这一篇介绍倘诺规划和治本属于您协调的机器学习项目的稿子,那是一篇介绍机器学习历史的篇章

机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的小说,介绍很周详,从感知机、神经互连网、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

 

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很周到,从感知机、神经互联网、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:那是奥地利人造智能实验室JurgenSchmidhuber写的新颖版本《神经网络与深度学习综述》本综述的风味是以时间排序,从一九三八年底阶讲起,到60-80年份,80-90时期,一贯讲到三千年后及近期几年的进行。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用相当全面.

介绍:这是一份python机器学习库,如若你是一人python工程师而且想深切的就学机器学习.那么这篇小说或者可以帮忙到你.

介绍:这一篇介绍若是布置和管制属于您本人的机械学习项目标篇章,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:假若您还不晓得什么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇作品已经被翻译成汉语,借使有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:途达语言是机器学习的根本语言,有好多的爱人想学习福睿斯语言,然而接连忘记一些函数与重大字的意义。那么这篇小说或然能够援救到你

介绍:作者该怎么样挑选机器学习算法,那篇作品相比直观的比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的上下,其它商讨了样本大小、Feature与Model权衡等难题。其余还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,小编对于例子的精选、理论的介绍都很成功,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

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

介绍:小编是根源百度,不过她自作者现已在二〇一五年九月份报名离职了。然则那篇小说很科学如果你不清楚深度学习与协助向量机/计算学习理论有如何关联?那么相应及时看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌(Google)集团和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2012。分为5多数:1)注明,归咎。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)几率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时期的微机科学理论,近年来境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城学院新编的第3版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学习卡宴语言的同室选读。

介绍:这并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐Nader Knuth提问记录稿:
最近, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon英菲尼迪等大神向Knuth提议了二十个难点,内容囊括TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:不会总计怎么做?不知晓怎么样挑选适当的计算模型咋办?那那篇小说你的精粹读一读了斯坦福Joshua
B. Tenenbaum和加州洛杉矶分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的篇章。可以活动采纳回归模型系列,还是能半自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的校友可以明白一下

介绍:那是一本新闻搜索有关的书籍,是由罗兹希伯来Manning与谷歌(Google)副老总Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval平昔是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。近日作者增加了该科目标幻灯片和课业。ILX570相关财富:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精粹的图来分解机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很明显

介绍:雅虎商讨院的多寡集汇总:
包罗语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总计广告学数据,图像数据,竞赛数据,以及系统类的数码。

介绍:那是一本马萨诸塞教堂山分校总计学盛名助教特雷沃 Hastie和罗伯特Tibshirani的新书,并且在2016年7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汇集是专为机器学习初大家推荐的上品学习财富,支持初学者连忙入门。而且那篇小说的牵线已经被翻译成中文版。借使你稍微熟谙,那么我指出您先看一看闽南语的介绍。

介绍:主如若本着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包蕴几本综述作品,将近100篇散文,各位山头们的Presentation。整体都得以在google上找到。

介绍:那是一本书籍,主要介绍的是跨语言音讯搜索方面的学识。理论很多

介绍:本文共有多个连串,小编是缘于IBM的工程师。它最主要介绍了推荐引擎相关算法,并拉扯读者很快的完毕那一个算法。 深究推荐引擎内部的私房,第贰 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商量推荐引擎内部的秘密,第1 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学新闻科学系助理教师DavidMimno写的《对机器学习初我们的某个提议》,
写的挺实在,强调举行与辩论结合,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:那是一本关于分布式并行处理的数码《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是伊利诺伊香槟分校的James L.
McClelland。器重介绍了各样神级互联网算法的分布式已毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是何等?】JohnPlatt是微软商量院独立数学家,17年来她径直在机械学习世界耕耘。近来机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定举行博客,向公众介绍机器学习的研讨进展。机器学习是如何,被接纳在哪儿?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一五年国际机器学习大会(ICML)已经于二月21-21日在江山会议中心繁华举行。本次大会由微软亚洲商量院和南开高校共同主办,是那一个具有30多年历史并盛名世界的机械学习世界的盛会首次来到中国,已成功吸引全球1200多位学者的报名插足。干货很多,值得深切学习下

介绍:那篇小说主即使以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的切实可行接纳,RankNet对NDCG之类不灵敏,插足NDCG因素后变成了拉姆daRank,同样的牵挂从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就形成了拉姆daMAGL450T。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
二零一零 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMAENCORET,特别以拉姆daMA奥德赛T最为出色,代表随想为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
此外,Burges还有好多闻明的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将讲演无监督特征学习和纵深学习的关键观点。通过学习,你也将落成七个效用学习/深度学习算法,能见到它们为你工作,并就学怎样使用/适应这么些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(尤其是驾轻就熟的监控学习,逻辑回归,梯度降低的想法),假诺您不熟习那些想法,大家建议你去那里机械学习课程,并先完毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余那有关这套教程的源代码在github上边已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

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

介绍:那份文档来自微软探究院,精髓很多。如若急需完全知道,须求肯定的机器学习基础。不过某个地点会令人眼睛一亮,茅塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算相比较详细的了

介绍:每一天请3个大牛来讲座,主要涉嫌机械学习,大数目解析,并行总计以及人脑研商。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:三个最佳完整的机械学习开源库计算,假设你以为那些碉堡了,那背后这几个列表会更让你惊叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的爱人进行了翻译普通话介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学总括机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程全体视频已经得以在澳大波尔多国立公开课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与试验也得以下载。

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着清华结业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经互联网做音乐推荐。

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

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

介绍:机器学习最中央的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候质疑人们都以,很多算法是一类算法,而有个别算法又是从其余算法中拉开出来的。这里,我们从多个地方来给我们介绍,首个方面是读书的不二法门,第一个地点是算法的类似性。

介绍:看标题你早已了解了是怎么内容,没错。里面有不少经文的机器学习杂文值得仔细与一再的读书。

介绍:录像由瓦尔帕莱索希伯来大学(Caltech)出品。须求波兰语底子。

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

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

介绍:标题很大,从新手到大方。然则看完下面装有材质。肯定是大家了

介绍:入门的书真的很多,而且我一度帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是3个监督式机器学习序列,用来消除预测方面的标题,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的统计

介绍:总计机视觉入门以前景目标检测1(统计)

介绍:计算机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大家的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的1八个有关机器学习的工具

介绍:下集在此地玄而又玄的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近日是腾讯广告算法老板,王益博士结束学业后在google任研究。那篇小说王益大学生7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对此分布机器学习的所见所闻。值得细读

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级要求学习的教科书和摆布的文化。那样,给机器学习者提供多个迈入的门道图,避防走弯路。其它,整个网站都以有关机器学习的,能源很充分。

介绍:机器学习各种方向总结的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的商量员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的不二法门和应用的电子书

介绍:二〇一六年7月CMU举行的机器学习春天课刚刚达成有近50钟头的摄像、二十一个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。全部13名教师都以牛人:包涵大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在今年的IEEE/IFIP可信赖系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了3个有关Sibyl系统的焦点发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来消除预测方面的标题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌商讨院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌)探讨院的博客上简要地介绍了她们当年在座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。如若不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、美利哥双双院士Michael I.
Jordan:”若是你有10亿台币,你怎么花?Jordan:
“小编会用那10亿法郎建造3个NASA级其他自然语言处理切磋项目。”

介绍:常会合试之机器学习算法思想不难梳理,其余作者还有部分任何的机器学习与数码挖掘小说纵深学习文章,不仅是理论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的2柒个文本与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时时取得不错战绩的TimDettmers介绍了他协调是怎么选拔深度学习的GPUs,
以及个体怎样打造深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

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

介绍:是Stanford 助教 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把这一个科目翻译成了汉语。尽管您塞尔维亚共和国语不佳,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(如同大数目)。其实过多人都还不了解什么样是深浅学习。那篇文章绳趋尺步。告诉你深度学毕竟是什么样!

介绍:那是巴黎高等师范高校做的一免费课程(很勉强),这些可以给您在深度学习的旅途给你2个就学的思绪。里面涉及了一些为主的算法。而且告诉你什么去采纳到实际条件中。中文版

介绍:那是孟买大学做的一个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是七个实际应用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那些内容须求有一定的根底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职分,逐个义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,计量管理学,心思统计学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是日前数据解析世界的一个热门内容。很三人在经常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您统计一下常见的机械学习算法,以供你在劳作和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了一点个种类。其余还小编还了2个小说导航.相当的谢谢作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 二零一三科目。有mp5,
mp4,
pdf各个下载 他是纽约高校教书,方今也在Facebook工作,他二零一五年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是3个清华高校总括机高校开发的开源汉语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等作用,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,协理单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于西班牙王国(The Kingdom of Spain)语倒霉,但又很想学习机器学习的情侣。是1个大的有益。机器学习周刊近期关键提供中文版,照旧面向周边国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。多谢笔者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的关键数学开头课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不易于,即便一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学生失去学习的兴味。小编个人推举的特级《线性代数》课程是哈佛GilbertStrang助教的学科。 学科主页

介绍:大数额数据处理能源、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。很赞的能源集中。

介绍:雅虎约请了一名来自本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的不可枚举视频课程。本课程共分为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说理基础知识。

介绍:应对大数额时期,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志广播发表了UCLA数学学士Chris McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习格局破解婚恋网站配对算法找到真爱的传说,通过Python脚本决定着拾1个账号,下载了相恋网站2万女用户的600万标题答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终到底取得了真爱。科学技术改变时局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年十月二十七日开讲,该课属于MIT大学生级其他学科,对机器人和非线性引力系统感兴趣的心上人不妨能够挑衅一下那门科目!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用音讯财富* 《NLP常用音信财富》

介绍:机器学习速查表

介绍:从一九九八年初始在电脑科学的杂谈中被引用次数最多的舆论

介绍:把今年的2个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂谈中的代码整理为二个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的采访3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CSportageF也会持续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】以后,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么样更好读书它?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。他刚公告了一本图书,不断在线更新

介绍:前谷歌广告系统工程师Josh Wills
讲述工业界和学术界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j 做影视评论的真情实意分析。

介绍:不仅是质地,而且还对有个别质感做了诠释。

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?

