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机器学习与深度学习资料

2019年2月2日 - 生物科技

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

介绍:那是瑞士人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的表征是以时日排序,从1940年开首讲起,到60-80年代,80-90年代,一向讲到2000年后及方今几年的拓展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用万分周到.

介绍:那是一份python机器学习库,尽管你是一位python工程师而且想深切的读书机器学习.那么那篇小说或许可以帮忙到你.

介绍:这一篇介绍假若安插和治本属于您自己的机械学习项目的篇章,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:假设您还不亮堂怎么着是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成粤语,假设有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器学习的重点语言,有很多的对象想学习R语言,然则接连忘记一些函数与主要字的意思。那么那篇小说或许可以帮衬到您

生物科技,介绍:我该怎么着接纳机器学习算法,那篇文章相比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的三六九等,别的商量了样本大小、Feature与Model权衡等难题。别的还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度互联网,作者对于例子的接纳、理论的介绍都很到位,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

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

介绍:小编是发源百度,不过她自身现已在二〇一四年十一月份提请离职了。然则这篇小说很正确即使你不知底深度学习与援救向量机/总计学习理论有如何关系?那么应该及时看看这篇文章.

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

介绍:音信时代的微机科学理论,近日国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城高校新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造R语言的同桌选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
如今, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20个难点,内容包含TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:不会计算怎么做?不晓得如何抉择恰当的统计模型如何是好?那那篇小说你的可观读一读了南洋理工JoshuaB. Tenenbaum和哈工大Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自动选拔回归模型连串,仍可以活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同桌可以精晓一下

介绍:那是一本音讯搜索有关的书籍,是由巴黎高等师范Manning与谷歌副总经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval向来是北美最受欢迎的音信搜索教材之一。方今小编伸张了该学科的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张出色的图来解释机器学习重大致念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很明显

介绍:雅虎探讨院的数据集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,计算广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数码。

介绍:那是一本北大统计学出名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年元月曾经开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初学者推荐的上乘学习资源,支持初学者火速入门。而且那篇小说的介绍已经被翻译成中文版。假如您有些了然,那么自己提出您先看一看中文的介绍。

介绍:首假使本着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包蕴几本综述文章,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本图书,首要介绍的是跨语言新闻寻找方面的文化。理论很多

介绍:本文共有七个系列,小编是来自IBM的工程师。它根本介绍了推荐引擎相关算法,并赞助读者很快的落到实处这么些算法。
探索推荐引擎内部的神秘,第 2 有的: 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
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔学院消息科学系助理助教戴维Mimno写的《对机械学习初大家的某些提出》,
写的挺实在,强调进行与理论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数额《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是澳大利亚国立州立的詹姆士 L.
McClelland。器重介绍了各个神级互联网算法的分布式落成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是怎样?】JohnPlatt是微软商讨院独立科学家,17年来他一直在机械学习世界耕耘。目前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探讨进展。机器学习是什么,被接纳在何地?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于四月21-26日在国家议会着力热闹举行。本次大会由微软欧洲探讨院和浙大高校联袂主办,是其一装有30多年历史并出名世界的机械学习园地的盛会第一次来到中国,已成功掀起举世1200多位学者的提请插足。干货很多,值得深远学习下

介绍:那篇小说首要是以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的切实可行使用,RankNet对NDCG之类不灵动,插足NDCG因素后改为了拉姆daRank,同样的构思从神经互连网改为运用到Boosted
Tree模型就到位了拉姆daMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,拉姆daMART,尤其以LambdaMART最为卓越,代表诗歌为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

其余,Burges还有众多知名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将演讲无监督特征学习和纵深学习的主要观点。通过学习,你也将已毕多少个效率学习/深度学习算法,能收看它们为你工作,并学习如何行使/适应这几个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(越发是熟习的监控学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),若是你不熟练那些想法,大家提议您去那里机器学习课程,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下边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软商讨院,精髓很多。若是急需完全领会,需求肯定的机器学习基础。但是有点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,讲的早已算比较详细的了

