那是一篇介绍机器学习历史的篇章,那是一篇介绍机器学习历史的稿子

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

【整理】ty4z2008201《Understanding Convolutions》

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的篇章,介绍很周详,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

 

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很完善,从感知机、神经互联网、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:那是西班牙人工智能实验室Jurgen施密德huber写的摩登版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特色是以时间排序,从壹玖叁柒年启幕讲起,到60-80时期,80-90年间,平素讲到3000年后及近年来几年的拓展。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用十一分周详.

介绍:那是一份python机器学习库,若是你是壹个人python工程师而且想深刻的上学机器学习.那么那篇作品或者可以援助到你.

介绍:这一篇介绍即便规划和管制属于你协调的机械学习项目的小说,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:假若您还不领悟怎样是机器学习,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中文,固然有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:奥迪Q5语言是机器学习的重点语言,有过多的对象想上学逍客语言,可是接连忘记一些函数与主要字的含义。那么那篇小说可能可以援救到你

介绍:作者该怎么挑选机器学习算法,那篇小说比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方式的三六九等,此外探讨了范本大小、Feature与Model权衡等难题。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:从感知机到深度网络,笔者对于例子的选料、理论的牵线都很成功,安份守己。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, 也契合老手温故而知新.
比起MLAPP/PPAJEROML等大部头,
只怕那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是出自百度,不过她自己已经在二〇一六年九月份报名离职了。然而那篇文章很不错假若您不明白深度学习与帮忙向量机/计算学习理论有什么样关联?那么应该及时看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌集团和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 莱曼 et
al 二〇一一。分为5大多数: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:音讯时期的微处理器科学理论,近期国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第1版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造Tucson语言的同室选读。

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:
近来, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon阿斯顿·马丁等大神向Knuth提议了二十一个难点,内容囊括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:不会统计怎么做?不通晓什么挑选适合的计算模型如何是好?那那篇文章你的优秀读一读了耶鲁乔希ua
B. Tenenbaum和清华Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的小说。可以活动选取回归模型种类,还能活动写报告…

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

介绍:那是一本消息搜索有关的书本,是由北大Manning与谷歌(谷歌)副老总Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。近日小编增添了该课程的幻灯片和学业。I纳瓦拉相关能源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10杜长杰以的图来诠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.很清楚

介绍:雅虎商量院的多寡集汇总:
包罗语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数码。

介绍:那是一本南洋理工计算学出名助教特雷沃 Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在2016年元月一度开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习材料汇聚是专为机器学习初专家推荐的上流学习财富,资助初学者迅速入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。假若您多少熟谙,那么自个儿指出你先看一看中文的牵线。

介绍:重假使顺着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包含几本综述小说,将近100篇诗歌,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消息寻找方面的学识。理论很多

介绍:本文共有多少个种类,小编是来源于IBM的工程师。它主要介绍了推介引擎相关算法,并支持读者很快的贯彻那个算法。 商讨推荐引擎内部的绝密,第二 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,深究推荐引擎内部的潜在,第一 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校消息科学系助理助教DavidMimno写的《对机械学习初大家的有个别提出》,
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多寡《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是巴黎综合理工的詹姆斯 L.
McClelland。器重介绍了各类神级网络算法的分布式完毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:【“机器学习”是何等?】JohnPlatt是微软研讨院独立数学家,17年来他平素在机械学习世界耕耘。近来机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定进行博客,向民众介绍机器学习的商量进展。机器学习是何许,被应用在哪个地方?来看Platt的那篇博文

介绍:2015年国际机器学习大会(ICML)已经于2月21-四日在国家会议着力繁华举行。这次大会由微软亚洲研商院和清华高校合伙主办,是那几个装有30多年历史并出名世界的机器学习园地的盛会第二回赶到中国,已成功吸引满世界1200多位专家的报名插足。干货很多,值得深切学习下

介绍:这篇小说重假使以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的求实应用,RankNet对NDCG之类不灵敏,参与NDCG因素后化作了拉姆daRank,同样的构思从神经网络改为使用到Boosted
Tree模型就完事了拉姆daMA路虎极光T。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
二零一零 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMA奥迪Q5T,尤其以拉姆daMA奔驰M级T最为非凡,代表诗歌为: 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:本学科将演说无监督特征学习和纵深学习的第1观点。通过学习,你也将落到实处多少个效益学习/深度学习算法,能见到它们为你工作,并就学怎么利用/适应那几个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(尤其是如数家珍的监督学习,逻辑回归,梯度降低的想法),如若您不熟谙那个想法,咱们提议你去那里机器学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余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:这份文档来自微软研商院,精髓很多。如若要求完全精通,须要一定的机械学习基础。但是有点地点会让人耳目一新,醍醐灌顶。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的作品,讲的已经算比较详细的了

介绍:每一天请1个大牛来讲座,紧要涉嫌机械学习,大数额解析,并行统计以及人脑切磋。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:1个至上完整的机器学习开源库计算,倘若您以为那个碉堡了,那前面那些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的朋友举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、南开大学总括机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程全部视频已经得以在斯坦福公开课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与考试也得以下载。

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着武大结业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

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

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机器学习库,按照大数据、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:机器学习最大旨的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候狐疑人们都以,很多算法是一类算法,而有点算法又是从其余算法中延长出来的。那里,我们从三个地点来给咱们介绍,第二个方面是学习的不二法门,第二个地方是算法的类似性。

介绍:看标题你曾经清楚了是怎么着内容,没错。里面有无数经典的机械学习杂文值得仔细与一再的阅读。

介绍:视频由北大高校(Caltech)出品。须求意国语底子。

介绍:计算了机械学习的经文书籍,蕴涵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,能够下载下来在pad,手机方面任意时刻去阅读。不多小编提出您看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到我们。但是看完上边装有资料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且小编早已帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是2个监督式机器学习体系,用来化解预测方面的标题,比如
YouTube 的摄像推荐。

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

介绍:总计机视觉入门以前景目的检测1(统计)

介绍:统计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的十几个有关机器学习的工具

介绍:下集在此间不堪设想的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近来是腾讯广告算法老董,王益大学生结业后在google任探究。那篇小说王益硕士7年来从谷歌到腾讯对此分布机器学习的见识。值得细读

介绍:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级必要上学的读本和操纵的知识。那样,给机器学习者提供3个更上一层楼的路子图,避防走弯路。其余,整个网站都以有关机器学习的,能源很丰硕。

介绍:机器学习各类方向归纳的网站

介绍:深度学习阅财富列表

介绍:那是一本来自微的研商员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的不二法门和运用的电子书

介绍:二零一五年十二月CMU举行的机械学习春季课刚刚已毕有近50小时的录像、拾四个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。全部13名助教都以牛人:包涵大牛Tom Mitchell(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了三个关于Sibyl系统的核心发言。
Sibyl是贰个监督式机器学习系统,用来消除预测方面的难点,比如YouTube的录制推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌讨论院的Christian
Szegedy在谷歌探究院的博客上简要地介绍了他们当年参预ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假使不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问伯克利机器学习大牛、花旗国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”如若你有10亿美元,你怎么花?Jordan:
“作者会用那10亿新币建造三个NASA级其他自然语言处理商量项目。”

介绍:常会晤试之机器学习算法思想不难梳理,别的作者还有局地其余的机械学习与数据挖掘文章纵深学习小说,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的2多个文件与数量挖掘视频汇总

介绍:在Kaggle上平时取得不错成绩的提姆Dettmers介绍了他协调是怎么选拔深度学习的GPUs,
以及个体怎样创设深度学习的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,国内的机器学习爱好者很热心的把那一个课程翻译成了汉语。即使你立陶宛共和国(Republic of Lithuania)语倒霉,可以看看那一个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就好像大数据)。其实过多少人都还不明了哪些是深浅学习。那篇作品循途守辙。告诉你深度学毕竟是什么!

