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机械上及深上材料

2018年11月20日 - 微生物

介绍:这是均等首介绍机器上历史的章,介绍好周全,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:这是瑞士人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的摩登版本《神经网络与深上综述》本综述的特点是因时日排序,从1940年开班说话起,到60-80年代,80-90年代,一直讲到2000年晚以及近年来几乎年之展开。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

介绍:这是同样份python机器上库,如果你是一样号python工程师而且想深入之就学机器学习.那么就首文章或能拉到你.

介绍:这同篇介绍如果规划以及治本属于你协调的机械上类之章,里面提供了管理模版、数据管理及实施方法.

介绍:如果您还非理解啊是机械上,或虽然是正上感觉到十分枯燥乏味。那么推荐一诵读。这首文章已深受翻成中文,如果产生趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:R语言是机器上之主要语言,有过多之情人想读R语言,但是连忘记一些函数和第一字的意义。那么就首稿子或能拉及您

介绍:我欠怎么挑选机器上算法,这篇稿子于直观的于了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方式的三六九等,另外讨论了范本大小、Feature与Model权衡等题材。此外还有已翻了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度上概述:从感知机到深度网络,作者对例子的挑选、理论的介绍都充分成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器上和优化>这是同一遵照机器上之小册子,
短短300大抵页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一样垛坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也入老手温故而知新.
比打MLAPP/PRML等大部头,
也许就按照你又要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者是缘于百度,不过他本人已经以2014年4月份报名离职了。但是就首文章大是如果您不了解深度上和支持为量机/统计上理论来啊关系?那么相应及时看看这首文章.

介绍:这本书是由于谷歌公司与MIT共同出品的微机是中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013
。分为5大部分:1)证明,归纳。2)结构,数论,图。3)计数,求与,生成函数。4)概率,随机行。5)递归。等等

介绍:信息时代的处理器对理论,目前国内产生纸质书购买,iTunes购买

介绍:这是一律据由雪城大学新编的次本子《数据是入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想读R语言的同桌选读。

介绍:这并无是一样首文档或书籍。这是首向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近日, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20单问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:不会见统计怎么收拾?不晓哪些抉择适用的统计模型怎么处置?那就首文章你的佳读一读了麻省理工Joshua
B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作,写了平等篇有关automatic
statistician的稿子。可以自行选择回归模型类别,还能够半自动写报告…

介绍:对纵深上及representation learning最新进展发趣味之校友可以了解一下

介绍:这是均等按部就班信息搜索相关的书籍,是由斯坦福Manning同谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美顶给欢迎之音讯搜索教材之一。最近作者多了该课程的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10摆放可以的希冀来解释机器上重大概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很鲜明

介绍:雅虎研究院的数集汇总:
包括语言类数据,图跟集体交类数据,评分和分类数据,计算广告学数据,图像数据,竞赛数据,以及系统类的多寡。

介绍:这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert
Tibshirani的新书,并且于2014年一月早就开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器上最佳入门学习资料汇集是专为机械上新大家推荐的上品学习资源,帮助新家快速入门。而且这篇稿子的介绍都为翻译成中文版。如果你有些熟悉,那么自己建议乃先押无异押中文的介绍。

介绍:主要是顺Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几按照综述文章,将近100首论文,各位山头们的Presentation。全部还可以当google上找到。

介绍:这是如出一辙照书籍,主要介绍的是跨语言信息搜索方面的文化。理论很多

介绍:本文共有三个系列,作者是源于IBM的工程师。它最主要介绍了推介引擎相关算法,并支援读者很快的贯彻这些算法。
探索推荐引擎内部的秘密,第 2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,追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:康奈尔大学信息科学相关助手教授David
Mimno写的《对机器上新大家的一点提议》,
写的很实在,强调实行及辩论结合,最后还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:这是如出一辙如约关于分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是斯坦福的James L.
McClelland。着重介绍了各种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参照下

介绍:【“机器上”是呀?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他一直当机上园地耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和共事们遂决定设立博客,向民众介绍机器上的研究进展。机器上是什么,被运在哪里?来拘禁Platt的立即首博文

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经深受6月21-26日以江山议会着力热闹举办。本次大会由微软亚洲研究院同清华大学合伙主办,是此拥有30大抵年历史并著名世界之机器上世界的盛会首不行至华,已成功掀起全球1200几近各项学者的提请参与。干货很多,值得深刻学习下

