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机器学习与深度学习资料

2019年2月3日 - bway883必威官网

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

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的风靡版本《神经互联网与深度学习综述》本综述的特性是以时日排序,从1940年始发讲起,到60-80年间,80-90年间,平素讲到2000年后及近来几年的进展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用非凡全面.

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

介绍:这一篇介绍若是布署和保管属于你自己的机械学习项目标篇章,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

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

介绍:R语言是机械学习的要害语言,有过多的仇人想深造R语言,可是接连忘记一些函数与重点字的含义。那么这篇小说或许可以协助到您

介绍:我该怎么抉择机器学习算法,这篇文章比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的优劣,别的探讨了范本大小、Feature与Model权衡等难点。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,作者对于例子的选项、理论的牵线都很成功,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>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,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是出自百度,不过她自身现已在二零一四年8月份提请离职了。然而那篇文章很正确即使你不知晓深度学习与辅助向量机/总括学习理论有如何关系?那么应该及时看看那篇作品.

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

介绍:新闻时代的处理器科学理论,近日国内有纸质书购买,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,适合想学习R语言的同校选读。

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

介绍:不会总计如何做?不知情怎样挑选恰当的计算模型如何是好?那这篇文章你的美丽读一读了早稻田JoshuaB. Tenenbaum和印度孟买理工Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇有关automatic
statistician的小说。可以活动采纳回归模型连串,还可以自动写报告…

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

介绍:这是一本信息搜索相关的图书,是由海牙希伯来Manning与谷歌副主任Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的新闻寻找教材之一。如今小编扩张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张精美的图来诠释机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎研究院的数码集汇总:
包罗语言类数据,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:那是一本威斯康星金斯敦分校计算学出名教师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二〇一四年七月一度开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初大方推荐的优质学习资源,帮忙初学者神速入门。而且这篇文章的介绍已经被翻译成中文版。倘若您多少熟知,那么我指出你先看一看中文的介绍。

介绍:重借使顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包蕴几本综述作品,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全部都得以在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文化。理论很多

介绍:本文共有多少个密密麻麻,作者是来自IBM的工程师。它至关主要介绍了引进引擎相关算法,并支持读者很快的完结那个算法。
深究推荐引擎内部的秘闻,第 2 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,研究推荐引擎内部的机要,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校音信科学系助理助教DavidMimno写的《对机械学习初学者的一些提出》,
写的挺实在,强调举办与理论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍: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》,作者是亚利桑那理工的詹姆士 L.
McClelland。重视介绍了各类神级互联网算法的分布式完结,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参照下

介绍:【“机器学习”是什么样?】JohnPlatt是微软探究院独立地理学家,17年来他径直在机器学习园地耕耘。近日机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定设立博客,向公众介绍机器学习的探讨进展。机器学习是什么样,被利用在哪个地方?来看Platt的这篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于十二月21-26日在国家议会着力繁华进行。本次大会由微软亚洲探究院和北大大学共同主办,是以此拥有30多年历史并盛名世界的机器学习园地的盛会首次赶到中国,已成功引发全世界1200多位专家的申请到场。干货很多,值得深刻学习下

介绍:这篇作品紧假使以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的切切实实运用,RankNet对NDCG之类不灵活,加入NDCG因素后化作了LambdaRank,同样的思维从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就落成了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,LambdaMART,更加以LambdaMART最为良好,代表杂文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

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

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将演说无监控特征学习和纵深学习的要紧意见。通过学习,你也将落成多个功效学习/深度学习算法,能观察它们为你工作,并学习怎么样使用/适应那么些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(越发是驾轻就熟的督查学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),假若您不熟悉那些想法,我们建议你去那里机器学习课程,并先完毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。别的那有关那套教程的源代码在github上面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软探究院,精髓很多。即使必要完全驾驭,要求自然的机械学习基础。不过有些地点会令人赏心悦目,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的已经算相比较详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,紧要涉嫌机械学习,大数量解析,并行总结以及人脑切磋。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个特级完整的机器学习开源库总计,即便你以为那一个碉堡了,那背后那个列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的对象进行了翻译粤语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、洛桑联邦理工高校总括机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程所有摄像已经足以在巴黎综合理工公然课网站上见到了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与考试也可以下载。