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

介绍:乔丹助教(迈克尔 I.
Jordan)助教是机器学习世界神经互连网的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深远的兴趣。由此,很多咨询的问题中隐含了机器学习园地的各个模型,Jordan教师对此一一做了表达和展望。

介绍:A*查找是人为智能基本算法,用于高效地查找图中两点的最佳路径,
核心是 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到对象顶点的忖度代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的配置,立刻开头对FNLP各样特色的试用,恐怕以REST
API的样式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任武大高校首席助教、统计机软件大学生生导师。统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、图像到健康、生物、大数目、生物音讯再到量子计算等,Amund
Tveit等保险了三个DeepLearning.University小品种:收集从2016年上马深度学习文献,相信可以看做深度学习的起源,github

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

介绍:小编是深浅学习一线大牛Bengio组写的学科,算法深远显出,还有完成代码,一步步进展。

介绍:许多古板的机器学习职责皆以在学习function,可是谷歌(Google)近来有开头学习算法的取向。谷歌此外的那篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:小编是One plus技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航博士写的有关音讯搜索与自然语言处理的小说

介绍:利用机用器学习在流言的辨认上的使用,其余还有多个。三个是可辨垃圾与虚假消息的paper.还有壹个是互联网舆情及其分析技术

介绍:该课程是腾讯网公开课的收费课程,不贵,一级福利。主要适合于对利用奥德赛语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总计了三代机器学习算法已毕的衍生和变化:第②代非分布式的,
第②代工具如Mahout和Rapidminer完结基于Hadoop的扩展,第1代如斯Parker和Storm完结了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总结机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其余三本是哈特ley的《多图几何》、冈萨雷斯的《数字图像处理》、拉法埃尔C.冈萨雷斯 / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到实际算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的重重用到,以及他们在做推荐进程中获取的一些经验。最后一条经验是理所应当监控log数据的成色,因为推荐的品质很正视数据的质量!

介绍:初专家怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材质

介绍:用树莓派和照相机模块举办人脸识别

介绍:怎么样运用深度学习与大数量打造对话系统

介绍:Francis Bach合营的有关稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的行使,而且首先片段有关Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很正确。

介绍:TiguanKHS是机械学习中根本的定义,其在large
margin分类器上的拔取也是广为熟稔的。若是没有较好的数学基础,直接精通PRADOKHS恐怕会不错。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多同学对于机器学习及深度学习的迷离在于,数学方面已经大致精通了,可是动起手来却不理解怎么着出手写代码。武大深度学习博士安德雷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写神经互联网和SVM.

介绍:【语料库】语料库能源集中

介绍:本文种过一次最盛行的机械学习算法,大约精晓怎么样措施可用,很有帮忙。

介绍:这些里面有为数不少关于机器学习、信号处理、总括机视觉、浓厚学习、神经互联网等领域的汪洋源代码(或可实施代码)及相关散文。科研写杂文的好财富

介绍:NYU 二〇一四年的深度学习课程资料,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:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github下边一百个万分棒的门类

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区保安着304个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是新加坡国立学院Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各类都很扎实,在每一个难点上都形成了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,舆论在此处

介绍:CIKM Cup(或许叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数码挖掘比赛的称呼。

介绍:杰弗里·Avery斯特·辛顿
F劲客S是壹个人英帝国诞生的盘算机学家和心工学家,以其在神经网络方面的贡献有名。辛顿是反向传来算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极开展者.

介绍:微软琢磨院深度学习技术宗意在CIKM二零一五上有关《自然语言处理的深度学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<接济向量机的累累限价订单的动态建模>采纳了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从纽约股票交易所的订单日志数据打造价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙联手切磋有关于机器学习的多少个理论性难题,并付出一些有含义的下结论。最终经过一些实例来验证那个理论问题的物理意义和事实上利用价值。

介绍:我还著有《那就是寻找引擎:核心技术详解》一书,紧即使介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第9二届中国”机器学习及其应用”研商会PPT

介绍:计算学习是关于电脑基于数据创设的票房价值计算模型并拔取模型对数码举办预测和分析的一门科学,统计学习也变为总计机器学习。课程来自日本东京地质学院

介绍:机器学习的对象是对电脑编程,以便利用样本数量或现在的经验来缓解给定的难点.

介绍:CIKM 二零一六 杰夫 Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主旨报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分国语列表

介绍:其它笔者还有一篇元算法、AdaBoost python已毕小说

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

介绍:还有续集不问可见深度学习形式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(Google))地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPI瑞虎提供了NLPI途乐/ICTCLAS中文分词的Python接口,别的Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,汉语标点,拼音,和汉字正则表达式(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16万张职业棋谱锻炼模型识别功效。想法不错。磨炼后如今能成功永不统计,只看棋盘就交给下一步,大致10级棋力。但那篇文章太过乐观,说哪些人类的终极一块堡垒登时就要跨掉了。话说得太早。不过,假若与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油蟹青

介绍:UT Austin教授埃里克Price关于二零一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依照本次实验的结果,若是二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有5/10的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别计算了二零一五年拾八个阅读最多以及享受最多的文章。大家从中可以寓目几个宗旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪俸,学习数据正确的工具比如LX570和Python以及公众投票的最受欢迎的多少科学和多少挖掘语言

介绍:Python落成线性回归,小编还有任何很棒的文章援引可以看看

介绍:二〇一六中国大数据技术大会三十个人中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新诗歌Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用冠道NN和PV在心绪分析作用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)宣布在github(如今是空的)。那意味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%十分八82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于报料面纱了嘛。

介绍:NLPICR-V/ICTCLAS201五分词系统公布与用户交流大会上的解说,请更加多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演说包含:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货物搜索技术商讨 李然-主题模型

介绍:Convex Neural Networks 化解维数磨难

介绍:介绍CNN参数在应用bp算法时该怎么练习,终归CNN中有卷积层和下采样层,即便和MLP的bp算法本质上等同,但方式上大概有个别区其余,很醒目在做到CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余小编也做了三个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:即使要在一篇小说中匹配八万个紧要词怎么做?Aho-Corasick 算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但如若协作八万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把七个正则优化成Trie树的艺术,如马来西亚人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是3个开源的深度学习框架,笔者近来在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:二〇一五ImageNet季军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:拉姆daNet兰姆daNet是由Haskell已毕的四个开源的人造神经互联网库,它抽象了网络创造、练习并应用了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以采取种种艺术结合这么些函数来操作实际世界数据。

介绍:若是您从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言明白,或然生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么那门宗旨课程你不只怕不深入精通。

介绍:”人工智能探究分许多山头。其中之一以IBM为表示,认为只要有高质量统计就可拿到智能,他们的‘天青’克服了世界象棋亚军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为一旦找来专家,把他们的盘算用逻辑一条条写下,放到总计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的发源

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

介绍:腾讯网有道的二位工程师写的word2vec的分析文档,从基本的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各类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感兴趣的爱侣能够看看

介绍:机器学习开源软件,收录了种种机器学习的各类编程语言学术与经贸的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ

介绍:小编是总括机研二(写小说的时候,将来是二零一五年了应当快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是少数他的经历之谈.对于入门的恋人大概会有赞助

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的文章,非凡好

介绍:机器学习日报里面推荐很多故事情节,在此地有一部分的好好内容就是发源机器学习早报.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍:作者与Bengio的弟兄萨姆y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复先生一九九零年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在华语分词中的应用

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

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

介绍:
Tropp把地管理学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的主意写出来,是万分好的手册,领域内的paper各个声明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么要命的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别已经是熟谙,有个别或然依旧第一回传说,内容超过文本、数据、多媒体等,让她们伴您起来数据正确之旅吧,具体蕴含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

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

介绍:
相当好的座谈递归神经互联网的稿子,覆盖了HavalNN的概念、原理、陶冶及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了无数的财富,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的统计基础》在线版,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各首要内容都伴有实在例子及数码,书中的例子程序都以用奥德赛语言编写的。

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

介绍:鲁棒及便宜的人为智能优先啄磨安排:一封公开信,方今早就有StuartRussell, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近年霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的绝密威迫。公开信的内容是AI化学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的前景上扬大方向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及须求专注的社会难题。终究当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关切磋较少。其实还有一部韩剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一开始的小编学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第陆季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的事态。说到那里推荐收看。

介绍:里面按照词条提供了诸多能源,还有连带知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:脸谱人工智能商量院(FAI奔驰G级)开源了一多重软件库,以帮扶开发者建立更大、更快的深度学习模型。开放的软件库在
脸书 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的支出条件 Torch
中的暗中同意模块,可以在更短的光阴内陶冶更大局面的神经互连网模型。

介绍:本文即便是写于二零一二年,可是那篇小说完全是作者的经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》我Peter哈Linton做的三个访谈。包括了书中一些的问号解答和少数私房学习提议

介绍:12分好的深度学习概述,对两种流行的吃水学习模型都进展了介绍和探讨

介绍:重若是描述了动用RAV4语言进行数据挖掘

介绍:帮您通晓卷积神经网络,讲解很清晰,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的别样的有关神经网络小说也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的图书,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通信

介绍:Geoffrey Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有的介绍性作品和课件值得学习

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:1个用来迅速的统计,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那里您可以见见最近深度学习有怎样新取向。

介绍:此书在音讯寻找领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供3个I奥迪Q7资源列表 ,收录了消息搜索、网络新闻搜索、搜索引擎完成等方面相关的书籍、研商为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信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。用机器学习消除法规相关分析和预测难点,相关的法网拔取包罗预测编码、早期案例评估、案件完全情形的展望,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们可能都比较不熟悉,不妨了然下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,其它还有使用篇。推荐系统可以说是一本合情合理的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是三个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它已毕了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期纪念LSTM) 和交大 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互联网兰德酷路泽NN)的算法。NeuralTalk自带了2个练习好的动物模型,你能够拿狮子大象的相片来试试看看

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

介绍:用基于梯度下跌的法子锻炼深度框架的举行推荐引导,笔者是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机器学习,并行计算若是您还想精晓一些其余的可以看看她博客的别样文章

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的精选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件统计中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍: 二个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的原委一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍: Fields是个数学探究中央,上面的那份ppt是缘于Fields举行的移位中RussSalakhutdinov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:
布鲁塞尔大学与谷歌(Google)合作的新杂文,深度学习也足以用来下围棋,听大人讲能达标六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还援引二个纵深学习入门与综独资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEA中华VNING.UNIVERAV4SITY的诗歌库已经选定了963篇经过分类的吃水学习故事集了,很多经文诗歌都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在两次机器学习聚会上的报告,关于word2vec会同优化、应用和伸张,很实用.境内网盘

介绍:很多公司都用机器学习来缓解难点,提升用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和有效性呢?斯ParkerMLlib 1.2里边的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研讨的JeremyFreeman脑神经化学家编写,最初是为了实时处理他们每半小时1TB的钻研数据,以往公布给大家用了。

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达成。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完成主旨部分使用了arbylon的Lda吉布斯Sampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试特出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是3个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科学和技术大数额的开挖。收集近伍仟万作者消息、柒仟万舆论音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;扶助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的主题,研究Word2Vec的好玩应用,OmerLevy提到了她在CoNLL2015极品诗歌里的辨析结果和新点子,DanielHammack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,即使其中的有个别课程已经归档过了,不过还有些的音讯并未。谢谢课程图谱的小编

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

介绍:libfacedetection是日内瓦大学开源的壹个人脸图像识别库。包罗正面和多视角人脸检测四个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排名第2),能揣摸人脸角度。

介绍:WSDM二〇一六最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比一般的propagation
model特别深远一些。通过全局的平稳分布去求解各个节点影响系数模型。假诺合理(转移受到附近的熏陶全面影响)。可以用来反求每一个节点的影响全面

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
分外棒的强调特征选取对分类敬服要性的篇章。情绪分类中,根据互消息对复杂高维特征降维再采取节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更优质的效率,练习和分类时间也大大降低——更要紧的是,不必花大批量时间在上学和优化SVM上——特征也同等no
free lunch

介绍:CMU的计算系和总括机系知名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总计和机械学习的反差

介绍:随着大数额时期的赶来,机器学习变成消除难点的一种紧要且首要的工具。不管是工业界如故学术界,机器学习都是三个敬而远之的倾向,不过学术界和工业界对机械学习的钻研各有保养,学术界侧重于对机械学习理论的商讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来化解实际难题。那篇小说是美团的实际条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型拔取与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(不难相似周到)、partial_ratio(局地相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周到)、token_set_ratio(词集合相似周详)等 github

介绍:Blocks是依照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地创造和管理NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期正巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近期正好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同学可以关怀,卓殊适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一起特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不正视于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的取得和清洗;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:推特(TWTR.US)技术团队对前段时间开源的光阴系列十三分检测算法(S-H-ESD)逍客包的介绍,其中对越发的概念和剖析很值得参考,文中也关乎——格外是强针对性的,有个别世界支出的特别检测在其他领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的答疑,数据质量对各个框框集团的习性和作用都首要,文中总计出(不压制)22种典型数据品质难题表现的信号,以及卓绝的数量质量化解方案(清洗、去重、统壹 、匹配、权限清理等)

介绍:普通话分词入门之财富.