介绍:这篇稿子要是盖Learning to
Rank为条例说明企业界机器上之切实可行用,RankNet对NDCG之类不灵敏,加入NDCG因素后成为了LambdaRank,同样的琢磨从神经网络改吧利用及Boosted
Tree模型就做到了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机械上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一曰得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其以LambdaMART最为突出,代表论文呢:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有许多闻名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将阐述无监督特征上与深上的重中之重观点。通过上,你吗拿落实多独效益学/深度上算法,能顾它们也而工作,并上怎样运用/适应这些想法及新题材上。本学科假定机器上之基本知识(特别是如数家珍的监控上,逻辑回归,梯度下降的想法),如果您无熟识这些想法,我们建议乃错过这里机器上课程,并预先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面都出python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果要了了解,需要自然的机器上基础。不过有些地方会叫丁面前一样亮,毛塞顿开。

介绍:这是一样首介绍图像卷积运算的章,讲的既算是比较详细的了

介绍:每天要一个大牛来讲座,主要涉及机械上,大数目解析,并行计算以及人脑研究。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个顶尖完整的机上开源库总结,如果您觉得此碉堡了,那背后是列表会再于您怪:【Awesome
Awesomeness】,国内就出热情的爱侣进行了翻中文介绍,机器上数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学电脑系Chris
Manning教授的《自然语言处理》课程有视频都好以斯坦福明课网站上看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业及试验也足以下载。

介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来在浙大毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经网络的免费在线书,已经写了三回了,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机器上有关平台和开源的机械上库,按照好数据、NLP、计算机视觉与Deep
Learning分类进行了整。看起特别全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器上最好核心的入门文章,适合零基础者

介绍:机器上的算法很多。很多时节困惑人们都是,很多算法是平等接近算法,而略算法又是由外算法中延长出的。这里,我们由有限只地方来受大家介绍,第一独面是上之方,第二个点是算法的类似性。

介绍:看问题你曾亮了凡什么内容,没错。里面来众多经典的机上论文值得仔细跟数的读书。

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

介绍:总结了机器上之经典图书,包括数学基础与算法理论的书,可做也入门参考书单。

介绍:16依机器上的电子书,可以下载下来当pad,手机方面任意时刻去读书。不多我建议您看了一准还下充斥同据。

介绍:标题很怪,从新手到大家。不过看了上面装有资料。肯定是大家了

介绍:入门的书真的雅多,而且我都拉你找一块了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器上体系,用来缓解预测方面的题材,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 方面有paper的总结

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

介绍:计算机视觉入门的推行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是同样首机器上新大家的入门文章。值得一念

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17只有关机器上之家伙

介绍:下集在此神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益时凡腾讯广告算法总监,王益博士毕业后当google任研究。这篇文章王益博士7年来打谷歌到腾讯对于分布机器上之眼界。值得细读

介绍:把机器上提升的级别分为0~4级,每级需要上的讲义以及左右的文化。这样,给机器学习者提供一个上扬的路子图,以免走弯路。另外,整个网站都是有关机器上的,资源充分丰富。

介绍:机器上各个方向概括的网站

介绍:深度上经验资源列表

介绍:这是一律按部就班来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所显示的有关深度上的措施及使用的电子书

介绍:2014年七月CMU举办的机上夏季课刚刚竣工
有靠近50小时之视频、十差不多独PDF版幻灯片,覆盖
深度上,贝叶斯,分布式机器上,伸缩性
等热点话题。所有13名叫讲师都是牛人:包括好牛Tom Mitchell
(他的[机器上]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年之IEEE/IFIP可靠系统和网络(DSN)国际会及,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主题发言。
Sibyl是一个监督式机器上系统,用来解决预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请看google
sibyl

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客上大概地介绍了他们当年到ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。如果无是殊绝望可省概率编程语言和贝叶斯方法执行

介绍:网友咨询伯克利机器上大牛、美国对院士Michael I.
Jordan:”如果你来10亿美金,你怎么花?Jordan:
“我会见用当下10亿美金建造一个NASA级别的自然语言处理研究项目。”

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有有其他的机械上和数挖掘文章和深上文章,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上无比被欢迎之25只公文和数码挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上经常得是成绩的Tim
Dettmers介绍了外好是怎取舍深度上之GPUs,
以及个人怎么样构建深度上的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

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

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械上爱好者非常热情的管此课程翻译成了汉语。如果您英语不好,可以省是

介绍:因为近两年来,深度上以媒体界被炒作特别厉害(就如那个数额)。其实过多总人口还还免知情啊是深浅上。这篇稿子由浅入深。告诉你深度学究竟是呀!