介绍:相比较 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:利用卷积神经互连网做音乐推荐。

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

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机械学习库,根据大数额、NLP、总括机视觉和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作品,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候可疑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延长出来的。那里,大家从五个地点来给大家介绍,第二个方面是读书的方法,第一个地方是算法的类似性。

介绍:看难点你曾经知晓了是如何内容,没错。里面有多如牛毛经文的机械学习散文值得仔细与反复的阅读。

介绍:视频由德克萨斯奥斯汀分校州立高校(Caltech)出品。要求罗马尼亚(Romania)语底子。

介绍:总括了机械学习的经典图书,包涵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阅读。不多我提议您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大家。不过看完下面装有素材。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且自己已经帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的难题,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:统计机视觉入门以前景目的检测1(计算)

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:那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17个有关机器学习的工具

介绍:下集在那边岂有此理的伽玛函数(下)

介绍:小编王益如今是腾讯广告算法主管,王益大学生结业后在google任商量。那篇小说王益大学生7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对于分布机器学习的见识。值得细读

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级必要学习的读本和控制的学识。那样,给机器学习者提供一个向上的途径图,避防走弯路。其余,整个网站都是有关机器学习的,资源很丰盛。

介绍:机器学习各类方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的切磋员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的办法和接纳的电子书

介绍:二〇一四年六月CMU进行的机器学习夏天课刚刚截止有近50钟头的视频、十多少个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名教师都是牛人:包涵大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

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

介绍:谷歌(谷歌(Google))切磋院的Christian
Szegedy在谷歌商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。固然不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问伯克利机器学习大牛、U.S.双双院士迈克尔 I.
Jordan:”如若你有10亿英镑,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿英镑建造一个NASA级其他自然语言处理研商项目。”

介绍:常见面试之机器学习算法思想简单梳理,别的小编还有一些任何的机械学习与数码挖掘小说纵深学习小说,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上时不时取得不错成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体怎么打造深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神Michael Jordan

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

介绍:是Stanford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热情的把这么些课程翻译成了华语。假诺您罗马尼亚(Romania)语不好,可以看看那几个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(如同大数目)。其实过多个人都还不明了什么样是深度学习。这篇小说循序渐进。告诉您深度学究竟是怎样!

介绍:那是浦项科学技术高校做的一免费课程(很勉强),那一个可以给你在深度学习的旅途给您一个学习的思绪。里面涉及了有些主干的算法。而且告诉您什么去行使到实际条件中。中文版

介绍:那是多伦多高校做的一个深度学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上运用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这些内容须求有早晚的根基。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍职务,每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,时间系列分析,空间音信分析,多重变量分析,计量理学,心境计算学,社会学统计,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是现阶段数量解析世界的一个热点内容。很多少人在日常的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总计一下广阔的机械学习算法,以供你在办事和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了某些个密密麻麻。别的还小编还了一个作品导航.极度的感谢作者统计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(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 2013课程。有mp5,
mp5,
pdf各类下载
他是London大学教书,目前也在脸谱工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个清华大学统计机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、语法分析等功能,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,扶助单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于保加利亚语不好,但又很想学学机器学习的情人。是一个大的便宜。机器学习周刊最近重大提供中文版,依然面向广大国内爱好者,内容涉嫌机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重中之重数学初叶课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂更加不简单,假使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的兴味。我个人推举的最佳《线性代数》课程是俄亥俄州立GilbertStrang助教的教程。
学科主页

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

介绍:雅虎约请了一名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不胜枚举视频课程。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杂志报纸公布了UCLA数学学士克莉丝 McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习情势破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了恋爱网站2万女用户的600万题材答案,对他们举办了总结抽样及聚类分析(图2,3),最终终于到手了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
二〇一四年四月1日开张,该课属于MIT博士级其余教程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的敌人不妨可以挑衅一下那门课程!