介绍:15年维也纳纵深学习峰会摄像采访,国内云盘

介绍:很好的尺度随机场(CHighlanderF)介绍作品,我的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网已毕高效准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎样拔取GPU的指出

介绍: 斯坦ford的特雷沃 Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超越样本数)的线性模型,13年同宗旨报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关财富列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!我的翻新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的打造与布署.

介绍: 人脸识别叁遍开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍: 接纳Torch用深度学习网络驾驭NLP,来自脸书 人工智能的小说.

介绍: 来自CMU的艾德 Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来形容NLP中各项职分的难度.

介绍: 音信搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典可能率模型演化而来
2)捕捉了向量空间模型中多个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包罗集成学习的研商:组合了BM11和BM15三个模型。4)小编是BM25的倡导者和Okapi完结者罗伯森.

介绍:
自回归滑动平均(A凯雷德MA)时间连串的简练介绍,ALX570MA是商讨时间连串的重中之重措施,由自回归模型(APRADO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出席source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
爆料印度菜的爽口秘诀——通过对多量菜单原料关系的发掘,发现孔雀之国菜美味的原故之一是其中的意味相互争辩,很有意思的文件挖掘研讨

介绍:
HMM相关小说,别的推荐华语分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最闻明的是语言学家齐夫(Zipf,1903-1949)一九五零年指出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1921-
贰零壹零)引入参数改进了对甚高频和什么低频词的写照 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是多个参数,俄语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen 施密德huber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主题,有很多翼虎NN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近年来热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的不二法门,通过BT软件,奥迪Q7SS订阅各集合即可

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

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

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上你自个儿都以我们,尽管细微的差别也能识别。商讨已证实人类和灵长类动物在面部加工上不一致于其他物种,人类采纳梭状回面孔区(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不可偏废结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下落和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互连网经过练习可以做出惊人和完美的东西出来。别的作者博客的其余文章也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里行使场景NN选拔参考表,列举了一部分高人一等难点提出拔取的神经互联网

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

介绍:深度学习课程,github

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

介绍:谷歌(Google)对Facebook DeepFace的有力反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上完结99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式完结,以及显示一些大致的例证并提出该从哪个地方上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro 多明戈斯团队的DNN,提供散文和贯彻代码.

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

介绍:本文依据神经互联网的进化历程,详细讲解神经互联网语言模型在各类阶段的花样,其中的模子包括NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等要害变形,总计的特别好.

介绍:经典难题的新研商:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总括机交互(BCI)竞技优化方案源码及文档,包罗总体的多寡处理流程,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,每篇文章都包罗三个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是由此了同行评审的。IPOL是开放的不易和可重新的探讨期刊。小编直接想做点类似的干活,拉近产品和技艺之间的距离.

介绍:出自MIT,讨论加密数据快捷分类难点.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,帮忙创设各个互动的架构,在多机多卡,同步革新参数的气象下主旨达到线性加速。12块Titan
20小时可以成功谷歌net的教练。

介绍:那是三个机械学习财富库,尽管相比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.别的还有1个由zheng
Rui整理的机器学习能源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICA汉兰达15上的核心报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1999年开班到目前积累了累累的正规化词语解释,倘若你是一人刚入门的朋友.可以借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1926年至今的竞技数据,用PageRank计算FIFA World Cup参赛球队排行榜.

介绍:RAV4语言教程,别的还引进1个卡宴语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂互联网社区意识的快捷算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依据此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
探究深度学习机关编码器怎样有效应对维数灾荒,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,值得深远学习 国内云(视频)

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

介绍:用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化解多标签分类(特征)难题

介绍: DeepMind杂谈集锦

介绍:
1个开源语音识别工具包,它如今托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热心的心上人翻译了中文版,大家也可以在线阅读

介绍: 零售领域的数据挖掘文章.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深入浅出.

介绍: 万分强劲的Python的多寡解析工具包.

介绍: 二〇一五文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的上马测试体会报告.

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: 开源粤语言处理包.

介绍: 使用Ruby已毕简单的神经互联网例子.

介绍:神经互联网黑客入门.

介绍:好多数额数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:完毕项目曾经开源在github上边Crepe

介绍:我发现,经过调参,传统的点子也能和word2vec收获大概的法力。其它,无论我怎么试,GloVe都比但是word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

介绍:机器学习中的紧要数学概念.

介绍:用于革新语义表示的树型LSTM递归神经互连网,句子级相关性判断和心境分类效用很好.落到实处代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中等统计学(36-705),聚焦总结理论和艺术在机器学习世界应用.

介绍:《印度孟买医科学院蒙特卡洛方法与自由优化学科》是洛桑联邦理工应用数学硕士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的爱人一定要看看,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物历史学的SPA奥迪Q5K大数额应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的情节可以关注一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术大概机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出本人牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(谷歌)学术不难搜一下,即便谷歌(谷歌(Google))不可用,那个网址有那个世界几大顶会的随想列表,切不可一概而论,胡乱即便.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的Twitter情绪分类,落实代码.

介绍:NIPS CiML 贰零壹伍的PPT,NIPS是神经音信处理系统进展大会的英文简称.

介绍:俄亥俄州立的吃水学习课程的Projects 每一种人都要写2个故事集级别的报告
里面有一部分很有意思的使用 大家可以看看 .

介绍:宝马7系语言线性回归多方案速度比较具体方案包蕴lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中涉及的三篇杂文(机器学习那个事、无监督聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机械学习课也很美丽

介绍:莱斯大学(Rice University)的纵深学习的可能率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成干红评论的开源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,大卫 Taylor近期在Mc吉尔University商量会上的告知,还提供了一密密麻麻讲机器学习格局的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的录制分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机械学习地点的有的运用,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完毕的卷积神经互连网,援救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读书会财富集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和多少挖掘的票房价值数据结构.

介绍:机器学习在导航上面的应用.

介绍:Neural Networks 德姆ystified连串摄像,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据练习营:PRADO&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和哈弗NN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的机械学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学摄像,很不错.境内镜像.

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib完成易用可扩张的机械学习,境内镜像.

介绍:以后上千行代码可能率编程(语言)完毕只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,此外三个,其余还推荐《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市场价格.

介绍:国际人工智能联合会议任用杂谈列表,超过一半舆论可采取谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的紧要性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械学习:最领会入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源落成横向评测,参评框架蕴涵Caffe 、Torch-七 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现良好.

介绍:卡耐基梅隆高校总结机大学语言技术系的财富大全,包蕴大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,随想集,数据挖掘教程,机器学习财富.

介绍:推特心思分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

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

介绍:北大高校副教师,是图挖掘地点的大方。他牵头设计和贯彻的Arnetminer是境内当先的图挖掘系统,该系统也是八个集会的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军人物.

介绍:在半督查学习,multi-label学习和合并学习地点在国际上有一定的震慑力.

介绍:音信搜索,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军博士是当下谷歌中国和日本菲律宾语搜索算法的最首要设计者。在谷歌其间,他领导了好多研发项目,包涵广大与普通话相关的产品和自然语言处理的连串,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关故事集集.

介绍:怎么样评论机器学习模型体系小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:Twitter新trends的大旨落成框架.

介绍:Storm手册,国内有中文翻译版本,多谢我.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术散文写作方法和技巧,西蒙 Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类录制How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经互联网陶冶中的Tricks之迅捷BP,博主的其余博客也挺雅观的.

介绍:我是NLP方向的学士,短短几年内探讨成果颇丰,推荐新入门的意中人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg依照谷歌(Google)Scholar建立了3个总计机世界的H-index牛人列表,大家耳熟能详的各类领域的大牛绝大部分都在榜上,包蕴一个人诺Bell奖得主,叁二十一个人图灵奖得主,近百位美利哥工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在此地推荐的原故是豪门可以在google通过搜寻牛人的名字来博取越来越多的财富,那份资料很宝贵.

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

介绍:
那是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,就算奥迪Q5语言
已经有接近的项目,但终归可以扩展一个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

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

介绍:图像指纹的重新识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供总计机视觉、机器视觉应用的商户消息汇总.应用领域包涵:自动扶助驾驶和交通管理、眼球和底部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各样工业自动化和检察、医药和生物、移动设备目的识别和ALacrosse、人群跟踪、摄像、安全督查、生物监控、三维建模、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据总括开源库.

介绍:香港理工吉尔伯特 Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特 Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的多少向量化工具Canova,github,
帮忙CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文件向量化.

介绍:火速入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了部分机械学习技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选用和模型选拔难题.

介绍:基于Spark的飞快机器学习,摄像地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗.

介绍:13位数据地理学家语录精选.

介绍:深度学习在大数量解析世界的使用和挑衅.

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

介绍:一篇有关CNN模型对象识别Paper.

介绍:深度学习的统计分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能便捷到位陶冶的广大(多层)深度网络HN.

介绍:深度学习解读作品.

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

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其他机器学习作品也不错.

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:情绪时刻更惜字——MIT的风尚推特(Twitter)商讨结果.

介绍:马尔默高校人类语言技巧探究相关杂文.

介绍:完成神经图灵机(NTM),品类地址,其余推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿高校的机械视觉(二〇一五),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”宣布第三版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, 杰夫 Ullman 新版增添Jure
Leskovec作为合营小编,新增社交互联网图数据挖掘、降维和常见机器学习三章,电子版反之亦然免费.

介绍:2个深度学习能源页,资料很丰裕.

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:白话数据挖掘十大算法.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统,境内译版.

介绍:大学生学位散文:ELM探究进展.

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:面向数据消息的文件挖掘.

介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 贰零壹伍).

介绍:分类种类的维数魔难.

介绍:深度学习vs.大数据——从数额到文化:版权的合计,[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 乔恩es的多少可视化提出.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习格局言传身教/相比参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN,
Naive Bayes等方法.

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引LX570I词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的纰漏检测工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU大致达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet锻练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目的cxxnet比较,拔取动态数据流引擎,提供更加多灵活性。以往将和cxxnet一起构成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二〇一六年国际总括机视觉与方式识别会议paper.