介绍:那是早稻田州立大学做的一免费课程(很勉强),这几个可以给你在深度学习的途中给您一个学学的思绪。里面涉及了部分骨干的算法。而且告诉您什么去行使到实际条件中。中文版

介绍:那是蔚山高校做的二个纵深学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是三个实际上行使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这一个情节须要有早晚的根底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职责,每种任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,时间种类分析,空间音信分析,多重变量分析,计量法学,心情总计学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是日前数量解析世界的贰个紧俏内容。很多个人在常常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您计算一下广泛的机器学习算法,以供您在做事和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了某个个密密麻麻。别的还笔者还了3个作品导航.相当的感恩图报小编总计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(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的用深度学习做统计机是觉的NIPS 二零一三科目。有mp3,
mp4,
pdf种种下载 他是London高校教书,近年来也在Facebook工作,他二〇一六年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是3个北大大学电脑大学开发的开源华语自然语言处理(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,帮助单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于英语倒霉,但又很想上学机器学习的朋友。是一个大的造福。机器学习周刊方今重大提供中文版,照旧面向周边国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的主要数学开始课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂特别不简单,假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志趣。小编个人推举的超级《线性代数》课程是巴黎高等师范GilbertStrang教师的学科。 课程主页

介绍:大数额数据处理财富、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高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的序列摄像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等不荒谬机器学习算法的论争基础知识。

介绍:应对大数目时代,量子机器学习的第二个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视发布了UCLA数学博士克莉丝 McKinlay
(图1)通过大数目手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着10个账号,下载了恋爱网站2万女用户的600万标题答案,对他们举行了总括抽样及聚类分析(图2,3),最终终于得到了真爱。科学技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年八月1二十日开盘,该课属于MIT博士级其他教程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的朋友不妨可以挑衅一下那门科目!

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常用音信能源* 《NLP常用音信资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1998年开班在电脑科学的舆论中被引述次数最多的散文

介绍:把今年的多个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文中的代码整理为1个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的收集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CENCOREF也会持续公开。

介绍:【神经互连网黑客指南】以后,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好读书它?能够让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当您伊始写代码,一切将变得明明白白。他刚发表了一本书籍,不断在线更新

介绍:前谷歌(Google)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同,大实话

介绍:使用Neo4j 做影片评论的真情实意分析。

介绍:不仅是材质,而且还对有个别资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了大家怎么着?

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

介绍:乔丹助教(Michael I.
Jordan)教师是机械学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很短远的兴趣。因而,很多叩问的题材中带有了机器学习园地的各个模型,Jordan助教对此一一做明白释和展望。

介绍:A*招来是人工智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的极品途径,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从起点到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到对象顶点的推断代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以在几分种内成功NLP on Azure
Website的配置,立刻伊始对FNLP种种特色的试用,恐怕以REST
API的花样调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任南开大学首席教授、总括机软件博士生导师。计算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、大数额、生物音信再到量子总括等,Amund
Tveit等保养了多个DeepLearning.University小项目:收集从2016年始发深度学习文献,相信能够用作深度学习的源点,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组写的教程,算法深刻显出,还有落成代码,一步步展开。

介绍:许多观念的机械学习职责都以在念书function,可是谷歌近来有始发读书算法的倾向。谷歌(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:我是金立技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航大学生写的有关新闻搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在蜚言的辨别上的行使,其它还有五个。壹个是甄别垃圾与虚假音信的paper.还有2个是网络舆情及其分析技术

介绍:该课程是天涯论坛公开课的收款课程,不贵,一流福利。主要适合于对采纳奥迪Q5语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者统计了三代机器学习算法完结的嬗变:第②代非分布式的,
第①代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的恢弘,第①代如斯Parker和Storm已毕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》、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:里面基本没提到到现实算法,但我介绍了CF在LinkedIn的众多利用,以及她们在做推荐进度中赢得的有的经历。最终一条经验是理所应当监控log数据的身分,因为推荐的成色很看重数据的品质!

介绍:初专家怎么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行人脸识别

介绍:怎么样使用深度学习与大数额打造对话系统

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,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的接纳,而且首先部分关于Why does
the l1-norm induce sparsity的解说也很不错。

介绍:中华VKHS是机械学习中至关主要的定义,其在large
margin分类器上的应用也是广为熟识的。假使没有较好的数学基础,直接领悟酷威KHS恐怕会不错。本文从中央运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:许多同学对于机械学习及深度学习的迷惑在于,数学方面已经大致通晓了,不过动起手来却不精晓怎么着入手写代码。华盛顿圣路易斯分校深度学习硕士Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的吃水学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互联网和SVM.

介绍:【语料库】语料库能源集中

介绍:本文少禽过五遍最盛行的机器学习算法,大约了然什么措施可用,很有扶持。

介绍:那么些里面有那些有关机器学习、信号处理、计算机视觉、长远学习、神经网络等世界的豁达源代码(或可举办代码)及连锁故事集。科研写诗歌的好能源

介绍:NYU 二〇一四年的深浅学习课程资料,有视频

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:github下面九十几个可怜棒的种类

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区护卫着30陆个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是巴黎综合体育学院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,发的小说不多,但每种都很实在,在每1个问题上都完毕了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,诗歌在此处

介绍:CIKM Cup(恐怕叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数据挖掘比赛的名目。

介绍:杰弗里·Avery斯特·辛顿
FRubiconS是一个人英帝国诞生的统计机学家和心绪学家,以其在神经网络方面的贡献有名。辛顿是反向传播算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极促进者.

介绍:微软商量院深度学习技术中央在CIKM2014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<支持向量机的累累限价订单的动态建模>选拔了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从London股票交易所的订单日志数据创设价格活动预测模型。(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研究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。最终通过某些实例来声明那个理论难点的物理意义和骨子里利用价值。

介绍:作者还著有《那就是寻觅引擎:大旨技术详解》一书,紧假若介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:第玖二届中国”机器学习及其使用”研商会PPT

介绍:计算学习是关于电脑基于数据营造的可能率总计模型并选取模型对数码举行展望和分析的一门科学,计算学习也改为统计机器学习。课程来自上海农林戏剧大学

介绍:机器学习的目的是对电脑编程,以便利用样本数量或未来的阅历来消除给定的难题.

介绍:CIKM 二〇一五 杰夫 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:部分粤语列表

介绍:其余小编还有一篇元算法、AdaBoost python达成小说

介绍:加州Berkeley高校硕士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:还有续集一言以蔽之深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(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。
如若已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIXC60提供了NLPI福特Explorer/ICTCLAS普通话分词的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:那著作说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱陶冶模型识别成效。想法不错。训练后最近能形成永不总结,只看棋盘就付出下一步,差不离10级棋力。但那篇文章太过乐观,说怎么着人类的终极一块堡垒立即就要跨掉了。话说得太早。可是,假使与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油赫色

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,他代表,依照这一次实验的结果,倘若二零一九年NIPS重新审稿的话,会有二分之一的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总结了2016年拾肆个阅读最多以及享受最多的稿子。我们从中可以看出七个宗旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪金,学习数据科学的工具比如ENCORE和Python以及群众投票的最受欢迎的多寡科学和数据挖掘语言

介绍:Python达成线性回归,小编还有其它很棒的篇章推荐可以看看

介绍:二零一五中华大数目技术大会三二十位中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. 米科lov & Y. Bengio最新杂谈Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用PRADONN和PV在心情分析功效不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(近日是空的)。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%五分四82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于揭发面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS二〇一四分词系统公布与用户沟通大会上的解说,请更加多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言包涵:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术讨论 李然-大旨模型

介绍:Convex Neural Networks 化解维数横祸

介绍:介绍CNN参数在动用bp算法时该怎么锻炼,终归CNN中有卷积层和下采样层,就算和MLP的bp算法本质上等同,但方式上照旧有个别区其余,很显著在做到CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余小编也做了二个能源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:要是要在一篇小说中匹配八千0个主要词咋做?Aho-Corasick 算法利用添加了回到边的Trie树,能够在线性时间内成功匹配。
但固然合作十万个正则表达式呢 ?
那时候可以用到把多个正则优化成Trie树的办法,如马来西亚人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是三个开源的深浅学习框架,我方今在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:二〇一六ImageNet亚军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:拉姆daNet拉姆daNet是由Haskell达成的2个开源的人造神经互连网库,它抽象了互连网创设、训练并拔取了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以应用二种措施组成那个函数来操作实际世界数据。

介绍:如若你从事互连网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精晓,或许生物音讯学,智能机器人,金融展望,那么那门宗旨课程你必须深切摸底。

介绍:”人工智能探究分许多流派。其中之一以IBM为表示,认为只要有高质量总结就可得到智能,他们的‘黄色’克服了世界象棋亚军;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果找来专家,把他们的思考用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

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

介绍:新浪有道的三人工程师写的word2vec的解析文档,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的各样tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关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,收录了种种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:小编是总括机研二(写作品的时候,以后是二〇一六年了应该快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是一些他的阅历之谈.对于入门的仇敌可能会有扶助

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的文章,极度好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此地有一部分的赏心悦目内容就是源于机器学习晚报.

