.

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

介绍: DeepMind散文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近日托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据消息手册》,
国内有热情的爱侣翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘著作.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深入浅出.

介绍: 非凡有力的Python的数据解析工具包.

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: 开源粤语言处理包.

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:好多数量科学家有名的人推荐,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,传统的不二法门也能和word2vec取得差不多的效果。此外,无论作者怎么试,GloVe都比可是word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,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激情分类效用很好.落实代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中间总括学(36-705),聚焦总括理论和形式在机械学习世界应用.

介绍:《香港理工大学蒙特卡洛方法与自由优化学科》是复旦应用数学硕士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的恋人肯定要看看,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:生物理学的SPARK大数额应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的内容可以关注一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术如故机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动通晓语境、自动识别语义等等)在此之前,请通过Google学术简单搜一下,假设Google不可用,这多少个网址有那么些小圈子几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假使.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的Twitter心思分类,兑现代码.

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

介绍:牛津的纵深学习课程的Projects 每个人都要写一个杂谈级其余报告
里面有一对很有意思的拔取 我们可以看看 .

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

介绍:文中提到的三篇小说(机器学习那多少个事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很精美

介绍:莱斯大学(Rice University)的吃水学习的几率理论.

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

介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 Taylor如今在Mc吉尔University探讨会上的告知,还提供了一多重讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:Amazon在机械学习地点的片段施用,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:一个基于OpenGL实现的卷积神经网络,襄助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《时序计量法学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心理分析工具比较,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

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

介绍:用于Web分析和数目挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航下面的应用.

介绍:Neural Networks Demystified序列视频,Stephen(Stephen)Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据磨炼营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年青春学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录像,很不错.境内镜像.

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实现易用可扩张的机械学习,境内镜像.

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,其它一个,其它还引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议任用论文列表,大部分舆论可拔取Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的首要性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机器学习:最显眼入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

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

介绍:卡耐基梅隆大学总结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,随笔集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:Twitter心绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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