介绍:Netflix工程COO眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注竞技名次+各家诗歌,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术连锁杂谈.

介绍:基于Caffe的增速深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(陶冶与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其它推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式哈弗机器学习课程,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:AndrewNg关于深度学习/自学习/无监控特征学习的报告,国内云.

介绍:散文:通过秘密知识迁移练习昂CoraNN.

介绍:面向金融数据的感情分析工具.

介绍:(Python)核心模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌大脑化学家、caffe创制者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks达成大切诺基NN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的雅量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的多个难点.

介绍:神经互连网学习材质推荐.

介绍:面向连串学习的EscortNN综述.

介绍:Escort文本处理手册.

介绍:“必须要看”的Python摄像集锦.

介绍:谷歌(Google)(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数据的自由算法(UC Beck雷 2012).

介绍:DataCamp中级本田UR-V语言教程.

介绍:免费电子书:轻松了然拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是依照Scipy为机械学习建筑的的一个Python模块,他的特点就是多种化的归类,回归和聚类的算法包蕴协助向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是三个让机器学习钻研不难化的基于Theano的库程序。

介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮肤的标准统计方法。HTM的中坚是依据时间的频频学习算法和存储和取消的时空情势。NuPIC适合于五花八门的题材,越发是检测非常和展望的流多少来自。

介绍:Nilearn
是2个力所能及高效计算学习神经映像数据的Python模块。它采取Python语言中的scikit-learn
工具箱和部分举行展望建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来开展多元的总结。

介绍:Pybrain是依据Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。
它的对象是提供灵活、不难选择并且强大的机器学习算法和进展各个种种的预订义的条件中测试来比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的二个互联网挖掘模块。它为多少挖掘,自然语言处理,互联网分析和机具学习提供工具。它襄助向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行归类。

介绍:Fuel为您的机械学习模型提供数据。他有三个共享如MNIST, CIFA昂科雷-10
(图片数据集), 谷歌’s One Billion Words
(文字)这类数据集的接口。你利用她来经过很两种的格局来替代本身的数量。

介绍:鲍伯是1个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编制的,它的筹划目标是变得尤为飞快并且减弱支出时间,它是由拍卖图像工具,音频和摄像拍卖、机器学习和情势识其余大方软件包构成的。

介绍:Skdata是机械学习和总计的数据集的库程序。这些模块对于玩具难题,流行的微机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的采纳。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它根本是在众多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中采取监控分类法。
它还举行特征选取。
那个分类器在诸多下面相结合,可以形成分裂的诸如无监督学习、密切关系金传播和由MILK扶助的K-means聚类等分类连串。

介绍:IEPY是三个瞩目于关系抽取的开源性信息抽取工具。它最首要针对的是内需对大型数据集举行音信提取的用户和想要尝试新的算法的地理学家。

介绍:Quepy是透过改动自然语言难点因而在数据库查询语言中展开查询的二个Python框架。他得以简简单单的被定义为在自然语言和数据库查询中不相同类型的标题。所以,你不要编码就足以建立你协调的三个用自然语言进入你的数据库的连串。以往Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的协助。并且安排将它延伸到任何的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对于神经互联网的纵深学习的3个库程序,它采用的是通过PyCUDA来拓展GPU和CUDA的加快。它是最要紧的神经互连网模型的档次的工具而且能提供部分例外的活动函数的激活效能,例如引力,涅斯捷罗夫引力,信号丢失和甘休法。

介绍:它是贰个由有用的工具和一般数据科学职务的恢宏组成的八个库程序。

介绍:这些程序包容纳了汪洋能对您做到机器学习义务有扶助的实用程序模块。其中多量的模块和scikit-learn一起干活,别的的平常更有用。

介绍:Ramp是三个在Python语言下制定机器学习中加速原型设计的化解方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和计算工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简便的评释性语法探索效用因而可以快捷有效地执行算法和转换。

介绍:这一多元工具通过与scikit-learn兼容的API,来创设和测试机器学习效果。这一个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。当你采用scikit-learn那些工具时,你会深感到备受了很大的扶植。(纵然那只可以在您有例外的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的章程为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有二个集合的分类器包装来提供种种各个的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它可以在3个部落以平行的方法磨练分类器。同时它也提供了壹个交互式的情节。

介绍:用亚马逊(Amazon)的机械学习建筑的大约软件收集。

介绍:那是3个在Python语言下基于scikit-learn的非凡学习机器的贯彻。

介绍:电子书降维方法,其余还推荐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手,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:清华高校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:CVPLX5702016上谷歌的CV商讨列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习活动发现篮球赛精粹片段.

介绍:对本土化特征学习的分析

 

 

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

介绍:那是法国人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的新星版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时间排序,从一九三六年开端讲起,到60-80时代,80-90年间,一向讲到3000年后及如今几年的展开。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用万分周详.

注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二千帆竞发更新

梦想转发的对象,你可以绝不联系本身.可是自然要封存原文链接,因为那几个项目还在一连也在不定期更新.希望观看作品的心上人可以学到越多.其它:某个材质在中华做客须要梯子.

介绍:使用卷积神经互联网的图像缩放.

介绍:ICML二〇一四杂文集,优化几个+稀疏优化二个;强化学习伍个,深度学习2个+深度学习统计1个;贝叶斯非参、高斯进度和学习理论二个;还有划算广告和社会选用.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:,第贰8届IEEE总括机视觉与格局识别(CVPEvoque)大会在United States休斯敦进行。微软商量员们在大会上展示了比往常更快更准的微处理器视觉图像分类新模型,并介绍了何等使用Kinect等传感器实以后动态或低光环境的便捷大规模3D扫描技术.

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

介绍:机器学习工具包/库的归纳/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:混合密度互连网.

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:(谷歌)神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用新闻财富.

介绍:语义图像分割的真实情形演示,通过深度学习技能和几率图模型的语义图像分割.

介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积互联网,模型代码.

介绍:深度学习——成长的烦恼.

介绍:基于安慕希树方法的文书流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及新型进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据科学(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产条件(产品级)机器学习的机遇与挑衅.

介绍:神经网络入门.

介绍:来自牛津的结构化稀疏散文.

介绍:来自雅虎的机械学习小组关于在线Boosting的杂文 .

介绍:21个最吃香的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理计算库QUESO,github code.

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

介绍:基于Scikit-Learn的前瞻分析服务框架Palladium.

介绍:John Langford和哈尔 Daume III在ICML2016上有关Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完这100篇散文就能成大数据高手,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:写给开发者的机器学习指南.

介绍:基于维基百科的热点消息发现.

介绍:(Harvard)HIPS将发布可扩充/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上依据Mean-for-Mode预计的神速LDA陶冶.

介绍:从实验室到厂子——创设机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的陆个经典数据集(及其余九十八个列表).

介绍:谷歌面向机器视觉的纵深学习.

介绍:构建预测类应用时怎么着抉择机器学习API.

介绍:Python+心情分析API完结传说故事情节(曲线)分析.

介绍:(PRADO)基于推文(Tweet)/心思分析的祝词电影推荐,其余推荐分拣算法的论证比较分析.

介绍:CMU(ACL 二零一二)(500+页)面向NLP基于图的半监文学习算法.

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(LANDLDM 2016)计算强化学习入门.

介绍:戴维 Silver的深浅加深学习教程.

介绍:深度神经网络的可解释性.

介绍:斯Parker飞快入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机械学习.

介绍:Stanford社交网络与音讯互连网分析课程资料+课设+数据.

介绍:戴维Silver(DeeMind)的加重学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的敏捷深度学习.

介绍:来自微软的<途锐编程入门>.

介绍:(Go)心理分析API服务Sentiment Server.

介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.

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

介绍:Nvidia深度学习课程.

介绍:二零一六年深度学习暑期课程,推荐助教主页.

介绍:那是一篇有关百度文章《基于深度学习的图像识别进展:百度的若干履行》的摘要,提议两篇小说结合起来阅读.

介绍:视频标注中的机器学习技术.

介绍:硕士故事集:(Ilya Sutskever)CR-VNN练习.

介绍:深度神经互联网的青色区域:可解释性难点,中文版.

介绍:Golang 落成的机械学习库能源汇总.

介绍:深度学习的计算分析.

介绍:面向NLP的深度学习技术与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower比赛NLP代码集锦.

介绍:马里兰Madison分校的自然语言明白课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:那是一本机器学习的电子书,小编Max
Welling
文人在机械学习教学方面装有丰富的经验,这本书小但精致.

介绍:由荷兰王国华沙高校 & 谷歌瑞士著.

介绍:介绍个乐于计算和翻译机器学习和总结机视觉类资料的博客,包含的故事情节:Hinton的CSC321课程的统计;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的规律总括;Theano基础知识和训练总括;CUDA原理和编程;OpenCV一些总括.

介绍:针对实际难题(应用场景)怎么样抉择机器学习算法(体系).

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哪些?推荐MSRA的Frank
Soong老师关于语音合成的深度学习方法的素描和幻灯片与以及谷歌的LSTM-EnclaveNN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据科学的主意

介绍:方式识别与机具学习书本推荐,本书是微软德克萨斯奥斯汀分校探究院大神Bishop所写,算是不过广为认知的机械学习读本之一,内容覆盖周详,难度中上,适合博士中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:那篇故事集荣获EMNLP2014的顶级数据/能源奖优异奖,标明的推特(TWTR.US)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能源汇总

介绍:Buffalo高校教师Sargur Srihari的“机器学习和可能率图模型”的摄像课程

介绍:布尔萨希伯来高校讲授Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢大学教师Shai
Ben-戴维的新书Understanding Machine Learning: From 西奥ry to
Algorithms,此书写的可比偏理论,适合对机器学习理论有趣味的校友选读

介绍:机器学习深造清单

介绍:微博上边的一篇关于NLP界有啥样神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创办人&首席执行官 Raúl
Garreta面向初学者大体回顾使用机器学习进程中的紧要概念,应用程序和挑战,旨在让读者可以持续搜寻机器学习文化。

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

介绍: 无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件.

介绍: 在亚马逊(亚马逊(Amazon))数据和众包Mechanical
Turk上,完毕了来自彩票和处理的建制,以收集用户对产品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)锻炼集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,进步商行利润和买主满意度

介绍:来自Berkeley分校的广泛机器学习.

介绍:来自52ml的机械学习质感大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二零一三年世界首个数据科大学(位于哥伦比亚共和国高校)经理,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文件摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier 阿马特riain在Summer School 2015 @
CMU上长达4小时的告诉,共248页,是对引进系统进步的一回周详总结,其中还蕴含Netflix在天性化推荐方面的部分经历介绍.

介绍:(ECML PKDD 二零一六)大数据流挖掘教程,其它推荐ECML PKDD 2015
Tutorial列表
.

介绍:Spark上的Keras深度学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习总结物历史学.

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

介绍:(PyTexas 二零一五)Python主旨建模.

介绍:Hadoop集群上的宽泛分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深浅学习热门”东家”名次.

介绍:(c++)神经网络手把手达成教程.