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常用音讯资源*
《NLP常用音讯资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年起初在处理器科学的随想中被引用次数最多的舆论

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

介绍:【神经互连网黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎样更好读书它?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告诉您,最佳技巧是,当你从头写代码,一切将变得清楚。他刚发表了一本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情义分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了大家怎么?

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

介绍:Jordan助教(迈克尔 I.
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趣味。因而,很多发问的题材中包涵了机械学习世界的种种模型,Jordan教师对此一一做了表明和展望。

介绍:A*寻找是人造智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的超级路线,
宗旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实在代价,h(n)是顶点n到对象顶点的算计代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以在几分种内完结NLP on Azure
Website的布署,马上开始对FNLP各样特色的试用,或者以REST
API的花样调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任清华大学首席教师、计算机软件硕士生导师。总计机科学探究所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数目、生物消息再到量子总结等,Amund
Tveit等有限支撑了一个DeepLearning.University小品种:收集从二〇一四年起来深度学习文献,相信可以看做深度学习的源点,github

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend

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

介绍:笔者是深浅学习一线大牛Bengio组写的教程,算法深刻显出,还有完结代码,一步步展开。

介绍:许多观念的机器学习职务都是在就学function,可是谷歌近期有始发学习算法的矛头。谷歌别的的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是魅族技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席地理学家的李航硕士写的有关讯息搜索与自然语言处理的文章

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的使用,别的还有七个。一个是识别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该科目是微博公开课的收款课程,不贵,一流福利。主要适合于对应用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总括了三代机器学习算法完成的衍变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的扩充,第三代如斯Parker和Storm完成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,其它三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的很多行使,以及他们在做推荐进程中得到的一些经验。最终一条经验是应当监控log数据的质料,因为推荐的质量很依赖数据的身分!

介绍:初专家怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块举行人脸识别

介绍:怎么样采纳深度学习与大数据打造对话系统

介绍:Francis Bach合营的关于稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的行使,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是机械学习中重点的定义,其在large
margin分类器上的应用也是广为了然的。借使没有较好的数学基础,直接驾驭RKHS可能会不错。本文从大旨运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同室对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面曾经大致知道了,不过动起手来却不清楚如何出手写代码。德克萨斯奥斯汀分校深度学习硕士安德烈j
Karpathy写了一篇实战版本的深浅学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互联网和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文少禽过四回最盛行的机械学习算法,大概明白怎么方法可用,很有救助。

介绍:那么些里面有家常便饭有关机器学习、信号处理、统计机视觉、深刻学习、神经互连网等领域的大方源代码(或可实施代码)及相关杂文。科研写诗歌的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的深浅学习课程资料,有视频

介绍: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:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github下边100个非常棒的体系

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区护卫着306个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是澳大萨尔瓦多国立高校Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界获得了科研和工程上的突破,发的文章不多,但每个都很扎实,在每一个标题上都形成了state-of-art.

介绍:安德烈j
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在那里

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

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英国诞生的总结机学家和情感学家,以其在神经互连网方面的贡献出名。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极向上牵动者.

介绍:微软探讨院深度学习技术焦点在CIKM2014
上有关《自然语言处理的纵深学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<帮衬向量机的再三限价订单的动态建模>选取了 Apache
Spark和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据创设价格移动预测模型。(股票有高危机,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一起探索有关于机器学习的多少个理论性难题,并交由一些有含义的下结论。最后通过有些实例来验证那些理论难点的物理意义和事实上应用价值。

介绍:小编还著有《那就是寻觅引擎:宗旨技术详解》一书,重如果介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”研讨会PPT

介绍:计算学习是有关电脑基于数据营造的几率总计模型并运用模型对数码进行展望和剖析的一门科学,计算学习也成为计算机器学习。课程来自巴黎体育学院

介绍:机器学习的对象是对总括机编程,以便利用样本数量或以往的经验来化解给定的难点.