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的作品

介绍:我与Bengio的弟兄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: 作者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在国语分词中的应用

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把数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法子写出来,是十一分好的手册,领域内的paper各类注解都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么特其余难

介绍:
不容错过的免费大数据集,某些早就是驾轻就熟,某些可能依旧率先次听他们说,内容超越文本、数据、多媒体等,让她们伴你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(谷歌)数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际提议

介绍:
非常好的议论递归神经网络的小说,覆盖了EscortNN的定义、原理、训练及优化等各种方面内容,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:里面融合了成百上千的财富,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,各紧要内容都伴有实际例子及数量,书中的例子程序都是用卡宴语言编写的。

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:鲁棒及便宜的人为智能优先研讨布署:一封公开信,近期已经有StuartRussell, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签署The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是如今霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的秘闻威胁。公开信的内容是AI数学家们站在便民社会的角度,展望人工智能的前程提升方向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须求,以及要求留意的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研商较少。其实还有一部英国电视机剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一初始的自我学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第⑤季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的情景。说到此地推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了很多能源,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:非死不可人工智能探讨院(FAIEvoque)开源了一多元软件库,以扶持开发者建立更大、更快的深浅学习模型。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花费条件 Torch
中的默许模块,可以在更短的时日内练习更大局面的神经网络模型。

介绍:本文即使是写于二零一一年,可是那篇文章完全是小编的经验之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈Linton做的七个访谈。包涵了书中有些的疑点解答和某个私家学习提议

介绍:格外好的深浅学习概述,对两种流行的纵深学习模型都开展了介绍和议论

介绍:紧假若描述了利用奔驰G级语言进行数量挖掘

介绍:帮您知道卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其它的关于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,他的主页放了有的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:二个用来很快的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在那里你可以看到目前深度学习有如何新取向。

介绍:此书在音信搜索领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供2个I奇骏财富列表 ,收录了新闻寻找、网络音信寻找、搜索引擎完毕等地点有关的书本、研讨宗旨、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音讯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,相关的王法采取包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全景况的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家兴许都相比不熟悉,不妨通晓下。

介绍:
文中提到了最优,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合情合理的阅读稿,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。它落成了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间记念LSTM) 和德克萨斯奥斯汀分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络帕杰罗NN)的算法。NeuralTalk自带了三个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来尝试看

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上行使深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的章程练习深度框架的执行推荐引导,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(录像告诉)

介绍: 2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,小编的钻探方向是机器学习,并行总结如若您还想了然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挑三拣四

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件统计中的应用

介绍: Awesome种类中的公开数据集

介绍: 3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,快的原因一是用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是个数学切磋为主,上边的那份ppt是源于Fields举办的位移中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:
伊Stan布尔大学与谷歌(Google)合营的新诗歌,深度学习也得以用来下围棋,传说能达到六段水平

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还援引三个深度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:
DEEPLEA昂科拉NING.UNIVE讴歌RDXSITY的杂文库已经选定了963篇经过分类的纵深学习随想了,很多经典诗歌都已经选定

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、应用和扩张,很实用.境内网盘

介绍:很多店铺都用机器学习来缓解难点,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之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商讨的Jeremy弗里曼脑神经地理学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的研商数据,未来文告给大家用了。

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达成核心部分行使了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优良,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术互联网中挖掘深度知识、面向科技(science and technology)大数目标发掘。收集近伍仟万我音信、八千万舆论音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;辅助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的宗旨,研究Word2Vec的妙趣横生应用,OmerLevy提到了她在CoNLL二〇一五极品杂谈里的辨析结果和新办法,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,尽管其中的有个别课程已经归档过了,可是还有些的新闻尚未。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是费城高校开源的1位脸图像识别库。包括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壹),能预计人脸角度。

介绍:WSDM2016最佳诗歌把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比一般的propagation
model特别深厚一些。通过全局的一路顺风分布去求解逐个节点影响周详模型。借使合理(转移受到附近的熏陶周详影响)。可以用来反求每一种节点的震慑全面

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
卓殊棒的强调特征采取对分类体贴要性的篇章。心理分类中,依照互新闻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更理想的法力,陶冶和分类时间也大大下跌——更主要的是,不必花大量时刻在求学和优化SVM上——特征也如出一辙no
free lunch

介绍:CMU的总计系和电脑系有名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了计算和机具学习的差异

介绍:随着大数目时代的来临,机器学习变成解决问题的一种重大且主要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个敬而远之的方向,然而学术界和工业界对机器学习的探究各有讲究,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工业界侧重于如何用机器学习来缓解实际难题。那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、模型选用与超参优化、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下的文件模糊匹配库,老库新推,可总括串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周到)、token_sort_ratio(词排序相似周全)、token_set_ratio(词集合相似周到)等 github

介绍:Blocks是基于Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创立和管制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“近来恰好开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近日刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程摄像playlist,
感兴趣的同班可以关注,分外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一道特征,可更好地表述图片内容相似性。由于不依靠于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和保洁;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:推特(Twitter)技术团队对前段时间开源的光阴种类非常检测算法(S-H-ESD)Tucson包的牵线,其中对那多少个的概念和分析很值得参考,文中也关系——分外是强针对性的,某些世界支出的拾叁分检测在此外领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的答问,数据质量对各样框框公司的天性和功效都主要,文中总括出(不限于)22种典型数据质量难题显现的信号,以及优良的数额品质化解方案(清洗、去重、统一 、匹配、权限清理等)

介绍:粤语分词入门之财富.

介绍:15年布宜诺斯艾利斯纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的标准化随机场(C凯雷德F)介绍文章,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:做深度学习怎么着挑选GPU的提出

介绍: Stanford的特雷沃 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年同大旨报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,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计划.

介绍: 人脸识别1回开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 采用Torch用深度学习网络了然NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

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

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BM15八个模型。4)我是BM25的倡导者和Okapi落成者Robertson.

介绍:
自回归滑动平均(A奥德赛MA)时间连串的简约介绍,A奥迪Q3MA是研商时间种类的显要方法,由自回归模型(AQX56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参与source encoding
CNN的输入,拿到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:
爆料印度菜的可口秘诀——通过对大气菜单原料关系的开挖,发现印度菜美味的来由之一是其中的意味相互争辩,很风趣的文书挖掘商量

介绍:
HMM相关小说,其余推荐中文分词之HMM模型详解

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,一九〇三-一九四九)一九四七年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九二三-
贰零零捌)引入参数查对了对甚高频和什么低频词的形容 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是二个参数,日语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen 施密德huber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有无数奇骏NN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&指出……耐心阅读,相信你也会受益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN最近热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便的点子,通过BT软件,卡宴SS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的全面硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在面部识别上您本身都以大方,固然细微的反差也能辨别。切磋已证实人类和灵长类动物在脸部加工上差别于其他物种,人类利用梭状回面孔区(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不可偏废组合。

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神经互联网,互联网经过磨练可以做出惊人和可观的事物出来。此外小编博客的其他小说也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际上采取场景NN选取参考表,列举了有的一流问题提议使用的神经互联网

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梅隆大学爱德华·霍威教授.