介绍:香港普通话高校汤晓鸥教授实验室发布的重型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 有名的人,202K
脸部图像,逐个图像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(Google)商讨院Samy Bengio等人多年来写的RNN的Scheduled
萨姆pling训练方法散文.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/计算/可视化/深度学习相关项目大列表.

介绍:CMU的音讯论课程.

介绍:谷歌商量院Samy
Bengio
等人多年来写的CRUISERNN的Scheduled
Sampling训练方法散文.

介绍:基于Hadoop集群的大面积分布式深度学习.

介绍:来自哈佛大学及NVIDIA的做事,很实在很实用。采取裁剪互连网连接及重陶冶方法,可极大压缩CNN模型参数。针对亚历克斯Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度景况下,模型参数可大幅度削减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27人大数据化学家,通过他们的名字然后放在google中搜索一定能找到很多很棒的财富译文.

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

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

介绍:数据科学(学习)财富列表.

介绍:应对非均衡数据集分类难点的八大策略.

介绍:重点推介的十八个数据科学相关课程.

介绍:递归神经网络.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总计建模/统计神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的购买销售图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经互连网与深度学习。近来提供了前四章的文稿,第一章由此手写数字识其余事例介绍NN,第2章讲反向传来算法,第贰章讲反向传播算法的优化,第五章讲NN为何能拟合任意函数。多量python代码例子和交互动画,生动有趣.中文版

介绍:数据正确大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习能源列表.

介绍:很多arXiv上边闻明散文可以在那几个网站找到github的品类链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:Paul艾伦人工智能实验室表示,谷歌Scholar是十年前的产物,他们未来想要做进一步的滋长。于是推出了全新的,专门针对物理学家设计的学问搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半监控学习,Chapelle.篇篇都以经典,作者包罗Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.其余推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
威尼斯人官网,编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:为入门者准备的吃水学习与神经网络免费能源.

介绍:谷歌 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
,谷歌大牛解读TensorFlow

介绍:Samsung开源的快速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)和安德拉NN(Recurrent)学习教程.

介绍:Princeton Vision Group的吃水学习库开源.

介绍:基于AWS的自动分布式科学总括库Ufora,Why I Open Sourced Five Years
of
Work
.

介绍:(PyCon SE 二零一五)深度学习与深度数据科学.

介绍:推荐阿德莱德大学机器学习与数据挖掘商量所所长——周志华教师的谷歌(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:来自南开大学的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:这么些专栏是3个stanford学生做的CS183c课程的2个note,该课程是由Reid
霍夫曼等网络boss级人物设置的,每节课请一人巨头公司的相干官员来做访谈,讲述该商厦是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb开创者Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言领会(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——CR-VL+汉兰达NN算法消息论.

介绍:数据物理学家结束学业后持续深造的5种格局.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下管管理学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:2014寒暑CCF出色学士学位随想奖散文列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:哈工大大学邱锡鹏教育工作者编制的神经网络与深度学习课本,ppt.

介绍:微软南美洲切磋院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其他技能原理分析

介绍:迈克尔·I.Jordan的主页.依照主页可以找到很多能源。迈克尔·I.Jordan是红得发紫的处理器科学和计算学学者,主要探究机器学习和人造智能。他的显要进献蕴涵指出了机器学习与计算学之间的牵连,并有助于机械学习界广泛认识到贝叶斯互连网的要害。

介绍:Geoffrey·Avery斯特·辛顿
FTiggoS是1个人英帝国诞生的臆度机学家和心境学家,以其在神经网络方面的贡献有名。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向上推进者.通过她的主页可以开掘到很多Paper以及出色学生的paper,其它推荐她的学生Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,若是您不知底可以阅读对话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习应用演进

介绍:MIT出版的纵深学习电子书,公开电子书

介绍:深度卷积神经网络(CNN)提取特征的数学理论

介绍:推荐微软澳大利亚(Australia)探究院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第二版(草稿)

介绍:Stanford新课”计算词汇语义学”

介绍:新加坡交大李晓燕华先生的计算机器学习与机具学习导论视频链接:密码:
r9ak
.几率基础

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

介绍:(BlackHat二〇一六)深度学习运用之流量鉴别(协议鉴别/十分检测),[slide])(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification.pdf),%5Bmaterial%5D(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf)

介绍:贰个推介系统的Java库

介绍:多中央图的谱分解及其在网络凌犯检测中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学统计总结学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供大量的机器学习算法和计算检验,并可以处理中小范围的数据集

介绍:递归神经网络awesome连串,涵盖了书本,项目,paper等

介绍:Pedro多明戈斯是华盛顿大学的上课,首要探究方向是机器学习与数量挖掘.在二〇一四年的ACM
webinar会议,曾发布了关于盘点机器学习世界的五大山头主旨解说.他的个人主页拥有众多连锁探究的paper以及他的助教课程.

介绍:机器学习视频集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:那篇小说内的引进系统财富很丰盛,作者很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的杂谈.

介绍:(天管艺术学)贝叶斯方法/MCMC教程——统计实战

介绍:免费书:计算稀疏学习,小编Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都是印度孟买地质学院的上书,特雷沃Hastie更是在统计学学习上建树多多

介绍:RAV六分布式统计的迈入,其余推荐(福特Explorer)天气变化可视化,(兰德酷路泽)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的宗旨研商会——心绪分析与深度加深学习

介绍:深度学习卷积概念详解.

介绍:Python推荐系统开发库汇总.

介绍:超棒的神经网络课程,深刻浅出介绍深度学习,由Hugo Larochelle(Yoshua
Bengio的大学生生,杰弗里 Hinton之前的大学生后)主讲,强烈推荐.

介绍:德克萨斯奥斯汀分校新科目,面向视觉识其余卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
二零一四议会总括第三部分,其次有的.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:加州圣巴巴拉分校大学有名视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
魏尔德 with Convolutional Neural
Networks,Jaderberg。这篇期刊文章融合了前头两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨别图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。随想、数据和代码.

介绍:计算机视觉的三个较大的数码集索引,
包罗38九个标签,共收录了3拾陆个数据集合,点击标签云就足以找到本身须要的库了.

介绍:汤姆bone 对 ICCV SLAM workshop 的总括: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且商量了 feature-based
和 feature-free method 的长度。在平民deep learning做visual
perception的时候,再来读读CV中的 geometry.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发表.

介绍:ICCV 二零一四的ImageNet竞技以及MS COCO比赛联合商讨会的幻灯片和视频.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]依照TensorFlow的深度学习/机器学习课程.

介绍:Tiggo-bloggers网站2014″必读”的100篇小说,RAV4语言学习的福音.

介绍:推荐书籍:<机器学习:几率视角>,样章Undirected graphical
models Markov random
fields
.

介绍:那是一本在线的纵深学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
亚伦 Courville.即便你是一个人新入门的学员可以先看那本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.汉语译本

介绍:UFLDL推荐的深浅学习阅读列表.

介绍:伦敦州立大学布法罗分校二零一五年青春机械学习课程主页.

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

介绍:硕士诗歌:神经网络计算语言模型.

介绍:文本数据的机械学习机关分类方法(下).

介绍:用本田UR-VNN预测像素,可以把被遮挡的图片补充完整.

介绍:微软研讨院把其深度学习工具包CNTK,想进一步询问和上学CNTK的同校可以看前日揭橥的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

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

介绍:在线免费书:面向数据科学的计算测算,PAJERO示例代码,很正确GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的教程,其内容包蕴了学习人工智能所利用的吃水学习架构的上学能源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:那是一份机器学习和纵深学习课程,小说和能源的清单。那张清单依据各类核心展开创作,包罗了无数与深度学习有关的类型、总括机视觉、狠抓学习以及各样架构.

介绍:那是由多恩马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数额、Hadoop、scikit-learn和不利Python堆栈以及众多任什么地点方的内容。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的特定构架和定义等.

介绍:开源的深度学习服务,DeepDetect是C++完结的根据外部机器学习/深度学习库(近来是Caffe)的API。给出了图片陶冶(ILSV酷威C)和文书陶冶(基于字的真情实意分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是国外的2个科学和技术频道,涵盖了多少挖掘,分析以及数据科学类的文章.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经故事事集:数据挖掘与计算学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon公布.

介绍:犹他州大学马特 Might助教推荐的硕士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不强烈的科学——可能率论导论(MITx).

介绍:CR-V语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态回想网络完成.

介绍:英文主页

介绍:四十七个大数据解析最佳学习财富(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的完美硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文

介绍:kaiming开源小说

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:怎么样在社会媒体上做言语检测?没有数据咋做?推特(Twitter)官方揭橥了贰个不行爱惜的数据集:12万标明过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机器学习重大会议ICL卡宴 二〇一四引用作品

介绍:机器学习——深度非技术指南

介绍:数据叙事入门指南——创意生成/数据收集/内容设计唇揭齿寒财富推介

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(二〇一四版)三拾个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔 I.
Jordan两位大家首回联袂发文,CAFFE和SPA凯雷德K完美组合,分布式深度学习混搭方式!github

介绍:深度学习(分类)文献集

介绍:深度学习阅读列表

介绍:探索酷路泽包的好网站Awesome 42

介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim
Kraska
的多个探究项目,MLbase是多个分布式机器学习管理连串

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:斯Parker摄像集锦

介绍:昂科拉语言深度学习第四节:从零早先

介绍:图解机器学习

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

介绍:10本最佳机器学习免费书

介绍:ICCV15视频集

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

介绍:Learning to Rank简介

介绍:满世界深度学习专家列表,涵盖商讨者主页

介绍:斯Parker生态超级项目集中

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

介绍:深刻机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的深浅学习课程,课程youtube地址,谷歌(Google)DeepMind的切磋地理学家,别的首页:computervisiontalks的内容也很丰盛,如若你是做机械视觉方面的讨论,推荐也看看其他内容.肯定收获也不小.还有,那位youtube主页顶过的录像也很有分量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习世界的哈克er
news.紧跟深度学习的消息、讨论进展和相关的网络项目。从事机械学习,深度学习园地的情人提议天天看一看

介绍:马克斯out网络剖析

介绍:NIPS领域的集会paper集锦

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

介绍:深度学习在生物音讯学领域的运用

介绍:一些关于机器学习必要领悟知识,对于刚(yú gāng )刚入门机器学习的同班应该读一读

介绍:洛桑联邦财经政法大学机械学习用户组主页,网罗了新加坡国立高校有的机械学习领域专家与谍报

介绍:Randy
Olson’s
的有个别数码解析与机具学习项目库,是学习实践的好质地

介绍:Golang机器学习库,不难,易扩大

介绍:用斯维夫特开发苹果应用的倒是很多,而用来做机械学习的就比较少了.SwiftAi在那方面做了很多聚集.可以看看

介绍:怎样向1个人5虚岁的娃儿解释帮助向量机(SVM)

介绍: reddit的机器学习栏目

介绍:
计算机视觉领域的有个别牛人博客,超有实力的探究单位等的网站链接.做计算机视觉方向的朋友提议多关切其中的财富

介绍:Hong Kong汉语大学深度学习探讨主页,别的探究小组对二零一一年deep learning
的最新进展和相关杂文
做了整治,其中useful
links的内容很受益

介绍:
那是一篇关于寻找引擎的学士散文,对当今常见采纳的摸索引擎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(终究那类书相比少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习地点的商讨杂文.