介绍:每日请一个大牛来讲座,紧要涉嫌机械学习,大数目解析,并行总括以及人脑商讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个一级完整的机器学习开源库统计,若是您觉得那一个碉堡了,那背后这些列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的对象进行了翻译华语介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、宾夕法尼亚州立州立大学计算机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在新加坡国立公开课网站上观看了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与试验也足以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着交大毕业、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:神经网络的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的福音。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,根据大数额、NLP、总结机视觉和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小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候怀疑人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其余算法中延长出来的。这里,大家从四个地点来给大家介绍,首个方面是读书的法门,第一个地点是算法的类似性。

介绍:看难点你曾经知晓了是何等内容,没错。里面有广大经文的机械学习杂谈值得仔细与反复的阅读。

介绍:摄像由洛桑联邦理文大学(Caltech)出品。须要葡萄牙语底子。

介绍:统计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读书。不多我提出你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大方。不过看完下边装有素材。肯定是大家了

介绍:入门的书真的很多,而且我已经帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来解决预测方面的题材,比如
YouTube 的摄像推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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

介绍:计算机视觉入门此前景目的检测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大方的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:下集在此处莫名其妙的伽玛函数(下)

介绍:小编王益近年来是腾讯广告算法COO,王益博士结束学业后在google任商讨。那篇作品王益大学生7年来从谷歌(谷歌(Google))到腾讯对此分布机器学习的眼界。值得细读

介绍:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级需求学习的教科书和摆布的文化。那样,给机器学习者提供一个升高的途径图,以防走弯路。其它,整个网站都是有关机器学习的,资源很足够。

介绍:机器学习各样方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的探究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的法子和接纳的电子书

介绍:二〇一四年二月CMU进行的机器学习春日课刚刚完成有近50钟头的视频、十几个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名教授都是牛人: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可信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的宗旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌探究院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌(Google))商量院的博客上简要地介绍了他们当年到位ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。即便不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问伯克利机器学习大牛、美利坚同盟国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”即使您有10亿新币,你怎么花?乔丹:
“我会用那10亿比索建造一个NASA级其余自然语言处理探究项目。”

介绍:常见面试之机器学习算法思想简单梳理,其它小编还有部分别样的机械学习与数量挖掘文章纵深学习文章,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数量挖掘摄像汇总

介绍:在Kaggle上不时取得不错成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体如何打造深度学习的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 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把那几个科目翻译成了国文。假如你爱沙尼亚语糟糕,可以看看这一个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就好像大数额)。其实过多少人都还不知道什么样是深浅学习。这篇作品循途守辙。告诉你深度学究竟是怎么!

介绍:那是华盛顿圣Louis分校高校做的一免费课程(很勉强),那些能够给您在深度学习的旅途给您一个就学的笔触。里面涉及了一部分中心的算法。而且告诉您怎么样去采纳到实际条件中。中文版

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

介绍:机器学习模型,阅读那些情节须求有必然的底蕴。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职分,每个职务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量艺术学,心境统计学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是当下数据解析世界的一个热门内容。很几个人在日常的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你计算一下广大的机械学习算法,以供您在干活和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还统计了好多少个种类。别的还小编还了一个小说导航.非凡的谢谢小编统计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(二)

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

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理种类之(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科目。有mp5,
mp3,
pdf各类下载
他是London高校教书,近年来也在脸书工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个北大大学处理器高校开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等成效,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,接济单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于匈牙利(Magyarország)语不佳,但又很想学习机器学习的爱人。是一个大的方便。机器学习周刊近日重点提供中文版,依然面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的主要数学初始课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂更加不不难,固然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趣。我个人推举的特等《线性代数》课程是早稻田GilbertStrang教师的课程。
学科主页

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

介绍:雅虎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如拾草芥摄像课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器学习算法的抵触基础知识。

介绍:应对大数据时代,量子机器学习的首先个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志广播发布了UCLA数学大学生克里斯 McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器学习方式破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了相恋网站2万女用户的600万题材答案,对他们举办了统计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底取得了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年五月1日开盘,该课属于MIT硕士级其他科目,对机器人和非线性引力系统感兴趣的仇敌不妨可以搦战一下那门科目!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音信资源*
《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年初叶在电脑科学的舆论中被引用次数最多的杂文

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。可以实时的采访3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会一连公开。

介绍:【神经互连网黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs小编karpathy告诉你,最佳技巧是,当您从头写代码,一切将变得明驾驭白。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乔希 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
做电影评论的心思分析。

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:机器学习教会了我们如何?