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

介绍:部分华语列表

介绍:别的小编还有一篇元算法、艾达Boost python完毕小说

介绍:加州Berkeley学院大学生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:还有续集显然深度学习形式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(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,并在实际比赛之中比调参数和清数据。
假如已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS中文分词的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,和汉字正则表达式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱陶冶模型识别功能。想法不错。陶冶后近日能成功决不总计,只看棋盘就付给下一步,差不多10级棋力。但那篇小说太过乐观,说怎么着人类的最后一块堡垒立即快要跨掉了。话说得太早。不过,借使与别的软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin助教埃里克Price关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,根据本次试验的结果,假若二零一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂谈被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了二零一四年14个阅读最多以及享受最多的稿子。我们从中可以看到三个主旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪水,学习数据正确的工具比如R和Python以及民众投票的最受欢迎的数据科学和数量挖掘语言

介绍:Python完毕线性回归,小编还有任何很棒的小说推荐能够看看

介绍:2014神州大数额技术大会33位主题专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂谈Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心绪分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(近日是空的)。那象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户互换大会上的解说,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的发言包含:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术研讨
李然-宗旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾荒

介绍:介绍CNN参数在应用bp算法时该怎么锻练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,尽管和MLP的bp算法本质上一样,但款式上或者有些分歧的,很明朗在做到CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:就算要在一篇文章中匹配十万个基本点词如何做?Aho-Corasick
算法利用添加了归来边的Trie树,可以在线性时间内落成匹配。
但假若协作十万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把多个正则优化成Trie树的办法,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

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

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

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell完结的一个开源的人为神经互连网库,它抽象了互连网成立、陶冶并运用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以动用两种主意结合那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:即使你从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精通,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门宗旨课程你不能够不深入摸底。

介绍:”人工智能切磋分许多流派。其中之一以IBM为代表,认为只要有高品质计算就可得到智能,他们的‘深蓝’克服了社会风气象棋亚军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的派系认为一旦找来专家,把他们的合计用逻辑一条条写下,放到总括机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:腾讯网有道的三位工程师写的word2vec的解析文档,从基本的词向量/计算语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的意中人可以看看

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

介绍:小编是电脑研二(写作品的时候,现在是二〇一五年了相应快要结业了),专业方向自然语言处理.这是少数她的经验之谈.对于入门的仇敌可能会有帮扶

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的小说,格外好

介绍:机器学习早报里面推荐很多情节,在此处有一些的出色内容就是根源机器学习早报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的作品

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(英文名:lǐ kāi fù)1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在汉语分词中的应用

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

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

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的艺术写出来,是丰硕好的手册,领域内的paper各类注解都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么不行的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是驾轻就熟,有些可能依然率先次听说,内容当先文本、数据、多媒体等,让她们伴您起来数据正确之旅吧,具体包含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

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

介绍:
卓殊好的座谈递归神经互联网的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、训练及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了不可胜道的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在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据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及福利的人为智能优先商讨安插:一封公开信,近来早就有Stuart拉塞尔, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近年来霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的地下要挟。公开信的情节是AI数学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的前景发展方向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点必要,以及要求专注的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关商量较少。其实还有一部日剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一起初的自身学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成长之后想操纵世界的情况。说到此地推荐收看。

介绍:里面按照词条提供了很多资源,还有连锁文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:脸书人工智能研究院(FAIR)开源了一多重软件库,以辅助开发者建立更大、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园地常用的支出条件 Torch
中的默许模块,可以在更短的光阴内操练更大局面的神经网络模型。

介绍:本文尽管是写于二〇一二年,不过那篇小说完全是小编的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈林顿做的一个访谈。包括了书中部分的疑云解答和一些个体学习指出

介绍:分外好的吃水学习概述,对两种流行的深浅学习模型都举行了介绍和研究

介绍:重如若讲述了应用R语言进行多少挖掘

介绍:帮您通晓卷积神经网络,讲解很清楚,此外还有两篇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崛起的杂谈

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

介绍:Geoffrey Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有些介绍性小说和课件值得学习

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在这边你能够看来目前深度学习有啥新取向。

介绍:此书在新闻寻找领域分明,
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、互联网音信搜索、搜索引擎完结等地点相关的书本、研商中央、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:新闻几何学及其在机器学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和展望难题,相关的王法采用包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全意况的臆度,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们或许都相比较陌生,不妨了然下。