介绍:
来自谷歌(谷歌(Google))大脑的重申分布式梯度下落.同时引进广泛分布式深度网络

介绍: 社交统计研究相关题材综述.

介绍: 社交总结应用领域概览,里面某些经故事事集推荐

介绍: 协同过滤在举荐系统应用.

介绍: 协同过滤在内容引进的讨论.

介绍: 协同过滤经典杂文.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: 亚马逊对于联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 计算机图形,几何等散文,教程,代码.做计算机图形的引荐收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚共和国高校课程,稀疏代表和高维几何.12年由Elsevier、13年于今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的青春商量者奖(Young
Researcher
Award)授予完成博士学位后七年内得到出色进献的;由CV社区提名,在CVP奇骏会议上公布。二零一五年得主是哥大助理教授John赖特,09年《健壮人脸识其他稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系有名教师亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员如何学习Machine
Learning》的指出:亚历克斯推荐了诸多关于线性代数、优化、系统、和计算领域的经文教材和资料.

介绍:
书籍推荐,深度学习基础.源码

介绍:
软件工程领域以往也对机器学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的概念,分享了过多代码集合,并且认为ML可以用在猜度代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等义务上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习进行目的识其他能源列表:包含EvoqueNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、FastKuga-CNN、DeepBox、MPRADO-CNN、Faster
Odyssey-CNN、YOLO、Dense博克斯、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

介绍: Yann LeCun 二〇一四深度学习课程的幻灯片(Deep Learning Course by Yann
LeCun at Collège de France
2015)百度云密码:
cwsm 原地址

介绍:
巴黎高等师范星机交互组五篇CHI16稿子。1.众包激励机制的行为管工学研商:批量结算比单职责的已毕率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇核心分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其他位移估摸。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,专为黑客营造,而非为化学家而作。它用Rust开发,古板的机械学习,至今的深浅学习通吃。Leaf

介绍: GTC
2016
录制,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ICLKuga 2014 诗歌的代码集合

介绍: 此书是华盛顿圣Louis分校高校几率图模型大牛DaphneKoller所写,紧要涉及的是贝叶斯网络和马尔科夫逻辑网络的learning和inference难题,同时又对PGM有长远的争鸣解释,是读书几率图模型非看不可的图书。难度中上,适合有一部分ML基础的学士.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: 斯Parker分布式深度学习库BigDL

介绍:
这是一份有关机器学习和多少挖掘在互联网安全地点利用的能源帖,包涵了部分非常首要的站点,杂谈,书籍,浦项科学技术课程以及部分实用的教程.

介绍: 早稻田高校(MIT)开设课程.S094:自主驾驶小车的吃水学习

介绍: ICML 二〇一六视频集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度上学

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:微软南美洲切磋院的刘铁岩等人近年来在AAAI
2017上做的有关优化以及宽广机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对传统的优化算法,特别是一对辩护特性以及分布式算法的附和理论天性都有三个相比详细的统计。万分适合想快捷了解那么些世界的大方和工程师。别的,那些Tutorial还介绍了D高通的一些状态,作为三个分布式计算平台的利弊,还捎带比较了斯Parker和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了纵深学习框架的安插思想和贯彻,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的品质和异同。

介绍:雅虎开源基于spark与TensorFlow的分布式数据深度学习框架,博文介绍

介绍:用离散嵌入解构模糊数据

介绍:视频公布:自然现象可相信机器学习(NIPS 2014 Workshop)

介绍:谷歌发表大规模音频数据集

介绍:锻练神经网络的5种算法

介绍:笔记:华盛顿圣路易斯分校CS224n深度念书NLP课程(2017)

介绍:London深度学习琢磨会资料

介绍:杂文导读:深度神经网络驾驭、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有众多经文推荐可以翻阅

介绍:面向机器学习的Marco夫链蒙特Carlo(MCMC)

介绍:深度学习诗歌与能源大列表(故事集、预训练模型、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:软件工程师的机器学习

介绍:量化金融(Quants)财富列表

介绍:《总计机如故无法做怎样——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌(谷歌)发散文详解TPU

介绍:二〇一七年ICWSM会议随想合集,业内对它的评说是:”算是最超级也是最早的关于社会总结的会议”。里面的故事集半数以上是探究社交互连网的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容还是挺前沿的。假若你是做社会总结的只怕得以看看。毕竟是行业内独占鳌头的集会。对了,只假如您精晓名字的闻名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅先生粤语机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(粤语字幕)

介绍:加州伯克利分校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:那是一份python机器学习库,假设你是一个人python工程师而且想深远的上学机器学习.那么这篇小说或者可以支持到你.

介绍:这一篇介绍即使布置和管理属于您自身的机器学习项目标篇章,里面提供了管住模版、数据管理与执行方法.

介绍:如若您还不知底怎么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成中文,若是有趣味能够运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:汉兰达语言是机械学习的关键语言,有诸多的意中人想学学路虎极光语言,不过接连忘记一些函数与重点字的意义。那么这篇文章只怕能够帮助到你

介绍:作者该怎么着选取机器学习算法,这篇文章比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,其它探讨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。其余还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

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

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

介绍:笔者是缘于百度,不过她本身已经在二〇一六年十月份报名离职了。但是那篇小说很不利假设你不清楚深度学习与支持向量机/总结学习理论有哪些关系?那么相应及时看看那篇文章.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌(Google))集团和MIT共同出品的微处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 二零一三。分为5多数:1)讲明,归咎。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)可能率,随机行走。5)递归。等等

介绍:新闻时期的总计机科学理论,最近国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第壹版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学牧马人语言的同班选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐Nader Knuth提问记录稿:
近日, 查理 Leiserson, Al Aho, JonBMW等大神向Knuth提议了二十个难点,内容囊括TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会计算怎么做?不亮堂怎么抉择适当的总括模型怎么办?那那篇小说你的美妙读一读了澳大利亚(Australia)国立Joshua
B. Tenenbaum和加州圣地亚哥分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的文章。可以活动选拔回归模型系列,还是能自行写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校能够领会一下

介绍:那是一本音讯寻找相关的图书,是由洛桑联邦理工Manning与谷歌(Google)副CEORaghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音信搜索教材之一。方今笔者增加了该学科的幻灯片和学业。I哈弗相关财富:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张赏心悦目的图来表达机器学习重大约念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎研商院的数据集汇总:
包涵语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的多少。

介绍:那是一本交大计算学知名教师特雷沃 Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2016年3月一度开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习质地汇聚是专为机器学习初大方推荐的上乘学习能源,协理初学者疾速入门。而且这篇小说的介绍已经被翻译成中文版。假如您稍微熟识,那么自己提出您先看一看普通话的牵线。

介绍:重假若沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包涵几本综述小说,将近100篇散文,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音讯搜索方面的知识。理论很多

介绍:本文共有三个密密麻麻,我是源于IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并支持读者很快的落到实处那么些算法。
探究推荐引擎内部的隐衷,第 2 局地: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商讨推荐引擎内部的心腹,第三 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校新闻科学系助理助教戴维Mimno写的《对机器学习初专家的一点提出》,
写的挺实在,强调举行与辩论结合,最终还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本有关分布式并行处理的数目《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是德克萨斯奥斯汀分校的詹姆斯 L.
麦克莱尔and。重视介绍了各类神级互联网算法的分布式已毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是如何?】JohnPlatt是微软切磋院独立数学家,17年来她直接在机械学习园地耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定设立博客,向群众介绍机器学习的研商进展。机器学习是什么样,被利用在何地?来看Platt的那篇博文

介绍:2015年国际机器学习大会(ICML)已经于十月21-30日在江山会议中央繁华举行。本次大会由微软澳大利亚(Australia)讨论院和南开大学一道主办,是这些有着30多年历史并闻明世界的机器学习园地的盛会首次赶到中国,已成功掀起全世界1200多位专家的提请加入。干货很多,值得深入学习下

介绍:这篇小说紧假若以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的现实应用,RankNet对NDCG之类不敏感,插足NDCG因素后改成了兰姆daRank,同样的合计从神经互联网改为运用到Boosted
Tree模型就完了了LambdaMA安德拉T。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
二零一零 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,兰姆daRank,拉姆daMACR-VT,尤其以LambdaMACR-VT最为优秀,代表诗歌为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

其余,Burges还有为数不少老牌的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将演说无监督特征学习和纵深学习的严重性意见。通过学习,你也将贯彻多少个作用学习/深度学习算法,能看出它们为您办事,并就学如何利用/适应那几个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(尤其是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),假若你不熟习那几个想法,大家提议你去那里机械学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。别的那有关那套教程的源代码在github上边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软研商院,精髓很多。若是急需完全明了,须要肯定的机器学习基础。不过有个别地点会令人耳目一新,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算比较详细的了

介绍:每一日请二个大牛来讲座,首要涉嫌机械学习,大数目解析,并行计算以及人脑切磋。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:2个至上完整的机械学习开源库计算,即使你以为那些碉堡了,那背后那么些列表会更让您咋舌:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的爱侣举行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、华盛顿圣Louis分校大学总括机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程全部视频已经得以在澳国国立公然课网站上观看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与试验也可以下载。

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

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

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

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

介绍:机器学习最核心的入门作品,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候怀疑人们都以,很多算法是一类算法,而略带算法又是从别的算法中延长出来的。那里,大家从八个地点来给我们介绍,首个地点是上学的艺术,第三个方面是算法的类似性。

介绍:看难点你早就知道了是何许内容,没错。里面有许多经文的机械学习故事集值得仔细与反复的开卷。

介绍:视频由加州洛杉矶分校高校(Caltech)出品。要求匈牙利(Magyarország)语底子。

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

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

介绍:标题很大,从新手到学者。不过看完下面装有材料。肯定是大家了

介绍:入门的书真的很多,而且本人曾经帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是2个监督式机器学习系统,用来解决预测方面的标题,比如
YouTube 的摄像推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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

介绍:总计机视觉入门在此以前景目的检测1(总括)

介绍:计算机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是一篇机器学习初学者的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的1多少个关于机器学习的工具

介绍:下集在此间神乎其神的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近期是腾讯广告算法首席营业官,王益学士完成学业后在google任研究。这篇小说王益硕士7年来从谷歌(Google)到腾讯对此分布机器学习的视界。值得细读

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级须求学习的讲义和控制的文化。那样,给机器学习者提供一个发展的途径图,防止走弯路。别的,整个网站都是有关机器学习的,能源很丰裕。

介绍:机器学习种种方向总结的网站

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法门和行使的电子书

介绍:2016年一月CMU进行的机械学习夏天课刚刚停止有近50时辰的摄像、十多个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。全部13名助教都以牛人:包含大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了3个有关Sibyl系统的大旨发言。
Sibyl是1个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的难题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌)商讨院的Christian
Szegedy在谷歌(Google)商量院的博客上简要地介绍了她们当年到位ImageNet取得好战表的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。借使不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、United States双双院士Michael I.
Jordan:”假诺你有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿新币建造3个NASA级其余自然语言处理商讨项目。”

介绍:常会见试之机器学习算法思想不难梳理,别的作者还有一些此外的机械学习与数量挖掘小说纵深学习小说,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的二十四个文件与数量挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时时取得正确战绩的TimDettmers介绍了她自个儿是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个人怎么构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

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

介绍:是Stanford 教授 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把这么些科目翻译成了国文。假使您拉脱维亚语糟糕,能够看看这一个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(似乎大数额)。其实过多人都还不明了哪些是深度学习。那篇作品循规蹈矩。告诉您深度学终归是怎样!