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教师(迈克尔 I.
Jordan)教师是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经互连网有着很深入的志趣。因而,很多提问的标题中涵盖了机械学习园地的种种模型,Jordan助教对此一一做精通释和展望。

介绍:A*搜索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,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的其实代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估摸代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的安排,立即开头对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的方式调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任北大大学首席教师、总括机软件硕士生导师。计算机科学探讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数据、生物音讯再到量子总括等,Amund
Tveit等保护了一个DeepLearning.University小品种:收集从二零一四年起初深度学习文献,相信能够作为深度学习的源点,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:小编是深度学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深远显出,还有完毕代码,一步步拓展。

介绍:许多价值观的机器学习任务都是在念书function,不过谷歌脚下有开始学习算法的取向。谷歌(Google)其余的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是Motorola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关于音信寻找与自然语言处理的小说

介绍:利用机用器学习在谣言的分辨上的应用,此外还有多个。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:该学科是博客园公开课的收费课程,不贵,一流福利。主要适合于对利用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总计了三代机器学习算法已毕的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的扩大,第三代如斯Parker和Storm落成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲计算机视觉的四部奇书(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.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的无数运用,以及她们在做推荐进度中赢得的一对经历。最后一条经验是应当监控log数据的质量,因为推荐的质量很信赖数据的质料!

介绍:初大方怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块进行人脸识别

介绍:怎么着运用深度学习与大数量打造对话系统

介绍:Francis Bach合作的关于稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的应用,而且首先局地关于Why does
the l1-norm induce sparsity的表明也很不利。

介绍:RKHS是机械学习中任重先生而道远的定义,其在large
margin分类器上的应用也是广为熟练的。若是没有较好的数学基础,直接通晓RKHS可能会不错。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多同室对于机器学习及深度学习的迷离在于,数学方面现已大致知道了,不过动起手来却不清楚怎么入手写代码。浦项科学和技术深度学习硕士Andrej
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写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文仲过三回最流行的机械学习算法,大约精通如何方法可用,很有扶助。

介绍:这几个里面有成百上千关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深远学习、神经互连网等领域的大度源代码(或可实施代码)及连锁诗歌。科研写杂谈的好资源

介绍:NYU 二零一四年的纵深学习课程资料,有视频

介绍:总结机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数量挖掘十大经典算法之一

介绍:github下面100个万分棒的品类

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

介绍:Andrej Karpathy 是加州Berkeley分校大学Li
Fei-Fei的大学生生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各种都很朴实,在每一个难题上都做到了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,舆论在此间

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数据挖掘竞技的称号。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英帝国出生的估计机学家和心绪学家,以其在神经互联网方面的孝敬出名。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的大力开展者.

介绍:微软商量院深度学习技术宗目的在于CIKM2014
上关于《自然语言处理的吃水学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<匡助向量机的反复限价订单的动态建模>选用了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据营造价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的小伙伴联手商讨有关于机器学习的多少个理论性难题,并提交一些有意义的结论。最终经过一些实例来证实那几个理论难题的大体意义和骨子里利用价值。

介绍:小编还著有《那就是摸索引擎:要旨技术详解》一书,紧假如介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:推荐系统经典随笔文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”啄磨会PPT

介绍:计算学习是有关电脑基于数据打造的概率总括模型并选取模型对数据开展前瞻和分析的一门科学,统计学习也变成总结机器学习。课程来自巴黎交通高校

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缓解给定的难点.