介绍:这是斯坦福大学召开的平免费课程(很勉强),这个可以于你于深上之途中吃你一个修之思路。里面涉及了有些着力的算法。而且告诉您哪错过行使到实在条件遭受。中文版

介绍:这是多伦多大学召开的一个深上用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上运用案例。有源码

介绍:机器上型,阅读之情节需来得的根基。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个任务而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,时间序列分析,空间信息分析,多再变量分析,计量经济学,心理统计学,社会学统计,化学计量学,环境科学,药物代谢动力学

介绍:
机器学习的是眼下数解析世界的一个香内容。很多人数在平常之做事负都还是多还是有失会为此到机械上之算法。本文也汝总结一下广阔的机上算法,以供而当办事暨学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总结了某些独系列。另外还作者还了一个文章导航.非常之谢作者总结。

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(二)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(三)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(四)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(五)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(六)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(七)

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度上做计算机是苏的NIPS 2013课程。有mp4,
mp3,
pdf各种下载
他是纽约大学教书,目前为当Facebook工作,他2014年之8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院开之开源中文自然语言处理(NLP)工具保险
Fudan
NLP里噙中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等效果,对寻找引擎
文本分析等多有价。

介绍:LinkedIn 开源之机器上工具确保,支持单机, Hadoop cluster,和 Spark
cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于英语不好,但与此同时很想深造机器上的朋友。是一个生之利。机器上周刊目前重点提供中文版,还是面向周边国内爱好者,内容涉嫌机械上、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《机器上》的重要数学先导课程。其实《线代》这宗课称得浅显易懂特别非爱,如果同高达来即摆逆序数及陈行列式性质,很轻让生去学习的兴趣。我个人推举的极品《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的科目。
课程主页

介绍:大数目数据处理资源、工具不全列表,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、机器上等。很赞之资源集中。

介绍:雅虎邀请了平名为来本古里怎么大学之访问学者,制作了千篇一律仿关于机器上之多如牛毛视频课程。本课程并分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器上算法的论战基础知识。

介绍:应本着异常数量时代,量子机器上的第一只实验 paper
下载

介绍:Wired杂志报道了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器上方式破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定在12只账号,下载了相恋网站2万阴用户的600万问题答案,对她们开展了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后到底到手了真爱。科技改变命运!

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开课,该课属于MIT研究生级别的科目,对机器人及非线性动力系统感兴趣的恋人不妨可以挑战一下立马门课程!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

介绍:机器上速查表

介绍:从1996年初始于电脑对的舆论被让引用次数最多的舆论

介绍:把当年之一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文被的代码整理也一个开源之算法框架,共享出来了。欢迎大家以。可以实时的征集3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会连续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度上(Deep
Learning),怎样更好习她?可以叫您以浏览器被,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,当你开写代码,一切将易得清楚。他碰巧公布了平按照书籍,不断在线更新

介绍:前Google广告系统工程师Josh Wills
讲述工业界和学界机器上之异议,大实话

介绍:使用Neo4j
做电影评论的真情实意分析。

介绍:不仅是材料,而且还针对小材料做了诠释。

介绍:深度上入门的初级读本

介绍:机器上教会了俺们啊?

介绍:scikit-learn是当SciPy基础及构建的用于机器上之Python模块。

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机上世界神经网络的大牛,他对纵深上、神经网络有着非常浓的兴趣。因此,很多咨询的题目备受蕴含了机械上园地的号模型,乔丹教授对斯一一做了讲及展望。

介绍:A*找寻是人为智能基本算法,用于高效地找图被简单接触之极品路径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是起起点至顶点n底其实代价,h(n)是顶点n到对象顶点的量代价。合集

介绍:本项目采取了Microsoft Azure,可以以几瓜分种内到位NLP on Azure
Website的配备,立即开始对FNLP各种风味的试用,或者以REST
API的款型调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任复旦大学首席教授、计算机软件博士生导师。计算机科学研究所顺应所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的多

介绍:从硬件、图像及正常、生物、大数量、生物信息再届量子计算相当于,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小项目:收集从2014年开头深度上文献,相信可以看做深度上的起点,github