介绍:那是澳洲国立大学做的一免费课程(很勉强),这么些可以给您在深度学习的路上给你2个读书的思路。里面涉及了有的着力的算法。而且告诉你什么去选用到实在条件中。中文版

介绍:这是洛杉矶高校做的3个纵深学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是两个其实采纳案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这几个情节必要有必然的根基。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职责,每一个职责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,空间音信分析,多重变量分析,计量管历史学,心理统计学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢动力学

介绍:
机器学习无疑是目前数码解析世界的三个紧俏内容。很多人在平日的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总计一前一周边的机器学习算法,以供你在办事和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一点个密密麻麻。其余还小编还了3个文章导航.非凡的谢谢小编总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 二零一三课程。有mp3,
mp3,
pdf各个下载
他是London大学教书,方今也在非死不可工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是三个哈工大高校处理器高校开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有汉语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,帮衬单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于菲律宾语不好,但又很想学学机器学习的爱侣。是二个大的造福。机器学习周刊近期首要提供普通话版,如故面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢笔者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的紧要数学早先课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不易于,如若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的兴味。小编个人推举的超级《线性代数》课程是清华吉尔伯特Strang教师的教程。
学科主页

介绍:大数目数据处理财富、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。很赞的财富集中。

介绍:雅虎诚邀了一名来自本古里安高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的泛滥成灾摄像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的申辩基础知识。

介绍:应对大数据时期,量子机器学习的第1个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学学士克Rees McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习形式破解婚恋网站配对算法找到真爱的轶闻,通过Python脚本决定着十个账号,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万题材答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终终于得到了真爱。科技(science and technology)改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
二零一五年7月十八日开张,该课属于MIT大学生级别的教程,对机器人和非线性动力系统感兴趣的朋友不妨可以挑衅一下那门学科!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用消息财富*
《NLP常用音讯财富》

介绍:机器学习速查表

介绍:从一九九七年启幕在微机科学的故事集中被引述次数最多的舆论

介绍:把今年的3个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随想中的代码整理为三个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的搜集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CLANDF也会继续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】将来,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好读书它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs小编karpathy告诉您,最佳技巧是,当你起来写代码,一切将变得原原本本。他刚发布了一本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做影评的情义分析。

介绍:不仅是材质,而且还对有个别材质做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们怎么?

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

介绍:Jordan助教(迈克尔 I.
Jordan)教师是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经互连网有着很深切的志趣。因而,很多提问的标题中蕴藏了机器学习园地的各样模型,Jordan教师对此一一做了表达和展望。

介绍:A*找寻是人为智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的特等路径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实际上代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估价代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,能够在几分种内形成NLP on Azure
Website的计划,马上起先对FNLP各个风味的试用,只怕以REST
API的方式调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任武大大学首席教师、总括机软件大学生生导师。计算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、图像到健康、生物、大数据、生物新闻再到量子计算等,Amund
Tveit等保险了2个DeepLearning.University小项目:收集从2015年起来深度学习文献,相信能够视作深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend

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

介绍:笔者是深度学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深切显出,还有已毕代码,一步步进行。

介绍:许多观念的机器学习职责都以在求学function,然而谷歌(谷歌(Google))脚下有始发攻读算法的动向。谷歌(Google)其它的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是Samsung技术有限集团,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航博士写的有关消息搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在浮言的鉴别上的选拔,其余还有多少个。一个是甄别垃圾与虚假消息的paper.还有壹个是互连网舆论及其分析技术

介绍:该课程是今日头条公开课的收款课程,不贵,超级福利。主要适合于对拔取普拉多语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总计了三代机器学习算法已毕的嬗变:第壹代非分布式的,
第3代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的扩展,第②代如Spark和Storm已毕了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总括机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是Hartley的《多图几何》、冈萨雷斯的《数字图像处理》、RafaelC.冈萨雷斯 / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到实际算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的不少应用,以及她们在做推荐进度中赢得的片段经历。最终一条经验是应有监控log数据的成色,因为推荐的品质很依赖数据的品质!

介绍:初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术质地

介绍:用树莓派和相机模块举行人脸识别

介绍:怎样使用深度学习与大数额创设对话系统

介绍:Francis Bach合作的关于稀疏建模的新总结(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运用,而且首先有的关于Why does
the l1-norm induce sparsity的表达也很不利。

介绍:PAJEROKHS是机械学习中任重(英文名:rèn zhòng)而道远的定义,其在large
margin分类器上的行使也是广为明白的。如若没有较好的数学基础,直接精晓奥德赛KHS或者会不错。本文从宗旨运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多同室对于机械学习及深度学习的猜忌在于,数学方面现已大致知道了,可是动起手来却不知情哪些入手写代码。德克萨斯奥斯汀分校深度学习学士Andrej
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写神经互连网和SVM.

介绍:【语料库】语料库财富集中

介绍:本文少禽过两回最风靡的机器学习算法,大致通晓什么措施可用,很有襄助。

介绍:这几个里面有众多关于机器学习、信号处理、总结机视觉、深远学习、神经网络等领域的豁达源代码(或可实施代码)及有关诗歌。科研写杂谈的好能源

介绍:NYU 二〇一五年的吃水学习课程资料,有摄像

介绍:总括机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边九十六个万分棒的品种

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区保安着30几个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是哈工大大学Li
Fei-Fei的大学生生,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,发的小说不多,但各类都很扎实,在每多个题目上都形成了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,故事集在此处

介绍:CIKM Cup(只怕叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数据挖掘竞技的称谓。

介绍:杰弗里·埃弗Rees特·辛顿
FEscortS是一位英国出生的测算机学家和心思学家,以其在神经网络方面的孝敬闻明。辛顿是反向传播算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极向上促进者.

介绍:微软切磋院深度学习技术中央在CIKM2016上关于《自然语言处理的深浅学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

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

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伴联手商量有关于机器学习的多少个理论性难点,并付出一些有含义的下结论。最后经过某些实例来讲明那么些理论难题的物理意义和骨子里利用价值。

介绍:小编还著有《那就是摸索引擎:大旨技术详解》一书,紧如果介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经典散文文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第七二届中国”机器学习及其应用”研究会PPT

介绍:计算学习是有关电脑基于数据创设的票房价值统计模型并动用模型对数码开展预测和剖析的一门科学,计算学习也改成计算机器学习。课程来自新加坡交通高校

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

介绍:CIKM 2016 杰夫 迪恩、Qi Lu、Gerhard Weikum的核心报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分中文列表

介绍:其余我还有一篇元算法、AdaBoost python达成小说

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

介绍:还有续集强烈深度学习情势概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPISportage提供了NLPI宝马X3/ICTCLAS中文分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,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:那文章说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱陶冶模型识别作用。想法不错。锻练后近期能做到永不总计,只看棋盘就交由下一步,大概10级棋力。但那篇作品太过乐观,说怎么人类的最终一块堡垒即刻就要跨掉了。话说得太早。然则,固然与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油鲜青

介绍:UT Austin教师埃里克Price关到现在年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,根据本次实验的结果,借使今年NIPS重新审稿的话,会有二分之一的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了二〇一四年1伍个阅读最多以及享受最多的稿子。大家从中可以观察八个宗旨——深度学习,数据数学家职业,教育和薪金,学习数据科学的工具比如Sportage和Python以及群众投票的最受欢迎的多少科学和数目挖掘语言

介绍:Python完结线性回归,小编还有任何很棒的篇章推荐可以看看

介绍:二〇一五中国大数据技术大会三拾肆人中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新随想Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用安德拉NN和PV在心思分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(近日是空的)。这意味Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPI凯雷德/ICTCLAS2015分词系统发表与用户互换大会上的演讲,请更加多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言蕴涵:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术讨论
李然-焦点模型

介绍:Convex Neural Networks 化解维数魔难

介绍:介绍CNN参数在选拔bp算法时该怎么陶冶,终究CNN中有卷积层和下采样层,纵然和MLP的bp算法本质上亦然,但形式上或然稍微区其他,很明朗在成功CNN反向传播前询问bp算法是必须的。别的作者也做了2个能源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:若是要在一篇文章中匹配100000个第3词如何做?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,能够在线性时间内到位匹配。
但如果匹配一千00个正则表明式呢 ?
这时候能够用到把五个正则优化成Trie树的方法,如新加坡人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是3个开源的吃水学习框架,小编近年来在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:二零一四ImageNet亚军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell达成的3个开源的人造神经互连网库,它抽象了互联网创建、训练并利用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以运用多种艺术组成这一个函数来操作实际世界数据。

介绍:假若您从事互连网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了然,可能生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么那门宗旨课程你必须深入领悟。

介绍:”人工智能探讨分许多流派。其中之一以IBM为代表,认为如果有高性能计算就可获取智能,他们的‘土黄’制服了社会风气象棋亚军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的黑社会认为一旦找来专家,把她们的思索用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的发源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:博客园有道的多个人工程师写的word2vec的分析文档,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的各个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感兴趣的情人可以看看

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

介绍:作者是计算机研二(写文章的时候,未来是二零一五年了应当快要完成学业了),专业方向自然语言处理.那是有些他的经历之谈.对于入门的恋人可能会有协理

介绍:这是一篇有关机器学习算法分类的稿子,万分好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多故事情节,在此处有部分的理想内容就是缘于机器学习早报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的小说

介绍:作者与Bengio的男人Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复先生一九八九年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 我是360电商技术组成员,那是一篇NLP在中文言分词中的应用

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

介绍: 由塞Bath蒂恩 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把化学家用高深装逼的数学语言写的矩阵可能率不等式用初等的主意写出来,是可怜好的手册,领域内的paper各样注明都在用里面的结果。虽说是初等的,但照旧那么些的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,某个早就是如数家珍,有个别只怕依旧率先次传闻,内容超越文本、数据、多媒体等,让他们伴你早先数据科学之旅吧,具体包罗:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

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

介绍:
万分好的议论递归神经互连网的小说,覆盖了瑞鹰NN的概念、原理、磨炼及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了诸多的财富,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总计基础》在线版,该手册希望在辩论与履行之间找到平衡点,各重点内容都伴有实在例子及数量,书中的例子程序都以用途胜语言编写的。