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

介绍:部分汉语列表

介绍:另外小编还有一篇元算法、AdaBoost python已毕文章

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:还有续集众目睽睽深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:Google地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS汉语分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,普通话标点,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效用。想法不错。磨练后如今能成功永不计算,只看棋盘就交给下一步,大致10级棋力。但那篇作品太过乐观,说什么样人类的末尾一块堡垒马上快要跨掉了。话说得太早。可是,如果与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教授EricPrice关于二零一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依据这一次试验的结果,固然今年NIPS重新审稿的话,会有一半的诗歌被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的稿子。大家从中可以看看八个大旨——深度学习,数据数学家职业,教育和薪资,学习数据科学的工具比如R和Python以及群众投票的最受欢迎的数码科学和数量挖掘语言

介绍:Python完结线性回归,小编还有其它很棒的稿子援引能够看看

介绍:2014华夏大数目技术大会33位中央专家发言PDF下载

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

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户调换大会上的发言,请越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演讲包涵:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货物搜索技术商量
李然-焦点模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数患难

介绍:介绍CNN参数在运用bp算法时该怎么磨练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上平等,但花样上或者略微区其他,很强烈在成功CNN反向传播前询问bp算法是必须的。别的作者也做了一个资源集: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十万个第一词如何做?Aho-Corasick
算法利用添加了回到边的Trie树,可以在线性时间内形成匹配。
但倘诺匹配十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把四个正则优化成Trie树的办法,如东瀛人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

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

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

介绍:LambdaNet拉姆daNet是由Haskell已毕的一个开源的人工神经网络库,它抽象了互连网创立、陶冶并应用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以选取多样办法组成那几个函数来操作实际世界数据。

介绍:如若您从事网络搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言通晓,或者生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么那门主旨课程你必须深入驾驭。

介绍:”人工智能研商分许多山头。其中之一以IBM为表示,认为一旦有高质量总计就可得到智能,他们的‘深蓝’制伏了世道象棋亚军;另一派系认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为如若找来专家,把她们的思想用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
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:微博有道的三位工程师写的word2vec的辨析文档,从着力的词向量/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的各个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感兴趣的敌人可以看看

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

介绍:小编是电脑研二(写小说的时候,现在是二〇一五年了应该快要完成学业了),专业方向自然语言处理.那是少数他的经历之谈.对于入门的恋人或者会有接济

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的小说,非凡好

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在那里有部分的大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:小编与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在中文言分词中的应用

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

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

介绍:
Tropp把物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,是老大好的手册,领域内的paper各个注明都在用里面的结果。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,有些可能仍然率先次听说,内容领先文本、数据、多媒体等,让他俩伴你从头数据科学之旅吧,具体包蕴:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌(Google))物理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际指出

介绍:
卓殊好的探究递归神经网络的篇章,覆盖了RNN的概念、原理、陶冶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
值得推介

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

介绍:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在理论与履行之间找到平衡点,各重大内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

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

介绍:鲁棒及便宜的人为智能优先切磋安顿:一封公开信,近年来早就有Stuart拉塞尔, Tom Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, 汤姆Mitchell, Geoffrey 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提示人们注意AI的心腹要挟。公开信的内容是AI科学家们站在便民社会的角度,展望人工智能的未来上扬势头,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需求小心的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研商较少。其实还有一部英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝令暮改从一开首的自家学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时候出现了机械通过学习成才之后想操纵世界的景观。说到此地推荐收看。

介绍:里面根据词条提供了比比皆是资源,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人工智能探讨院(FAIR)开源了一文山会海软件库,以扶持开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的开销条件 Torch
中的默许模块,可以在更短的时刻内陶冶更大局面的神经互联网模型。

介绍:本文纵然是写于二〇一二年,可是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。包涵了书中一些的疑团解答和少数私家学习建议

介绍:万分好的纵深学习概述,对三种流行的深度学习模型都开展了介绍和议论

介绍:首如若描述了运用R语言举办数据挖掘

介绍:帮你明白卷积神经互连网,讲解很清晰,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的任何的有关神经互连网作品也很棒