介绍:谷歌对Facebook DeepFace的兵不血刃回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客小说,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式完结,以及呈现一些粗略的例证并指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,提供杂文和落到实处代码.

介绍:基于神经网络的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,近期可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
 思路已毕.

介绍:本文依照神经网络的进步历程,详细讲解神经互连网语言模型在各种阶段的花样,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,计算的尤其好.

介绍:经典难题的新商量: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)竞技打折方案源码及文档,包蕴完整的数目处理流程,是上学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讨期刊,每篇小说都含有1个算法及相应的代码、德姆o和试验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的没错和可另行的探讨期刊。小编直接想做点类似的干活,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,研商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
,支持创设各类互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的意况下中央达标线性加速。12块Titan
20钟头可以达成Googlenet的训练。

介绍:那是3个机械学习能源库,即使比较少.但蚊子再小也是肉.有优异部分.此外还有三个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICAMurano15上的主旨报告材质,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,从一九九九年早先到当下积累了成百上千的正式词语解释,假设你是壹位刚入门的朋友.可以借那本词典让自身成长更快.

介绍:通过分析1929年于今的比赛数据,用PageRank统计世界杯参赛球队名次榜.

介绍:凯雷德语言教程,其余还援引2个奥迪Q3语言教程An Introduction to
R
.

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

介绍: 二个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
商量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的优化与自由情势课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的内核,值得深远学习 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样方面

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA核心抽取.

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)难点

介绍: DeepMind诗歌集锦

介绍:
3个开源语音识别工具包,它近年来托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热心的爱人翻译了中文版,大家也足以在线阅读

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,深远浅出.

介绍: 万分强劲的Python的数据解析工具包.

介绍: 二零一五文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的发端测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby完结不难的神经网络例子.

介绍:神经互连网黑客入门.

介绍:好多数码化学家名家推荐,还有资料.

介绍:达成项目现已开源在github上边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,古板的方法也能和word2vec拿走大概的效劳。其它,无论小编怎么试,GloVe都比然而word2vec.

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

介绍:机器学习中的首要数学概念.

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情绪分类效果很好.兑现代码.

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)和中路统计学(36-705),聚焦计算理论和方法在机器学习园地应用.

介绍:《印度孟买财经学院蒙特Carlo方法与自由优化学科》是北大应用数学学士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的对象一定要探望,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:生物农学的SPA兰德酷路泽K大数目应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的故事情节可以关心一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术照旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出自个儿牛逼到无以伦比的idea(自动总结翻译规律、自动领悟语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌学术简单搜一下,即使谷歌(谷歌(Google))不可用,这些网址有那个领域几大顶会的舆论列表,切不可一概而论,胡乱如若.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推特感情分类,落实代码.

介绍:NIPS CiML 2015的PPT,NIPS是神经音信处理系统进展大会的英文简称.

介绍:爱达荷教堂山分校的深浅学习课程的Projects 各个人都要写三个舆论级其余报告
里面有一部分很有意思的施用 大家可以看看 .

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

介绍:文中提到的三篇诗歌(机器学习这些事、无监督聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机器学习课也很了不起

介绍:莱斯大学(Rice University)的深度学习的可能率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成鸡尾酒评论的开源推特(Twitter)机器人,github地址.

介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 泰勒最近在McGillUniversity切磋会上的告诉,还提供了一文山会海讲机器学习方法的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(Amazon)在机器学习方面的一部分应用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:二个根据OpenGL已毕的卷积神经网络,辅助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|金融等领域)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量历史学》.

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读书会能源集中,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 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}数据操练营:凯雷德&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和PRADONN的座谈 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年春季学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录制,很不错.国内镜像.

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib完毕易用可增加的机器学习,国内镜像.

介绍:今后上千行代码可能率编程(语言)达成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外二个,其余还援引《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走势.

介绍:国际人工智能联合会议起用故事集列表,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:有趣的机器学习:最明显入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

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

介绍:卡耐基梅隆大学总计机高校语言技术系的能源大全,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,机器学习能源.

介绍:推特心绪分析工具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:北大大学副教授,是图挖掘地点的学者。他牵头设计和贯彻的Arnetminer是国内领先的图挖掘系统,该连串也是三个集会的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半监控学习,multi-label学习和集成学习方面在列国上有一定的震慑力.

介绍:信息寻找,自然语言处理,机器翻译方面的专家.

介绍:吴军博士是时下谷歌(Google)中国和日本德语搜索算法的第1设计者。在谷歌其间,他领导了好多研发项目,包含不少与粤语相关的产品和自然语言处理的类型,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关故事集集.

介绍:怎么着评价机器学习模型体系文章,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的中夯落成框架.

介绍:Storm手册,国内有中文翻译版本,多谢作者.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机器翻译学术故事集写作方法和技术,Simon Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类视频How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经互联网训练中的Tricks之迅捷BP,博主的别样博客也挺美丽的.

介绍:我是NLP方向的学士,短短几年内切磋成果颇丰,推荐新入门的情人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg依据谷歌Scholar建立了一个处理器领域的H-index牛人列表,我们耳熟能详的各类领域的大牛绝大多数都在榜上,包含1个人诺Bell奖得主,叁拾7位图灵奖得主,近百位美利坚合营国工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在那里推荐的缘故是豪门可以在google通过寻找牛人的名字来赢得越来越多的能源,那份材质很宝贵.

介绍:用大型语料库学习概念的层次关系,如鸟是鹦鹉的上司,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上边。立异性在于模型构造,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)迭代划算边际可能率(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,即使Sportage语言
已经有像样的项目,但终究能够扩张1个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

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

介绍:图像指纹的双重识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供计算机视觉、机器视觉应用的商号音信汇总.应用领域包罗:自动协理驾驶和交通管理、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、各个工业自动化和视察、医药和生物、移动装备目的识别和AOdyssey、人群跟踪、录制、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:耶鲁吉尔伯特 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/深度学习的多寡向量化工具Canova,github,
辅助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文件向量化.

介绍:迅速入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了一部分机械学习技术,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征采用和模型选拔难点.

介绍:基于斯Parker的火速机器学习,录像地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗.

介绍:十四位数据物理学家语录精选.

介绍:深度学习在大数量解析世界的应用和挑战.

介绍:免费的机器学习与数学书籍,除此之外还有其他的免费编程书籍,编程语言,设计,操作系统等.

介绍:一篇关于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能高效落成磨练的常见(多层)深度网络HN.

介绍:深度学习解读作品.

介绍:Coursera上的引进系统导论(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,博客的别样机器学习小说也不错.

介绍:推荐系统”本性化语义排序”模型.

介绍:心绪时刻更惜字——MIT的新颖推文(Tweet)讨论结果.

介绍:德雷斯顿大学人类语言技巧探讨相关杂谈.

介绍:完成神经图灵机(NTM),品类地址,此外推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿大学的机械视觉(二〇一六),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”公布第一版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, 杰夫 Ullman 新版增加Jure
Leskovec作为合营笔者,新增社交网络图数据挖掘、降维和广阔机器学习三章,电子版仍旧免费.

介绍:三个深度学习能源页,资料很丰硕.

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的引荐系统,境内译版.

介绍:博士学位诗歌:ELM商讨进展.

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:面向数据信息的文本挖掘.

介绍:用互联网图片合成延时视频(SIGGRAPH 二零一四).

介绍:分类系列的维数魔难.

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

介绍:预测模型入门.

介绍:深远浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben Jones的数额可视化提议.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

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

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引KugaI词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的狐狸尾巴检测工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU大致达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet练习到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet相比较,接纳动态数据流引擎,提供越来越多灵活性。以后将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二零一六年国际总计机视觉与情势识别会议paper.

介绍:Netflix工程老总眼中的归类算法:深度学习优先级最低,中文版.