介绍:EMNLP上少首关于stock
trend
用到了deep model组织特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock
Prediction用到了stock
network。

介绍:作者是深上一线好牛Bengio组写的课,算法深入显出,还有实现代码,一步步开展。

介绍:许多风的机器上任务还是当上function,不过谷歌目前出始发上学算法的动向。谷歌另外的立刻首学习Python程序的Learning
to
Execute也来相似之处

介绍:作者是华为技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席科学家的李航博士写的有关信息搜索和自然语言处理的章

介绍:利用机用器学习以谣言的辨识上的行使,此外还有零星只。一个凡是识别垃圾及虚假消息的paper.还时有发生一个是纱舆论及其分析技术

介绍:该学科是网易公开课的收款课程,不值钱,超级福利。主要适合给对运R语言进行机上,数据挖掘感兴趣的食指。

介绍:本章中笔者总结了三代表机上算法实现之演化:第一替代非分布式的,
第二代工具而Mahout和Rapidminer实现冲Hadoop的扩张,第三替如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲计算机视觉的季部奇书(应该给经典吧)之一,另外三以是Hartley的《多图几哪里》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
的《数字图像处理》

介绍:里面基本无提到到实际算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的许多应用,以及他们在举行推荐过程被取的一部分历。最后一条经验是该监控log数据的质地,因为推荐的身分不行靠数据的身分!

介绍:初大方如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:如何下深度上及坏数据构建对话系统

介绍:Francis Bach合作之关于稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像及视觉及之以,而且率先部分关于Why does
the l1-norm induce sparsity的说明啊很不错。

介绍:RKHS是机器上中最主要之概念,其于large
margin分类器上的利用为是广为熟知的。如果没比好之数学基础,直接了解RKHS可能会见正确。本文由着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

介绍:许多同校对于机器上与深度上之迷惑在于,数学方面已经大约了解了,但是动于手来可未掌握怎么样入手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了同一篇实战版本的深上与机上课程,手把手教您用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文会了千篇一律整整最盛的机器上算法,大致了解怎么措施可用,很有辅助。

介绍:这个里面有多关于机器上、信号处理、计算机视觉、深入上、神经网络等领域的大方源代码(或可实施代码)及有关论文。科研写论文的好资源

介绍:NYU 2014年的深上课程资料,有视频

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

介绍:机器上起来源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数码挖掘十不胜经典算法之一

介绍:github上面100个深深的品类

介绍:当前加州高校欧文分校为机上社区保护在306单数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器上以图像、视频语义分析世界取得了科研和工程达标之突破,发之稿子未多,但每个都怪扎实,在每一个题材达成都形成了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,舆论在此地

介绍:CIKM Cup(或者称CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数码挖掘竞赛的称。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是均等各项英国出生之算计机学家和心理学家,以其当神经网络方面的孝敬闻名。辛顿是相反朝传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅上的积极向上促进者.

介绍:微软研究院深度学习技术中心于CIKM2014
上关于《自然语言处理的深浅上理论以及事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<支持于量机的再三限价订单的动态建模>采用了 Apache
Spark和Spark
MLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票来高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将吃爱机器上之伴联手追有关于机器上之几乎单理论性问题,并吃闹有些发义之定论。最后经过一些实例来验证这些理论问题之情理意义以及事实上应用价值。

介绍:作者还显得有《这就是是找引擎:核心技术详解》一开,主要是介绍应用层的事物

介绍:机器上课程

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:推荐系统经典论文文献

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT

介绍:统计上是关于电脑基于数据构建的几率统计模型并利用模型对数码进行前瞻和剖析的一模一样山头科学,统计上也改成统计机器上。课程来自上海交通大学

介绍:机器上之目标是对计算机编程,以便利用样本数或者以往的涉来化解给定的问题.