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

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

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

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那里你能够看看近年来深度学习有怎样新取向。

介绍:此书在消息寻找领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音信寻找、网络音信搜索、搜索引擎完结等方面相关的书本、琢磨为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:信息几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和展望难点,相关的法规运用包罗预测编码、早期案例评估、案件完全情状的前瞻,定价和工作人员预测,司法行为预测等。法律领域大家兴许都相比陌生,不妨精晓下。

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科学的阅读稿,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是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完成了谷歌(Vinyals等,卷积神经互联网CNN + 长长时间纪念LSTM) 和华盛顿圣Louis分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个磨炼好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来尝试看

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上拔取深度学习,文章来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的主意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: 用统计和因果方法做机械学习(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机器学习,并行总结如果你还想驾驭一些其余的可以看看她博客的任何作品

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选项

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总结中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

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,快的来头一是用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是个数学研商中央,上边的这份ppt是源于Fields进行的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文诗歌,标注了关键点

介绍:
洛杉矶高校与谷歌合营的新杂文,深度学习也得以用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还援引一个深度学习入门与综独资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的杂谈库已经选定了963篇经过分类的深浅学习杂谈了,很多经文诗歌都早就选定

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

介绍:很多商家都用机器学习来缓解难点,升高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效性呢?SparkMLlib 1.2里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经探讨的杰里米Freeman脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的钻研数据,现在发布给大家用了。

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

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术互联网中发掘深度知识、面向科技(science and technology)大数据的打通。收集近4000万作者音讯、8000万舆论新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;扶助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的主旨,商讨Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014极品随想里的解析结果和新点子,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其中的略微课程已经归档过了,不过还有个其余信息并未。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 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是阿布扎比大学开源的一个人脸图像识别库。包蕴正面和多视角人脸检测多个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第二),能揣测人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比一般的propagation
model越发深厚一些。通过全局的平安分布去求解每个节点影响周到模型。若是合理(转移受到附近的影响周全影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周到

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
格外棒的强调特征接纳对分类器重要性的稿子。心情分类中,根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更完美的职能,磨炼和分类时间也大大下落——更尊崇的是,不必花大批量时刻在念书和优化SVM上——特征也一律no
free lunch

介绍:CMU的计算系和计算机系闻明助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了计算和机具学习的反差

介绍:随着大数据时代的来临,机器学习变成解决难点的一种关键且主要的工具。不管是工业界照旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的趋向,不过学术界和工业界对机器学习的商量各有爱护,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于怎么着用机器学习来缓解实际难点。这篇文章是美团的其实条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型接纳与超参优化、高斯模型与其它模型关系、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,可统计串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局地相似周全)、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是依照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地开创和保管NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期刚好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,如今恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的校友可以关怀,卓殊适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的协同特征,可更好地发布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的得到和洗涤;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍:推文(Tweet)技术团队对前段时间开源的时日连串非常检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特其他概念和分析很值得参考,文中也关乎——至极是强针对性的,某个世界支出的要命检测在别的领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难点的答应,数据品质对各类框框集团的品质和频率都紧要,文中总括出(不幸免)22种典型数据品质难点表现的信号,以及突出的数量品质解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:普通话分词入门之资源.

介绍:15年马尼拉纵深学习峰会摄像采访,境内云盘

介绍:很好的规则随机场(CRF)介绍小说,作者的上学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互联网完成火速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么挑选GPU的提议

介绍: Stanford的Trevor Hastie助教在H2O.ai
Meet-Up上的告知,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超越样本数)的线性模型,13年同主旨报告
讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!作者的换代频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的创设与安顿.

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: 选拔Torch用深度学习互连网通晓NLP,来自Facebook 人工智能的作品.