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

介绍:基于Caffe的加快深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(练习与)存储.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其余推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式奥迪Q7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)学习笔记整理种类.

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:故事集:通过地下知识迁移陶冶TiggoNN.

介绍:面向金融数据的感情分析工具.

介绍:(Python)主旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌(Google)大脑数学家、caffe成立者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks完成XC60NN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的海量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的多个难点.

介绍:神经互联网学习材质推荐.

介绍:面向体系学习的XC60NN综述.

介绍:瑞鹰文本处理手册.

介绍:“一定要看”的Python视频集锦.

介绍:谷歌(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数目标随意算法(UC Beck雷 二零一三).

介绍:DataCamp中级Sportage语言教程.

介绍:免费电子书:轻松领悟拓扑学,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,他的性状就是各个化的分类,回归和聚类的算法包括辅助向量机,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2个让机器学习钻研不难化的根据Theano的库程序。

介绍:NuPIC是三个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是肌肤的纯正总结方式。HTM的基本是根据时间的频频学习算法和仓储和取消的时空情势。NuPIC适合于五花八门的难点,特别是检测至极和展望的流多少来源。

介绍:Nilearn
是二个可见飞速统计学习神经映像数据的Python模块。它拔取Python语言中的scikit-learn
工具箱和部分举行前瞻建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进展屡次三番串的总计。

介绍:Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。
它的目标是提供灵活、不难选择并且强大的机械学习算法和展开四种各个的预约义的环境中测试来相比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的一个互联网挖掘模块。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。它接济向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法举办分拣。

介绍:Fuel为您的机械学习模型提供数据。他有三个共享如MNIST, CIFAKoleos-10
(图片数据集), 谷歌(Google)’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你使用她来经过很三种的措施来替代本人的数额。

介绍:Bob是1个免费的信号处理和机具学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的,它的设计目的是变得进一步便捷并且减少开销时间,它是由拍卖图像工具,音频和视频拍卖、机器学习和格局识其余汪洋软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和总括的数据集的库程序。那么些模块对于玩具难题,流行的电脑视觉和自然语言的数据集提供专业的Python语言的接纳。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它最紧假设在重重可收获的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中采用监督分类法。
它还举行特征选用。
这个分类器在诸多下边相结合,可以形成不相同的诸如无监控学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类连串。

介绍:IEPY是3个专注于关系抽取的开源性音讯抽取工具。它最紧要针对的是亟需对大型数据集进行音信提取的用户和想要尝试新的算法的物理学家。

介绍:Quepy是因而转移自然语言难题由此在数据库查询语言中展开查询的一个Python框架。他得以回顾的被定义为在自然语言和数据库查询中不相同品种的难点。所以,你不用编码就可以建立你本人的二个用自然语言进入你的数据库的系统。将来Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支撑。并且安插将它延伸到其余的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经网络的纵深学习的三个库程序,它利用的是通过PyCUDA来展开GPU和CUDA的加速。它是最关键的神经互连网模型的档次的工具而且能提供一些不一致的移动函数的激活效率,例如引力,涅斯捷罗夫引力,信号丢失和甘休法。

介绍:它是二个由有用的工具和一般性数据正确义务的壮大组成的贰个库程序。

介绍:那几个顺序包容纳了大量能对你落成机器学习义务有资助的实用程序模块。其中大批量的模块和scikit-learn一起工作,其余的常备更有用。

介绍:Ramp是1个在Python语言下制定机器学习中增速原型设计的缓解方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机械学习和总计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了三个简短的注明性语法探索成效由此可以高效有效地履行算法和转移。

介绍:这一比比皆是工具通过与scikit-learn包容的API,来创设和测试机器学习效果。这几个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序行使中很受用。当您利用scikit-learn这几个工具时,你会觉拿到碰到了很大的帮衬。(即便那只辛亏你有两样的算法时起功效。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的主意为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有多少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2个部落以平行的不二法门陶冶分类器。同时它也提供了一个交互式的始末。

介绍:用亚马逊(亚马逊(Amazon))的机械学习建筑的大概软件收集。

介绍:那是1个在Python语言下基于scikit-learn的万分学习机器的贯彻。

介绍:电子书降维方法,此外还引进Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的深度学习数据集列表.

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反扑,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的五个方面.

介绍:南达科他香槟分校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:CVPPRADO二〇一五上谷歌(Google)的CV切磋列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习活动发现篮球赛漂亮片段.

介绍:对本土化特征学习的辨析

 

 

【编辑】Major术业

机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

小说链接地址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

介绍:这是奥地利人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的新式版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从一九三六年起来讲起,到60-80时期,80-90时代,一向讲到三千年后及近期几年的进行。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用分外周全.

注:机器学习质地篇目一共500条,篇目二发端更新

201《Understanding Convolutions》

可望转发的爱人,你可以不用联系自个儿.可是一定要封存原文链接,因为那么些项目还在继承也在不定期更新.希望旁观小说的恋人可以学到更加多.其它:有个别质感在中华访问必要梯子.

介绍:使用卷积神经互连网的图像缩放.

介绍:ICML二〇一四杂谈集,优化伍个+稀疏优化二个;强化学习陆个,深度学习三个+深度学习总结1个;贝叶斯非参、高斯进程和读书理论一个;还有划算广告和社会采用.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:,第二8届IEEE统计机视觉与模式识别(CVP讴歌ZDX)大会在美利坚联邦合众国罗马举行。微软研究员们在大会上出示了比在此之前更快更准的微处理器视觉图像分类新模型,并介绍了什么使用Kinect等传感器实将来动态或低光环境的长足大规模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/库的综合/相比较.

介绍:数据可视化最佳实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度网络.

介绍:数据物理学家职位面试题.

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常用消息财富.

介绍:语义图像分割的实际情况演示,通过深度学习技术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连网,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公文流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及新型进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据正确(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产条件(产品级)机器学习的空子与挑衅.

介绍:神经互连网入门.

介绍:来自巴黎高等师范的结构化稀疏随想.

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的舆论 .

介绍:二十个最叫座的开源(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的新式篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的新式评论小说《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的预测分析服务框架Palladium.

介绍:John Langford和哈尔 Daume III在ICML二零一五上有关Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完那100篇诗歌就能成大数量高手,境内翻译.

介绍:NLP课程《社交媒体与公事分析》精选阅读列表.

介绍:写给开发者的机械学习指南.

介绍:基于维基百科的热点音讯发现.

介绍:(Harvard)HIPS将发布可伸张/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上根据Mean-for-Mode推断的快速LDA练习.

介绍:从实验室到厂子——营造机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的伍个经典数据集(及其它9伍个列表).

介绍:谷歌面向机器视觉的深浅学习.

介绍:创设预测类应用时怎么抉择机器学习API.

介绍:Python+心境分析API达成传说情节(曲线)分析.

介绍:(酷路泽)基于Twitter/情绪分析的口碑电影推荐,别的推荐分拣算法的实证比较分析.

介绍:CMU(ACL 二〇一三)(500+页)面向NLP基于图的半监察学习算法.

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义.

介绍:(EscortLDM 二零一四)总结强化学习入门.

介绍:戴维 Silver的纵深加深学习教程.

介绍:深度神经互联网的可解释性.

介绍:Spark赶快入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机械学习.

介绍:Stanford社交互连网与消息互连网分析课程资料+课设+数据.

介绍:大卫Silver(DeeMind)的强化学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的全速深度学习.

介绍:来自微软的<奥迪Q7编程入门>.

介绍:(Go)心境分析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:二〇一六年深度学习暑期课程,推荐助教主页.

介绍:那是一篇有关百度作品《基于深度学习的图像识别进展:百度的若干执行》的摘要,提出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:大学生诗歌:(Ilya Sutskever)本田CR-VNN练习.

介绍:深度神经互连网的朱红区域:可解释性难题,中文版.

介绍:Golang 完毕的机器学习库能源汇总.

介绍:深度学习的总结分析.

介绍:面向NLP的深度学习技术与技巧.