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:部分国语列表

介绍:此外作者还有雷同首元算法、AdaBoost python实现文章

介绍:加州伯克利大学博士Aria
Haghighi写了同篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到起牛顿法,再张嘴到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集明确深度上道概述(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
”边模仿边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教平步一步用python和gensim包的word2vec模型,并以实际上比之中比调参数和清数据。
如果已经作了gensim不要遗忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS汉语分词的Python接口,此外Zhon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(如找到文本中之繁体字)

介绍:这篇说管多年来型识别达到的突破用及围棋软件及,打16万摆放业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即会成就决不计算,只拘留棋盘就给来下同样步,大约10层棋力。但就首稿子最过乐观,说啊人类的终极一片堡垒马上快要超过掉了。话说得最为早。不过,如果和别的软件成该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教授Eric
Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,根据这次试验的结果,如果今年NIPS重新审稿的语,会时有发生一半之论文被驳回。

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14独阅读最多跟享受最多的文章。我们从中可以见到多只主题——深度上,数据科学家职业,教育同薪酬,学习数据科学的家伙比如R和Python以及群众投票的绝被欢迎的多少对及数据挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还起另甚硬的篇章援引可看看

介绍:2014神州很数据技术大会33员中心专家发言PDF下载

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新论文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在感情分析功能是,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(目前凡拖欠的)。这象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015划分词系发布与用户交流大会上之演说,请复多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的发言包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货搜索技术研究
李然-主题模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在以bp算法时欠怎么训练,毕竟CNN中起卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上同一,但花样上要有些区别的,很明确在好CNN反朝传来前询问bp算法是必的。此外作者为开了一个资源聚合:机器上,深度上,视觉,数学等

介绍:如果要以同一篇稿子中匹配配十万单关键词怎么处置?Aho-Corasick
算法利用上加了回到边的Trie树,能够以线性时间内就匹配。
但如果配合十万只正则表达式呢 ?
这早晚可以为此到将多个正则优化成Trie树的道,如日本人数写的
Regexp::Trie

介绍:深度上阅读清单

介绍:Caffe是一个开源之深浅上框架,作者目前在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:2014
ImageNet冠军GoogLeNet深度上型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:LambdaNetLambdaNet是由于Haskell实现之一个开源之人工神经网络库,它抽象了网创建、训练并行使了高阶函数。该库还提供了一样组预定义函数,用户可以运用多术做这些函数来操作实际世界数据。

介绍:如果您行互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言理解,或者生物信息学,智能机器人,金融展望,那么就宗核心课程你不能不深入了解。

介绍:”人工智能研究分众派。其中有为IBM为表示,认为要发生高性能计算就只是获取智能,他们的‘深蓝’击败了社会风气象棋冠军;另一样帮派认为智能来自动物本能;还发生只特别强之流派认为要找来大家,把他们的思维用逻辑一条条写下,放到计算机里虽尽……”
杨强于TEDxNanjing谈智能的自

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

介绍:网易有道的老三号工程师写的word2vec之辨析文档,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,再至word2vec之各种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感谢兴趣之爱侣可看看

介绍:机器上起来源软件,收录了各种机器上的各种编程语言学术和经贸的开源软件.与之类似的还有好多如:[DMOZ

介绍:作者是计算机研二(写稿子的时段,现在是2015年了应该将毕业了),专业方向自然语言处理.这是一些客的阅历的谈.对于入门的对象或者会生辅助

介绍:这是均等篇有关机器上算法分类的文章,非常好

介绍:机器上日报中推荐多情节,在此出一些底佳绩内容就是是自机器上日报.

介绍:这是平篇有关图像分类在深度上中的篇章

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

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是同等篇NLP在国语分词中之用

介绍: 使用deep
learning的人脸要点检测,此外还有同首AWS部署教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人口编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇集了结构化预测世界多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一朗诵。网上公开的几乎段草稿:一,二,三,四,五

介绍:
Tropp把数学家用大深装逼的数学语言描绘的矩阵概率不等式用初等之不二法门勾勒出来,是怪好的手册,领域内的paper各种证明都以就此中的结果。虽说是初等的,但要十分之麻烦

介绍:
不容错过的免费杀数据集,有些早就是习,有些可能还是率先次于听说,内容过文本、数据、多媒体等,让他们陪你开始数据正确的同吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅上综述及实际建议

介绍:
非常好之讨论递归神经网络的文章,覆盖了RNN的定义、原理、训练与优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还起同篇Deep Learning in a
Nutshell值得推介

介绍:里面融合了好多底资源,例如角,在线课程,demo,数据做等。有分类

介绍:《机器上之统计基础》在线版,该手册希望在辩论以及履行之间找到平衡点,各关键内容还陪有实在例子及数码,书中之例证程序都是因此R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的深度上导引:从浅层感知机到深网络。高但读