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:鲁棒及便宜的人造智能优先商量安排:一封公开信,方今早就有StuartRussell, Tom Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签署The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近年霍金和Elon
Musk指示人们注意AI的机要威逼。公开信的故事情节是AI化学家们站在福利社会的角度,展望人工智能的前程提高趋势,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须求,以及必要留意的社会难题。终归当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关商讨较少。其实还有一部美国片《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一起先的自家学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第六季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的状态。说到此地推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了千千万万财富,还有相关知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能研讨院(FAI福睿斯)开源了一层层软件库,以救助开发者建立更大、更快的纵深学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的开发条件 Torch
中的暗中认同模块,能够在更短的岁月内磨炼更大局面的神经互连网模型。

介绍:本文即便是写于二零一一年,不过这篇作品完全是笔者的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈灵顿做的三个访谈。包罗了书中有个别的疑团解答和有些私有学习指出

介绍:分外好的深浅学习概述,对三种流行的纵深学习模型都举行了介绍和议论

介绍:紧假使描述了采用兰德酷路泽语言举办多少挖掘

介绍:帮您精通卷积神经互联网,讲解很明显,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
笔者的任何的有关神经互联网文章也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的书本,小编是Yoshua
Bengio,相关境内通信

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些介绍性文章和课件值得学习

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:2个用来很快的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那边你可以见见近来深度学习有何新势头。

介绍:此书在消息寻找领域鲜明,
除提供该书的免费电子版外,还提供八个IOdyssey能源列表
,收录了新闻寻找、网络新闻寻找、搜索引擎已毕等地方有关的书籍、讨论宗旨、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:消息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。用机器学习化解法规相关分析和预测难题,相关的法度运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全景况的前瞻,定价和工作人员预测,司法行为预测等。法律领域我们或然都比较不熟悉,不妨精晓下。

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

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是二个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完成了谷歌(Vinyals等,卷积神经互联网CNN + 长短时间回忆LSTM) 和新罕布什尔Madison分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络锐界NN)的算法。NeuralTalk自带了3个训练好的动物模型,你能够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上拔取深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的措施练习深度框架的施行推荐引导,笔者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用计算和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍: 3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,我的探讨方向是机器学习,并行计算如若您还想打听一些其余的可以看看他博客的别的小说

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的采纳

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书统计中的应用

介绍: Awesome系列中的公开数据集

介绍: 贰个学术搜索引擎

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

介绍:
Fields是个数学商量中央,上边的那份ppt是出自Fields进行的移动中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典散文,标注了关键点

介绍:
春川高校与谷歌同盟的新诗歌,深度学习也能够用来下围棋,听别人讲能完结六段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还援引一个纵深学习入门与综合资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEA大切诺基NING.UNIVELANDSITY的诗歌库已经选定了963篇经过分类的深浅学习散文了,很多经典随想都已经选定

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

介绍:很多供销社都用机器学习来消除难题,进步用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实用呢?斯ParkerMLlib 1.2里面的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经讨论的JeremyFreeman脑神经地理学家编写,最初是为了实时处理他们每半时辰1TB的切磋数据,以往宣布给大家用了。

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

介绍:
AMiner是三个学术搜索引擎,从学术互连网中挖掘深度知识、面向科学和技术大数目标掘进。收集近六千万作者新闻、八千万随想音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;协理专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的核心,探究Word2Vec的幽默应用,OmerLevy提到了他在CoNLL二〇一六特级诗歌里的分析结果和新办法,丹尼尔勒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,尽管其中的有点课程已经归档过了,不过还有些的新闻没有。感激课程图谱的小编

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

介绍:libfacedetection是深圳大学开源的1人脸图像识别库。包括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贰),能推测人脸角度。

介绍:WSDM二零一四最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model特别深远一些。通过全局的稳定性分布去求解每一种节点影响周全模型。若是合理(转移受到附近的震慑周到影响)。可以用来反求各个节点的影响周详

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:
分外棒的强调特征拔取对分类尊崇要性的篇章。心理分类中,依据互音信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更完美的意义,练习和分类时间也大大下跌——更关键的是,不必花大批量年华在念书和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的总结系和统计机系盛名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总结和机具学习的差别

介绍:随着大数量时期的来临,机器学习变成解决难点的一种重点且主要的工具。不管是工业界如故学术界,机器学习都以一个炙手可热的趋势,可是学术界和工业界对机械学习的钻研各有讲究,学术界侧重于对机械学习理论的研讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来缓解实际难题。这篇作品是美团的其实条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型接纳与超参优化、高斯模型与任何模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文件模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周详)、token_sort_ratio(词排序相似周密)、token_set_ratio(词集合相似周到)等
github

介绍:Blocks是依据Theano的神经互联网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创设和管制NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期刚好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近来刚刚更新到 2.4
Exponential
Families,课程录制playlist,
感兴趣的校友可以关注,相当适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的同步特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不重视于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的得到和清洗;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时日序列格外检测算法(S-H-ESD)PRADO包的介绍,其中对卓殊的概念和剖析很值得参考,文中也事关——非凡是强针对性的,有些世界支出的不行检测在其余领域间接用可不行.

介绍:聚焦数据性能难题的应对,数据质量对各个层面集团的习性和频率都主要,文中总括出(不限于)22种典型数据品质难点表现的信号,以及非凡的数码质量消除方案(清洗、去重、统壹 、匹配、权限清理等)

介绍:普通话分词入门之财富.

介绍:15年维也纳纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:很好的标准随机场(CLX570F)介绍小说,我的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络完成快捷准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么样采取GPU的指出

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

介绍:
分类整理的机械视觉相关财富列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!作者的创新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的营造与布置.

介绍: 人脸识别贰次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 拔取Torch用深度学习网络通晓NLP,来自非死不可 人工智能的小说.

介绍: 来自CMU的艾德 Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv作品,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项义务的难度.

介绍: 音讯搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型演化而来
2)捕捉了向量空间模型中多少个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的牵记:组合了BM11和BM15多少个模型。4)小编是BM25的指出者和Okapi完毕者罗伯森.

介绍:
自回归滑动平均(A凯雷德MA)时间种类的简要介绍,A科雷傲MA是切磋时间体系的主要措施,由自回归模型(A讴歌ZDX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出席source encoding
CNN的输入,拿到了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭发印度菜的可口秘诀——通过对大量菜系原料关系的挖沙,发现印度菜美味的缘故之一是其中的寓意相互冲突,很有意思的文书挖掘研商

介绍: HMM相关作品

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最盛名的是语言学家齐夫(Zipf,一九零三-壹玖肆陆)壹玖肆陆年提议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九二三-
二〇〇八)引入参数查对了对甚高频和什么低频词的描写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是1个参数,希伯来语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)大旨,有成百上千宝马X5NN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近年来热议话题,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的艺术,通过BT软件,科雷傲SS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的通盘硬件指南,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】在面部识别上您本人都以我们,即使细微的差距也能辨识。商量已证实人类和灵长类动物在脸部加工上不一致于其他物种,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余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的宏观组合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过磨练可以做出惊人和卓越的东西出来。其它作者博客的其余文章也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的实在应用场景NN选用参考表,列举了一些独立难题指出采纳的神经互联网

介绍:三个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go七个版本的代码

介绍:深度学习课程

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

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

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由何塞普h Bradley和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式完毕,以及呈现一些简便的例证并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro 多明戈斯团队的DNN,提供随想和落成代码.

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

思路达成.

介绍:本文依据神经网络的进步进度,详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的样式,其中的模型包罗NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等主要变形,统计的尤其好.

介绍:经典难题的新研讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)比赛优越方案源码及文档,蕴涵总体的数据处理流程,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商量期刊,每篇小说都含有二个算法及相应的代码、德姆o和尝试文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的不易和可重复的钻研期刊。小编一向想做点类似的干活,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,探究加密数码火速分类难题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,协助创设各类互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的图景下宗旨达标线性加快。12块Titan
20钟头可以做到谷歌(Google)net的教练。

介绍:这是一个机械学习财富库,就算相比少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.别的还有1个由zheng
Rui整理的机器学习能源
.

介绍:Chase
Davis在NICALAND15上的核心报告质感,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从一九九六年伊始到当前积淀了无数的正经词语解释,假若你是壹人刚入门的朋友.可以借那本词典让本人成长更快.

介绍:通过分析一九二八年于今的较量数据,用PageRank统计世界杯参赛球队排行榜.

介绍:翼虎语言教程,其余还援引贰个哈弗语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的飞跃算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

介绍: 3个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
研商深度学习机关编码器怎样有效应对维数磨难,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,优化理论是机器学习的基石,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,内容涉及图像识别应用的种种方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做大规模LDA大旨抽取.

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

介绍: DeepMind随想集锦

介绍:
三个开源语音识别工具包,它近来托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音讯手册》,
国内有热心的对象翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数据挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍: 分外强劲的Python的多少解析工具包.

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的发轫测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源普通话言处理包.

介绍: 使用Ruby完成简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数额地理学家名家推荐,还有资料.

介绍:落成项目现已开源在github上面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的方法也能和word2vec获取大概的职能。别的,无论我怎么试,GloVe都比不过word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

介绍:机器学习中的紧要数学概念.

介绍:用于革新语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心绪分类效果很好.完毕代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中级计算学(36-705),聚焦总计理论和艺术在机器学习世界应用.

介绍:《哈工大高校蒙特Carlo方法与自由优化学科》是巴黎综合理工应用数学硕士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的情侣一定要探望,提供授课录制及课上IPN讲义.

介绍:生物工学的SPA本田CR-VK大数量应用.并且伯克利开源了她们的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依旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出本身牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(谷歌)学术不难搜一下,倘诺谷歌不可用,那一个网址有那一个圈子几大顶会的舆论列表,切不可一面之识,胡乱假诺.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推特(Twitter)感情分类,一路平安代码.

介绍:NIPS CiML 二零一六的PPT,NIPS是神经新闻处理系统进展大会的英文简称.

介绍:华盛顿圣Louis分校的纵深学习课程的Projects 逐个人都要写三个舆论级其他报告
里面有一对很有意思的行使 大家可以看看 .

介绍:RAV4语言线性回归多方案速度相比具体方案包涵lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的三篇杂文(机器学习那3个事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机器学习课也很可观

介绍:莱斯大学(Rice University)的深浅学习的几率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成果酒评论的开源推特机器人,github地址.

介绍:摄像+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 泰勒近来在McGillUniversity切磋会上的告诉,还提供了一多元讲机器学习方法的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:亚马逊在机械学习地点的局地运用,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:二个基于OpenGL已毕的卷积神经网络,支持Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引荐系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量文学》.

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

介绍:国内Pattern Recognition And Machine
Learning读书会财富集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和数码挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

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

介绍:{swirl}数据操练营:PRADO&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon二〇一五)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

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

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib完成易用可扩充的机器学习,国内镜像.

介绍:今后上千行代码几率编程(语言)完成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外1个,其它还援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票市场价格.

介绍:国际人工智能联合会议引用随想列表,一大半舆论可利用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的重点性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械学习:最令人惊叹入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源完毕横向评测,参评框架包罗Caffe 、Torch-柒 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现杰出.

介绍:卡耐基梅隆大学总括机高校语言技术系的财富大全,包含大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,散文集,数据挖掘教程,机器学习财富.

介绍:推特(TWTR.US)心绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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