介绍:Kaggle’s Crowd弗劳尔竞技NLP代码集锦.

介绍:北大的自然语言掌握课程.

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
先生在机器学习教学方面装有丰盛的经历,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国洛杉矶大学 & 谷歌(谷歌)瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于统计和翻译机器学习和电脑视觉类资料的博客,包罗的始末:Hinton的CSC321课程的总括;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的下结论;python的法则计算;Theano基础知识和磨炼总括;CUDA原理和编程;OpenCV一些总括.

介绍:针对实际难点(应用场景)怎么着抉择机器学习算法(体系).

介绍:数据科学免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有怎么着?推荐MSRA的Frank
Soong老师关于语音合成的吃水学习方式的录制和幻灯片与以及谷歌的LSTM-GL450NN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据正确的法门

介绍:形式识别与机具学习书本推荐,本书是微软加州圣地亚哥分校商量院大神Bishop所写,算是不过广为认知的机器学习读本之一,内容覆盖周详,难度中上,适合大学生中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:那篇诗歌荣获EMNLP二零一四的特等数据/能源奖出色奖,标明的推特数据集

介绍:我在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件财富汇总

介绍:Buffalo高校教师Sargur Srihari的“机器学习和几率图模型”的视频课程

介绍:利亚希伯来高校讲授Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢高校助教Shai
Ben-大卫的新书Understanding Machine Learning: From 西奥ry to
Algorithms,此书写的比较偏理论,适合对机器学习理论有趣味的同班选读

介绍:机器学习学习清单

介绍:新浪上边的一篇关于NLP界有何神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创办者&COO Raúl
Garreta面向初学者大体归纳使用机器学习进度中的主要概念,应用程序和挑衅,意在让读者可以继承查找机器学习知识。

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(Amazon)数据和众包Mechanical
Turk上,已毕了来自彩票和拍卖的体制,以募集用户对成品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)练习集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,升高商家利润和消费者知足度

介绍:来自贝克莱分校的宽泛机器学习.

介绍:来自52ml的机器学习资料大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是二零一一年世界首个数据科高校(位于哥伦比亚(República de Colombia)高校)老板,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 二零一四 @
CMU上长达4钟头的告知,共248页,是对引进系统提升的一遍周详概括,其中还包涵Netflix在性子化推荐方面的部分经历介绍.

介绍:(ECML PKDD 二〇一五)大数据流挖掘教程,别的推荐ECML PKDD 2015
Tutorial列表
.

介绍:Spark上的Keras纵深学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习统计物法学.

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 二〇一四)Python核心建模.

介绍:Hadoop集群上的广阔分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的吃水学习热门”东家”名次.

介绍:(c++)神经互联网手把手达成教程.

介绍:Hong Kong中文高校汤晓鸥助教实验室公布的巨型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 有名气的人,202K
脸部图像,每一种图像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(谷歌)探讨院Samy Bengio等人多年来写的LX570NN的Scheduled
萨姆pling陶冶方法故事集.

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/深度学习有关品种大列表.

介绍:CMU的音讯论课程.

介绍:谷歌(Google)商讨院Samy
Bengio
等人方今写的安德拉NN的Scheduled
Sampling练习方法杂文.

介绍:基于Hadoop集群的宽广分布式深度学习.

介绍:来自加州理工州立大学及NVIDIA的行事,很实在很实用。采纳裁剪互联网连接及重练习方法,可极大削减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,模型参数可大幅压缩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22个人大数据数学家,通过他们的名字然后放在google中摸索一定能找到很多很棒的财富译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的深浅学习(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:数据正确(学习)财富列表.

介绍:应对非均衡数据集分类难题的八大策略.

介绍:重点推荐的拾九个数据正确相关课程.

介绍:递归神经互连网.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:统计建模/总结神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的经贸图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经互联网与深度学习。最近提供了前四章的文稿,第一章经过手写数字识其他例证介绍NN,第①章讲反向传来算法,第二章讲反向传来算法的优化,第肆章讲NN为何能拟合任意函数。多量python代码例子和互相动画,生动有趣.中文版

介绍:数据科学大咖荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习能源列表.

介绍:很多arXiv下边出名杂谈能够在那个网站找到github的种类链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:Spark机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:PaulAlan人工智能实验室表示,谷歌Scholar是十年前的产物,他们今后想要做尤其的进步。于是推出了崭新的,专门针对地理学家设计的学术搜索引擎塞马ntic
Scholar.

介绍:半督察学习,Chapelle.篇篇都以经典,小编包含Vapnik,Bengio,Lafferty,乔丹.别的推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
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:为入门者准备的纵深学习与神经互连网免费能源.

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

介绍:三星(Samsung)开源的快捷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——大数量/事件处理的语义方法.

介绍:LSTM(Long Short Term Memory)和智跑NN(Recurrent)学习教程.

介绍:Princeton Vision Group的吃水学习库开源.

介绍:基于AWS的自发性分布式科学统计库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:推荐波尔图大学机器学习与数量挖掘商量所所长——周志华助教的谷歌(Google)学术主页.

介绍:免费书:面向数据科学的高级线性模型.

介绍:基于知识迁移的神经网络高效磨炼Net2Net.

介绍:徐亦达机器学习课程 Variational Inference.

介绍:深度神经互联网结构学习.

介绍:来自麻省理工大学的Multimodal Deep Learning papers.

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

介绍:这么些专栏是一个stanford学生做的CS183c课程的贰个note,该科目是由Reid
霍夫曼等网络boss级人物设置的,每节课请1个人巨头公司的相干负责人来做访谈,讲述该集团是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb创办者Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言领悟(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——索罗德L+PAJERONN算法消息论.

介绍:数据物理学家结业后持续学习的5种格局.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下农学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:2016年份CCF卓绝大学生学位随想奖诗歌列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

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

介绍:南开高校邱锡鹏教员编制的神经互连网与深度学习读本,ppt.

介绍:微软亚洲商讨院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其他技艺原理分析

介绍:迈克尔·I.乔丹的主页.依据主页可以找到很多财富。迈克尔·I.Jordan是名牌的统计机科学和计算学学者,主要切磋机器学习和人工智能。他的关键贡献包涵指出了机械学习与统计学之间的关联,并促进机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的严重性。

介绍:杰弗里·Avery斯特·辛顿
F本田CR-VS是一人英帝国诞生的估量机学家和感情学家,以其在神经网络方面的贡献有名。辛顿是反向传播算法和比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的主动推进者.通过她的主页可以开掘到很多Paper以及出色学生的paper,别的推荐她的学生Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机械学习方向的牛人,即使你不知情可以翻阅对话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习运用演进

介绍:MIT出版的吃水学习电子书,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)切磋院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第叁版(草稿)

介绍:Stanford新课”计算词汇语义学”

介绍:东京武大王姝华先生的计算机器学习与机具学习导论视频链接:密码:
r9ak
.可能率基础

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

介绍:(布莱克Hat2014)深度学习运用之流量鉴别(协议鉴别/非常检测),[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:二个推荐系统的Java库

介绍:多为重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学计估量算学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供多量的机械学习算法和计算检验,并可以处理中小圈圈的数据集

介绍:递归神经互联网awesome种类,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro多明戈斯是华盛顿高校的上书,主要商量方向是机械学习与数量挖掘.在2014年的ACM
webinar会议,曾揭橥了有关盘点机器学习园地的五大流派主旨解说.他的个人主页拥有许多相关商讨的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:那篇小说内的推介系统财富很丰盛,我很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的散文.

介绍:(天农学)贝叶斯方法/MCMC教程——统计实战

介绍:免费书:总计稀疏学习,我Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都以北卡罗来纳教堂山分校高校的教学,TrevorHastie更是在计算学学习上建树多多

介绍:Lacrosse分布式计算的迈入,其余推荐(昂科拉)天气变化可视化,(ENVISION)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的主旨研讨会——心思分析与深度加深学习

介绍:深度学习卷积概念详解.