介绍:鲁棒及便民的人造智能优先研究计划:一封闭公开信,目前曾闹Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人口签署The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是新近霍金与Elon
Musk提醒人们瞩目AI的秘威胁。公开信的内容是AI科学家们站于有利于社会之角度,展望人工智能的前程进步大方向,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四接触要求,以及用注意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研究于少。其实还有同管辖美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从同开始的自己学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的下出现了机通过上成才之后想控制世界的状态。说交这边推荐收看。

介绍:里面冲词条提供了多资源,还起相关知识结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了平等雨后春笋软件库,以赞助开发者建立重特别、更快的深浅上型。开放之软件库在
Facebook 被称为模块。用它们替代机械上世界常用之开支环境 Torch
中的默认模块,可以于再次缺乏的年华内训练再次老范围的神经网络模型。

介绍:本文虽然是描摹为2012年,但是就篇稿子意是笔者的涉的作。

介绍:本文是针对《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了写被部分的问题解答和少数个体学习建议

介绍:非常好之深浅上概述,对几乎种植流行的纵深上型都进展了介绍与讨论

介绍:主要是讲述了动R语言进行数量挖掘

介绍:帮您明白卷积神经网络,讲解很清晰,此外还有少首Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的其它的关于神经网络文章也甚过硬

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3首让deep learning崛起之舆论

介绍:一仍上人工智能的图书,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通讯

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

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的统计,机器上而于数据量大的数学库

介绍:在这里您得见见最近深度上来什么新势头。

介绍:此书在信息寻找领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了信息搜索、网络信息搜索、搜索引擎实现等方面相关的书本、研究为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:信息几何法及其于机器上着之以

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器上解决法律相关分析以及展望问题,相关的法度运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全状况的预计,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比陌生,不妨了解下。

介绍:
文中涉嫌了无限妙,模型,最大熵等等理论,此外还有用篇。推荐系统可以说凡是均等依照无可非议的阅读稿,关于模型还援引一首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的由图像生成自然语言描述的家伙。它实现了Google
(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好的动物模型,你得拿狮子大象的相片来试试看

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上运用深度上,文章来源paypal

介绍:用基于梯度下降之方训练深度框架的履推荐指导,作者是Yoshua
Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用统计和报方法做机械上(视频告诉)

介绍: 一个摆机器上的Youtube视频教程。160集结。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习着之数学,作者的钻研方向是机器上,并行计算如果您还眷恋询问一些别样的可以看他博客的其它文章

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度上用于问答系统答案句的挑

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上在文件计算着之以

介绍: Awesome系列被的公开数据集

介绍: 一个学搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是快最好抢的NLP库,快的故同样凡故Cython写的,二凡用了个十分巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

介绍:
Fields是独数学研究中心,上面的及时卖ppt是根源Fields举办的动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

介绍: Topic modeling 的藏论文,标注了重要点

介绍:
多伦多大学同Google合作的新论文,深度上吧得就此来下围棋,据说能及六截水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,Roboot,此外还引进一个深度上入门与综合资料

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:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的舆论库已经用了963首经过分类的深上论文了,很多经典论文还早已用

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在相同不善机器上聚会及之晓,关于word2vec会同优化、应用及壮大,很实用.境内网盘

介绍:很多公司还用机器上来缓解问题,提高用户体验。那么怎么可以为机器上又实时和行呢?Spark
MLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究之Jeremy
Freeman脑神经科学家编写,最初是为实时处理他们各半钟头1TB之研究数据,现在公布为大家之所以了。

介绍:
这是一律篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供平等卖开箱即用Java实现。本文只记录基本概念与原理,并无关乎公式推导。文中的LDA实现基本部分采用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能与地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科技不行数额的掘进。收集近4000万作者信息、8000万舆论信息、1亿大多引用关系、链接近8百万知识点;支持专家搜索、机构排名、科研成果评价、会议排名。

介绍: Quora上的主题,讨论Word2Vec底好玩应用,Omer
Levy提到了他当CoNLL2014顶尖论文里之解析结果及初方式,Daniel
Hammack给出了探寻特异词的略微应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,虽然其间的稍课程就归档过了,但是还有个别的信息没有。感谢课程图谱的小编

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

介绍:libfacedetection是深圳大学开源的一个总人口脸图像识别库。包含正面与多视角人数脸检测两单算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3加倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排名第二),能估计人数脸角度。