介绍:
文中涉嫌了最优,模型,最大熵等等理论,别的还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完成了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长时间回想LSTM) 和麻省理工州立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个锻练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来试试看

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

介绍:用基于梯度下跌的办法陶冶深度框架的施行推荐率领,小编是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: 一个讲机器学习的Youtube摄像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机器学习,并行统计倘诺您还想领会一些其余的可以看看她博客的别样小说

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选料

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总结中的应用

介绍: Awesome种类中的公开数据集

介绍: 一个学问搜索引擎

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,快的原故一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学钻探为主,上边的那份ppt是源于Fields举办的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂谈,标注了关键点

介绍:
伊斯坦布尔大学与谷歌合营的新散文,深度学习也足以用来下围棋,据说能完结六段水平

介绍:
音讯,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还推荐一个纵深学习入门与综合营料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的随想库已经选定了963篇经过分类的吃水学习杂谈了,很多经文杂文都早已选定

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

介绍:很多公司都用机器学习来解决难题,升高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和卓有成效呢?SparkMLlib 1.2里面的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经切磋的杰里米Freeman脑神经物理学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的探讨数据,现在发布给我们用了。

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

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科学技术大数额的发掘。收集近4000万小编新闻、8000万舆论音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮忙专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的宗旨,商讨Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014极品论文里的分析结果和新办法,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,固然其中的略微课程已经归档过了,可是还有个其余新闻尚未。感谢课程图谱的作者

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是尼科西亚大学开源的一个人脸图像识别库。包涵正面和多视角人脸检测七个算法.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),能预计人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比相似的propagation
model尤其长远一些。通过全局的平静分布去求解每个节点影响全面模型。倘诺合理(转移受到附近的熏陶全面影响)。可以用来反求每个节点的震慑周到

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
相当棒的强调特征采纳对分类着首要性的文章。心绪分类中,依据互音信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更尽善尽美的功能,陶冶和归类时间也大大下降——更紧要的是,不必花大批量时刻在求学和优化SVM上——特征也如出一辙no
free lunch

介绍:CMU的总计系和电脑系出名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了总结和机具学习的差异

介绍:随着大数目时代的来临,机器学习变成解决难题的一种主要且主要的工具。不管是工业界仍然学术界,机器学习都是一个烜赫一时的样子,但是学术界和工业界对机械学习的钻研各有爱护,学术界侧重于对机械学习理论的探究,工业界侧重于怎么样用机器学习来缓解实际难题。那篇小说是美团的骨子里条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选拔与超参优化、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下的文书模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周全)、token_set_ratio(词集合相似周全)等
github

介绍:Blocks是按照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮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“方今恰恰开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近年来恰巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程摄像playlist,
感兴趣的校友可以关心,格外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的协同特征,可更好地表述图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的收获和漱口;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍:推特技术团队对前段时间开源的时辰体系非凡检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特其余概念和分析很值得参考,文中也事关——非常是强针对性的,某个世界支出的更加检测在任何领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难点的回复,数据品质对各个层面公司的特性和频率都紧要,文中总计出(不限于)22种典型数据质量难题显现的信号,以及杰出的数据品质解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:15年华盛顿纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:很好的标准随机场(CRF)介绍小说,小编的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网落成长足准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着选用GPU的提议

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

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!小编的创新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的营造与安插.

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: 拔取Torch用深度学习互联网驾驭NLP,来自脸谱 人工智能的文章.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,小编用Shannon Entropy来形容NLP中各项任务的难度.