介绍:Python推荐系统开发库汇总.

介绍:超棒的神经网络课程,深入浅出介绍深度学习,由雨果 Larochelle(Yoshua
Bengio的学士生,杰弗里 Hinton从前的博士后)主讲,强烈推荐.

介绍:加州Berkeley分校新学科,面向视觉识其余卷积神经互连网(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
二〇一四集会总括第③片段,第1有些.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:麻省政法大学老牌视觉几何组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事先两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨识图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。散文、数据和代码.

介绍:计算机视觉的七个较大的数据集索引,
包涵38三个标签,共收录了3十五个数据集合,点击标签云就可以找到自身索要的库了.

介绍:汤姆bone 对 ICCV SLAM workshop 的下结论: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且商讨了 feature-based
和 feature-free method 的长度。在国民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 贰零壹陆的ImageNet竞赛以及MS COCO竞技联合研商会的幻灯片和视频.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]基于TensorFlow的纵深学习/机器学习课程.

介绍:Enclave-bloggers网站二零一五”必读”的100篇小说,科雷傲语言学习的福音.

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

介绍:这是一本在线的深度学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
亚伦 Courville.如若你是1人新入门的学习者可以先看那本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.中文译本

介绍:UFLDL推荐的深度学习阅读列表.

介绍:London州立大学布法罗分校2014年春天机械学习课程主页.

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

介绍:大学生杂谈:神经网络总结语言模型.

介绍:文本数据的机器学习活动分拣方法(下).

介绍:用奥迪Q3NN预测像素,可以把被屏蔽的图样补充完整.

介绍:微软探究院把其深度学习工具包CNTK,想进一步精晓和学习CNTK的同学能够看后天发布的《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,全体Python示例,内容覆盖Carl曼滤波器、增加Carl曼滤波,无迹Carl曼滤波等,包括练习和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据正确的计算测算,奥迪Q7示例代码,很正确GitHub.

介绍:这本书是由Yoshua
Bengio撰写的教程,其内容包括了学习人工智能所利用的深浅学习架构的上学财富,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,小说和财富的清单。那张清单依照各样主旨展开写作,包涵了过多与深度学习有关的门类、总括机视觉、加强学习以及各样架构.

介绍:那是由Donne马丁策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数据、Hadoop、scikit-learn和不错Python堆栈以及广大别的地点的始末。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有其中,当然还有相关的特定构架和概念等.

介绍:开源的吃水学习服务,DeepDetect是C++完成的依照外部机器学习/深度学习库(近来是Caffe)的API。给出了图片磨练(ILSV奥迪Q5C)和文件陶冶(基于字的情丝分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是国外的三个科学技术频道,涵盖了数量挖掘,分析以及数据科学类的小说.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经故事事集:数据挖掘与总括学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon揭橥.

介绍:犹他州高校马特 Might教授推荐的硕士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不强烈的不错——几率论导论(MITx).

介绍:CRUISER语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态纪念网络完毕.

介绍:英文主页

介绍:四十九个大数据解析最佳学习资源(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?没有数量如何是好?推特(TWTR.US)官方公布了三个那3个难能可贵的数据集:12万标注过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机械学习重点集会ICL汉兰达 二零一六起用小说

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/内容设计休戚相关能源推介

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2014版)三十八个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔 I.
Jordan两位我们第四回联袂发文,CAFFE和SPAQashqaiK完美结合,分布式深度学习混搭形式!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Rubicon包的好网站Awesome 42

介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim
Kraska
的2个探究项目,MLbase是二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视频集锦

介绍:路虎极光语言深度学习第二节:从零起先

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner杂文引用数据集(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CaffeOnSpark

介绍:Learning to Rank简介

介绍:举世深度学习专家列表,涵盖研商者主页

介绍:Spark生态一流项目集中

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
开设的纵深学习课程,课程youtube地址,谷歌DeepMind的研商物理学家,其它首页:computervisiontalks的始末也很充裕,倘诺您是做机械视觉方面的讨论,推荐也看看其余内容.肯定收获也不小.还有,那位youtube主页顶过的视频也很有分量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习世界的哈克er
news.紧跟深度学习的音讯、探讨进展和有关的创业小项目。从事机械学习,深度学习世界的爱侣提议每天看一看

介绍:马克斯out网络剖析

介绍:NIPS领域的会议paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的应用,要是你从事生物工程领域,可以先读书一篇作品详尽介绍

介绍:深度学习在海洋生物新闻学领域的施用

介绍:一些有关机器学习需要掌握知识,对于刚(yú gāng )刚入门机器学习的同班应该读一读

介绍:斯坦福大学机械学习用户组主页,网罗了北卡罗来纳教堂山分校大学局地机械学习领域专家与谍报

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

介绍:Golang机器学习库,不难,易伸张

介绍:用斯威夫特开发苹果应用的倒是很多,而用来做机械学习的就相比较少了.SwiftAi在那上边做了累累聚集.可以看看

介绍:怎么样向1位伍岁的毛孩先生子解释资助向量机(SVM)

介绍: reddit的机械学习栏目

介绍:
统计机视觉领域的一对牛人博客,超有实力的钻研部门等的网站链接.做总结机视觉方向的心上人提议多关注其中的财富

介绍:香港(Hong Kong)中文大学深度学习研商主页,其它探讨小组对二零一一年deep learning
的最新进展和相关杂文
做了整理,其中useful
links的始末很收益

介绍:
那是一篇有关寻找引擎的学士杂谈,对今天大规模应用的摸索引擎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(终究那类书比较少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习地点的探讨诗歌.

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

介绍: 社交统计研商有关难题综述.

介绍: 社交总计应用领域概览,里面有个别经典散文推荐

介绍: 协同过滤在推荐系统应用.

介绍: 协同过滤在情节引进的商讨.

介绍: 协同过滤经典杂文.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: 亚马逊对此联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 统计机图形,几何等杂谈,教程,代码.做统计机图形的引荐收藏.

介绍:
推荐哥伦比亚共和国大学课程,稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年到现在由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的华年探讨者奖(Young
Researcher
Award)授予已毕博士学位后七年内获取良好进献的;由CV社区提名,在CVPCRUISER会议上揭橥。二零一五年得主是哥大助理教师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机器学习系知名助教亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员怎么样学习Machine
Learning》的指出:亚历克斯推荐了众多有关线性代数、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:
软件工程领域以后也对机械学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的定义,分享了无数代码集合,并且认为ML可以用在展望代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等职分上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习举办目的识其他财富列表:包蕴凯雷德NN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、Fast奇骏-CNN、DeepBox、M本田CR-V-CNN、法斯特er
奥迪Q5-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

介绍: Yann LeCun 2015纵深学习课程的幻灯片(Deep Learning Course by Yann
LeCun at Collège de France
2014)百度云密码:
cwsm 原地址

介绍:
澳大汉诺威国立星机交互组五篇CHI16作品。1.众包激励机制的一坐一起工学商量:批量结算比单职责的达成率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇主旨分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识其他位移算计。5.鼓励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,专为黑客创设,而非为数学家而作。它用Rust开发,传统的机器学习,至今的吃水学习通吃。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、比较强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICL奥迪Q5 二零一六 杂谈的代码集合

介绍: 此书是北卡罗来纳教堂山分校大学几率图模型大牛达芙妮Koller所写,紧要涉及的是贝叶斯互连网和马尔科夫逻辑互连网的learning和inference难题,同时又对PGM有深厚的争鸣解释,是读书可能率图模型一定要看的图书。难度中上,适合有一对ML基础的大学生.[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:
那是一份有关机器学习和数量挖掘在网络安全地点利用的财富帖,包蕴了某个非常紧要的站点,杂谈,书籍,巴黎综合理工课程以及一些灵光的教程.