介绍:WSDM2015极其佳论文
把马尔可夫链理论用当了图分析者,比相似的propagation
model更加浓厚一些。通过全局的稳定分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理(转移受到隔壁之震慑系数影响)。可以用来反求每个节点的熏陶系数

介绍:机器上入门书籍,实际介绍

介绍:
非常高的强调特征选择对分类器重要性的文章。情感分类中,根据互信息对复杂高维特征降维再下节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更尽善尽美之效用,训练和分类时间吗大大降低——更着重之是,不必花费大量时日在读书及优化SVM上——特征也一律no
free lunch

介绍:CMU的统计系和处理器有关知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,对比了统计与机械上之区别

介绍:随着大数目时的赶到,机器上变成解决问题之均等种植关键且主要的工具。不管是工业界还是学术界,机器上都是一个炙手可热的可行性,但是学术界和工业界对机械上之研讨各个发讲究,学术界侧重于对机械上理论的钻研,工业界侧重于如何用机器上来缓解实际问题。这篇文章是美团的其实条件遭受之实战篇

介绍:面向机器上之高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选择与超参优化、高斯模型和其他模型关系、大数据集的逼方法齐,微盘下载

介绍:Python下之文书模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似系数)、partial_ratio(局部相似系数)、token_sort_ratio(词排序相似系数)、token_set_ratio(词集合相似系数)等
github

介绍:Blocks是冲Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道与算法,帮你再次快地开创及治本NN模块.

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一梦想的机上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期正巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,目前恰好更新至 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同室可以关注,非常适合入门.

介绍:用社交用户作为上图片的同步特征,可另行好地表达图片内容相似性。由于匪靠让人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和保洁;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的辰序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中针对生的定义和分析好值得参考,文中也关系——异常是高针对性的,某个世界支出之充分检测以另领域直接用而不行.

介绍:聚焦数据质量问题的应,数据质量对各种层面企业之属性和频率还要,文中总结发生(不压制)22栽典型数据质量问题显现的信号,以及卓越的数据质量解决方案(清洗、去再、统一、匹配、权限清理等)

介绍:中文分词入门的资源.

介绍:15年旧金山深上峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的准绳仍机场(CRF)介绍文章,作者的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现快捷准确的依存关系解析器

介绍:做深上如何挑选GPU的建议

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授于H2O.ai
Meet-Up上之报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型,13年同主题报告
、讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量!作者的翻新频率也充分频繁

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器上流程的构建与部署.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、说明书.

介绍: 采用Torch用深度上网络了解NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一首有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来形容NLP中各项任务的难度.

介绍: 信息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经概率模型演变而来
2)捕捉了向量空间模型中三单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)并且带有集成学习之沉思:组合了BM11跟BM15点儿单模型。4)作者是BM25底倡导者和Okapi实现者Robertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简练介绍,ARMA是钻时序列的重要性方式,由由回归模型(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加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜之水灵秘诀——通过对大量食谱原料关系之打,发现印度菜香的原因有是其中的含意互相冲突,很有意思之公文挖掘研究

介绍: HMM相关文章

介绍:
1)词频与该降序排序的涉及,最资深的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频及死低频词的描摹 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,英语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上之AMA(Ask Me
Anything)主题,有无数RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心看,相信你吗会受益匪浅.

介绍:
成G上T的学数据,HN近期热议话题,主题涉及机械上、NLP、SNA等。下载最简便的不二法门,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在旧的Cheat
Sheet基础及长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度上之全面硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在面识别达到而本人都是师,即使细微的距离呢能够鉴别。研究都说明人类与灵长类动物在脸加工上不同让外物种,人类用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经计算机模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的统筹兼顾结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用而调节梯度下降以及可调节动量法设计及编码经典BP神经网络,网络经过训练可以做出惊人和大好的物出来。此外作者博客的其它文章为生正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的实在利用场景NN选择参考表,列举了有的名列前茅问题建议用的神经网络

介绍:一个纵深上型,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多单本子的代码

介绍:深度上课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教授.

介绍:Google对Facebook DeepFace的无敌回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上及99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别以及聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一律篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们以MLlib中的分布式实现,以及展示一些粗略的例证并提议该从哪儿达手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供论文及落实代码.

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,目前可是处理面临英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
思路实现.

介绍:本文根据神经网络的发展过程,详细讲解神经网络语言模型在挨家挨户阶段的花样,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重大变形,总结的专门好.