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

介绍: 新闻寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型演化而来
2)捕捉了向量空间模型中多个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的思想:组合了BM11和BM15四个模型。4)作者是BM25的发起人和Okapi落成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间连串的不难介绍,ARMA是研商时间连串的第一形式,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

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

介绍:
揭开印度菜的美味秘诀——通过对多量菜单原料关系的开挖,发现印度菜美味的缘由之一是内部的意味相互抵触,很风趣的文件挖掘探讨

介绍: HMM相关小说

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最显赫的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数查对了对甚高频和啥低频词的勾勒 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,菲律宾语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)焦点,有诸多RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信你也会受益匪浅.

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。下载最简便易行的点子,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的完美硬件指南,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】在面部识别上你自我都是大方,即便细微的歧异也能鉴别。探究已表达人类和灵长类动物在面部加工上差别于其余物种,人类选拔梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总计机模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的周密组合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经互联网,互联网经过操练可以做出惊人和出色的东西出来。别的小编博客的任何小说也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际上运用场景NN选用参考表,列举了部分卓越难点指出采用的神经互连网

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go五个版本的代码

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·霍威教师.

介绍:谷歌(Google)对Facebook DeepFace的强劲反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达成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,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式已毕,以及浮现一些粗略的例证并提出该从何地上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro Domingos团队的DNN,提供杂文和落成代码.

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

思路完毕.

介绍:本文按照神经网络的升高历程,详细讲解神经网络语言模型在各类阶段的花样,其中的模型包涵NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,统计的专门好.

介绍:经典难点的新切磋: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)比赛优厚方案源码及文档,包蕴完整的数额处理流程,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讨期刊,每篇小说都包含一个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的正确和可重复的研讨期刊。我一直想做点类似的劳作,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,研讨加密数量快捷分类难点.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经互连网并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,襄助打造各个互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的景色下要旨达到线性加速。12块Titan
20钟头可以落成谷歌net的磨炼。

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

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

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年上马到近来积累了重重的正经词语解释,如果您是一位刚入门的朋友.能够借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的竞技数据,用PageRank总结国际足联世界杯参赛球队名次榜.

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迅猛算法,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: 帮助node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运作,扶助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
探究深度学习机关编码器如何有效应对维数劫难,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的内核,值得长远学习
国内云(视频)

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

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科普LDA宗旨抽取.

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

介绍: DeepMind论文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近日托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热情的朋友翻译了中文版,大家也可以在线阅读

介绍: 零售领域的数目挖掘作品.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深入浅出.

介绍: 相当强劲的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的起来测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby达成不难的神经互连网例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多多少地理学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:落成项目现已开源在github上边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的艺术也能和word2vec赢得几乎的效益。此外,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,Richard Socher主讲.

介绍:机器学习中的紧要数学概念.

介绍:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经互连网,句子级相关性判断和心情分类作用很好.已毕代码.

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)和中等总结学(36-705),聚焦计算理论和方法在机器学习园地应用.

介绍:《清华高校蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是宾夕法尼亚应用数学学士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的对象一定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物工学的SPARK大数目应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术如故机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动精晓语境、自动识别语义等等)此前,请通过谷歌(Google)学术不难搜一下,如若谷歌(Google)不可用,这些网址有这几个世界几大顶会的诗歌列表,切不可一孔之见,胡乱即使.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推特心境分类,完成代码.

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

介绍:巴黎高等师范的深浅学习课程的Projects 每个人都要写一个杂文级其他报告
里面有一对很有趣的应用 大家可以看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇随想(机器学习那个事、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:莱斯高校(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味美思酒评论的开源推特(TWTR.US)机器人,github地址.

介绍:摄像+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,大卫 泰勒近期在Mc吉尔University切磋会上的告知,还提供了一层层讲机器学习形式的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的摄像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(Amazon)在机器学习方面的一部分施用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:一个基于OpenGL完结的卷积神经网络,辅助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量文学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数目挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

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

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年夏季学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学视频,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完毕易用可扩充的机器学习,国内镜像.

介绍:以往上千行代码几率编程(语言)落成只需50行.

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

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议选拔诗歌列表,一大半舆论可选取谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的要紧性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机器学习:最通晓入门指南,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开源已毕横向评测,参评框架蕴涵Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现良好.

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(TWTR.US)心情分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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