介绍: 新闻搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型衍生和变化而来
2)捕捉了向量空间模型中五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想想:组合了BM11和BM15多个模型。4)作者是BM25的指出者和Okapi落成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间种类的简要介绍,ARMA是商量时间连串的重中之重形式,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的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开孔雀之国菜的爽口秘诀——通过对大气菜系原料关系的挖沙,发现印度菜美味的原因之一是其中的寓意相互争持,很有趣的文书挖掘琢磨

介绍: HMM相关小说

介绍:
1)词频与其降序排序的涉嫌,最资深的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数改进了对甚高频和啥低频词的抒写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,波兰语0.4-0.6)成正比

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

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。下载最不难易行的格局,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的周到硬件指南,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】在面部识别上你自己都是大方,就算细微的出入也能分辨。商量已表明人类和灵长类动物在面部加工上差别于其余物种,人类拔取梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过计算机模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的一应俱全结合。

介绍:
神经互连网C++教程,本文介绍了用可调节梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经互联网,网络经过陶冶可以做出惊人和良好的事物出来。其它小编博客的其它小说也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的莫过于行使场景NN采纳参考表,列举了部分卓绝难题提议选取的神经互联网

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

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

介绍:谷歌(Google)对脸书 DeepFace的强硬反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达标99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、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,作品主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式达成,以及显示一些大致的事例并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和兑现代码.

介绍:基于神经网络的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,方今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:本文根据神经互联网的提升进度,详细讲解神经互联网语言模型在逐一阶段的款型,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,统计的更加好.

介绍:经典难点的新研讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控统计机交互(BCI)竞技优化方案源码及文档,包蕴完整的数码处理流程,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,每篇小说都包含一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的没错和可另行的切磋期刊。我直接想做点类似的劳作,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,商讨加密数量快捷分类难题.

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
,援救营造种种互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的气象下大旨已毕线性加快。12块Titan
20小时能够成功Googlenet的教练。

介绍:那是一个机械学习资源库,就算相比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.别的还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

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

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年先河到当下积淀了诸多的专业词语解释,如若你是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让自己成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的较量数据,用PageRank统计世界杯参赛球队排行榜.

介绍:R语言教程,别的还推荐一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的快捷算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
研讨深度学习活动编码器怎么着有效应对维数灾害,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,内容涉嫌图像识别应用的种种方面

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)难题

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《数据新闻手册》,
国内有热心的意中人翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数量挖掘文章.

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的起始测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍: 使用Ruby完结不难的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多多少地理学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:已毕项目现已开源在github上边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的点子也能和word2vec赢得差不离的效益。别的,无论作者怎么试,GloVe都比不过word2vec.

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

介绍:机器学习中的紧要数学概念.

介绍:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心境分类功效很好.达成代码.

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)和中级计算学(36-705),聚焦统计理论和办法在机械学习世界应用.

介绍:《加利福尼亚理历史大学蒙特卡洛方法与自由优化学科》是德克萨斯奥斯汀分校应用数学博士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的朋友一定要看看,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物法学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的情节可以关切一下官方主页.

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、自动精通语境、自动识别语义等等)此前,请通过谷歌(谷歌)学术简单搜一下,假设谷歌(谷歌)不可用,那几个网址有其一小圈子几大顶会的杂谈列表,切不可一孔之见,胡乱如若.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推文(Tweet)情绪分类,兑现代码.

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

介绍:哈工大的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个杂文级其余报告
里面有部分很风趣的选拔 大家可以看看 .

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

介绍:文中提到的三篇杂谈(机器学习那多少个事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机器学习课也很出色

介绍:莱斯高校(Rice University)的深浅学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成鸡尾酒评论的开源推文(Tweet)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 泰勒如今在Mc吉尔University啄磨会上的告知,还提供了一多级讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(亚马逊)在机械学习地方的一对应用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个根据OpenGL完成的卷积神经互连网,支持Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量艺术学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心思分析工具正如,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分析和多少挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航上面的应用.

介绍:Neural Networks Demystified序列视频,斯蒂芬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的议论 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

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

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib完毕易用可增添的机械学习,国内镜像.

介绍:以往上千行代码几率编程(语言)达成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,别的一个,别的还引进《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选定杂文列表,大多数舆论可利用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的显要性.

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:最明确入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源完成横向评测,参评框架包蕴Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓绝.

介绍:卡耐基梅隆高校总结机高校语言技术系的资源大全,包罗大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,随想集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推特心绪分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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