介绍:经典问题之初研究:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞赛优越方案源码及文档,包括完全的数处理流程,是上学Python数据处理同Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理同图像分析的研究期刊,每篇文章都含一个算法和相应的代码、Demo和实验文档。文本以及源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的不错与而重新的钻研期刊。我直接怀念做点类似之办事,拉近产品以及技艺之间的距离.

介绍:出自MIT,研究加密数快速分类问题.

介绍:新加坡LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework,支持构建各种互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的事态下中心达标线性加速。12块Titan
20时可以好Googlenet的训练。

介绍:这是一个机械上资源库,虽然于少.但蚊子再小为是肉.有隆起部分.此外还有一个由zheng
Rui整理的机器上资源.

介绍:Chase
Davis在NICAR15及的主题报告材料,用Scikit-Learn做监督上的入门例子.

介绍:这是平等照自然语言处理的词典,从1998年开班至当前积攒了众的专业词语解释,如果您是千篇一律号刚刚入门的朋友.可以借这本词典让好成长更快.

介绍:通过分析1930年及今天的赛数据,用PageRank计算世界杯参赛球队排名榜.

介绍:R语言教程,此外还援引一个R语言教程An Introduction to
R.

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的飞跃算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即根据此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
讨论深度上自动编码器如何有效应对维数灾难,国内翻译

介绍: CMU的优化及人身自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器上之根本,值得深刻学
国内云(视频)

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

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做科普LDA主题抽取.

介绍: 基于深度上的大半标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

介绍: DeepMind论文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它目前托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热心的对象翻译了中文版,大家呢得在线阅读

介绍: 零售领域的数目挖掘文章.

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

介绍: 非常强劲的Python的多寡解析工具包.

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

介绍: 深度上框架、库调研及Theano的始测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio等丁说深度上之新书,还无定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开始源而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实现简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数额科学家名人推荐,还有资料.

介绍:实现种曾开源在github上面Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的措施呢克同word2vec博多的效力。另外,无论作者怎么碰,GloVe都比较不过word2vec.

介绍:Stanford深度上和自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

介绍:机器上中的重大数学概念.

介绍:用于改善语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断及感情分类功能很好.兑现代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机器上课程,先编制课程也机械上(10-715)和中路统计学(36-705),聚焦统计理论与措施以机器上世界应用.

介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法及自由优化学科》是哈佛应用数学研究生教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣之对象一定要是省,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物医学的SPARK大数额应用.并且伯克利开源了他们之big data
genomics系统ADAM,其他的内容好关心一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术还是机器翻译技术感兴趣之亲们,请在提出好牛逼到无以伦比的idea(自动归纳翻译规律、自动理解语境、自动识别语义等等)之前,请通过谷歌学术简单搜一下,如果谷歌不可用,这个网址有其一世界几深顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假设.

介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,心想事成代码.

介绍:NIPS CiML 2014之PPT,NIPS是神经信息处理系统进展大会的英文简称.

介绍:斯坦福的深浅上课程的Projects 每个人还如描写一个论文级别之报告
里面来有特别风趣的施用 大家可省 .

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

介绍:文中涉及的老三首论文(机器上那些从、无监控聚类综述、监督分类归纳)都老经典,Domnigos的机上课也充分美妙

介绍:莱斯大学(Rice University)的深度上之几率理论.

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

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器上做多少解析,David Taylor最近以McGill
University研讨会及之喻,还提供了相同文山会海讲话机器上道的ipn,很有价
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:亚马逊以机械上方面的部分使用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器上基本概念教学.

介绍:一个冲OpenGL实现之卷积神经网络,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《时先后计量经济学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源情感分析工具于,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分析以及数码挖掘的概率数据结构.

介绍:机器上以导航者的应用.

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

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据对在线交互教程.

介绍:关于深度上与RNN的讨论 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年春学期CMU的机上课程,由Alex
Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机械上,国内镜像.

介绍:以往上千实行代码概率编程(语言)实现就待50行.

介绍:ggplot2速查小册子,另外一个,此外微生物尚引进《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引用论文列表,大部分论文而利用Google找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上之基本点性.

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:免费书写:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械上:最明确入门指南,中文版.

介绍:深度上简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

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

介绍:卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源全,包括大气的NLP开源软件工具确保,基础数据集,论文集,数据挖掘教程,机器上资源.

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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