介绍: 弗吉尼亚地质大学(MIT)开设课程.S094:自主驾驶汽车的深浅学习

介绍: ICML 二零一五摄像集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度学习

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:微软南美洲研商院的刘铁岩等人多年来在AAAI
2017上做的关于优化以及常见机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对古板的优化算法,特别是部分争辨天性以及分布式算法的相应理论天性都有二个相比详细的下结论。相当适合想连忙明白这几个领域的专家和工程师。别的,那个Tutorial还介绍了D高通的一部分状态,作为二个分布式总计平台的得失,还附带比较了Spark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设计思想和达成,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的性情和异同。

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:录像发表:自然风貌可看重机器学习(NIPS 2015 Workshop)

介绍:谷歌(Google)发表大规模音频数据集

介绍:陶冶神经互连网的5种算法

介绍:笔记:巴黎综合理工CS224n深度求学NLP课程(2017)

介绍:London深度学习讨论会资料

介绍:诗歌导读:深度神经网络了然、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有很多经典推荐可以阅读

介绍:面向机器学习的Marco夫链蒙特Carlo(MCMC)

介绍:深度学习杂谈与财富大列表(诗歌、预陶冶模型、课程、图书、软件、应用、相关列表等)

介绍:自然语言处理NLP数据集列表

介绍:软件工程师的机械学习

介绍:量化金融(Quants)能源列表

介绍:《总括机依旧不大概做怎么样——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌发故事集详解TPU

介绍:二〇一七年ICWSM会议散文合集,业内对它的褒贬是:”算是最一流也是最早的关于社会总计的议会”。里面的舆论半数以上是讨论社交互连网的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容依旧挺前沿的。若是您是做社会计算的或然得以看看。毕竟是行业内独占鳌头的议会。对了,只假使你领会名字的有名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台大李宏毅普通话机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者峰会(普通话字幕)

介绍:浦项科学和技术2017季CS231n深度视觉识别课程录像

 

 

转自 https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

介绍:帮您知道卷积神经网络,讲解很显然,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups & Group Convolutions.
小编的别样的关于神经互联网作品也很棒

介绍:那是一份python机器学习库,若是您是1位python工程师而且想深刻的读书机器学习.那么那篇作品恐怕可以协助到你.

202《Introduction to Deep Learning Algorithms》

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的故事集

介绍:这一篇介绍若是安顿和管制属于你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.

203《Learning Deep Architectures for AI》

介绍:一本学习人工智能的书籍,小编是Yoshua Bengio,相关国内通讯

介绍:假设您还不驾驭哪些是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇著作已经被翻译成中文,倘使有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

204《杰弗里 E. Hinton个人主页》

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有个别介绍性小说和课件值得学习

介绍:RAV4语言是机械学习的重中之重语言,有那些的情侣想学学汉兰达语言,可是接连忘记一些函数与重点字的意思。那么那篇小说大概能够协理到您

205《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF SCIENCE》

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:作者该怎么选取机器学习算法,那篇小说对比直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等形式的三六九等,其它啄磨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。其它还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

206《H2O》

介绍:三个用来飞速的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,我对于例子的精选、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

207《ICLKuga 贰零壹伍议会的arXiv稿件合集》

介绍:在此处你可以见见近日深度学习有怎么着新势头。

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, 也适合老手温故而知新.
比起MLAPP/P奥迪Q3ML等大部头,
可能那本你更要求!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

208《Introduction to Information Retrieval》

介绍:此书在新闻搜索领域鲜明,
除提供该书的免费电子版外,还提供1个ITiguan能源列表
,收录了音信寻找、互连网新闻寻找、搜索引擎完毕等地点有关的书本、讨论中央、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:小编是根源百度,可是他自小编已经在二〇一五年二月份报名离职了。不过那篇小说很不利若是您不知晓深度学习与协理向量机/总结学习理论有怎么着关联?那么相应及时看看那篇小说.

209《Information Geometry and its Applications to Machine Learning》

介绍:音讯几何学及其在机器学习中的应用

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)公司和MIT共同出品的电脑科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013。分为5超过半数:1)注脚,总结。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

210《Legal Analytics – Introduction to the Course》

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习化解法律相关分析和预测难题,相关的法律接纳包罗预测编码、早期案例评估、案件完全处境的估算,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们莫不都比较素不相识,不妨驾驭下。

介绍:新闻时期的处理器科学理论,如今境内有纸质书购买,iTunes购买

211《文本上的算法》

介绍:
文中提到了最优,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,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative Model

介绍:那是一本由雪城学院新编的第2版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学Highlander语言的同室选读。

212《NeuralTalk》

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是3个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它已毕了Google(Vinyals等,卷积神经互联网CNN + 长长期回忆LSTM) 和俄亥俄州立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络本田CR-VNN)的算法。NeuralTalk自带了多少个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的肖像来尝试看

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, JonLexus等大神向Knuth提出了十九个难题,内容囊括TAOCP,P/NP难点,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

213《Deep Learning on Hadoop 2.0》

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

介绍:不会统计怎么办?不驾驭怎么着采纳适合的计算模型怎么做?那这篇小说你的精彩读一读了斯坦福Joshua
B. Tenenbaum和哈佛Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。可以自行选取回归模型种类,还是能自动写报告…

214《Practical recommendations for gradient-based training of deep
architectures》

介绍:用基于梯度下跌的点子练习深度框架的举行推荐指引,小编是Yoshua Bengio
.多谢@xuewei4d 推荐

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校可以通晓一下

215《Machine Learning With Statistical And Causal Methods》

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(录像告诉)

介绍:那是一本音信搜索有关的书本,是由剑桥Manning与谷歌(谷歌)副总监Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的信息寻找教材之一。近日我扩展了该课程的幻灯片和作业。IMurano相关财富:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

216《Machine Learning Course 180’》

介绍: 1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:Deniz Yuret用10张美观的图来分解机器学习重大约念: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.很鲜明

217《回归(regression)、梯度下跌(gradient descent)》

介绍:
机器学习中的数学,我的研商方向是机器学习,并行总计即便您还想精晓一些任何的可以看看她博客的其余文章

介绍:雅虎商量院的多寡集汇总:
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,以及系统类的数码。

218《美团推荐算法实践》

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:那是一本华盛顿圣Louis分校总括学闻明教师特雷沃 Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二零一四年7月一度开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

219《Deep Learning for Answer Sentence Selection》

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的精选

介绍:机器学习最佳入门学习材质汇集是专为机器学习初大方推荐的上乘学习能源,帮忙初学者神速入门。而且那篇小说的介绍已经被翻译成中文版。假使您多少熟习,那么本身指出你先看一看粤语的牵线。

220《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
Networks for Web Search 》

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件计算中的应用

介绍:紧如若沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包蕴几本综述作品,将近100篇诗歌,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

221《Awesome Public Datasets》

介绍: Awesome种类中的公开数据集

介绍:那是一本图书,主要介绍的是跨语言音讯寻找方面的文化。理论很多

222《Search Engine & Community》

介绍: 贰个学术搜索引擎

介绍:本文共有多少个系列,作者是缘于IBM的工程师。它最紧要介绍了引进引擎相关算法,并协理读者很快的完结那个算法。
追究推荐引擎内部的秘密,第 2 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,追究推荐引擎内部的隐私,第1 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

223《spaCy》

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:康奈尔大学信息科学系助理助教大卫Mimno写的《对机械学习初学者的一点提议》,
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.”

224《Collaborative Filtering with Spark》

介绍: Fields是个数学探究为主,上面的那份ppt是出自Fields举行的活动中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍:这是一本有关分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,我是佐治亚理工的詹姆斯 L.
McClelland。珍爱介绍了种种神级互连网算法的分布式落成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

225《Topic modeling 的经文杂文》

介绍: Topic modeling 的经典杂谈,标注了关键点

介绍:【“机器学习”是怎样?】JohnPlatt是微软切磋院独立物理学家,17年来她径直在机械学习世界耕耘。近年来机器学习变得敬而远之,Platt和共事们遂决定举行博客,向群众介绍机器学习的讨论进展。机器学习是怎么,被应用在何地?来看Platt的那篇博文

226《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural
Networks》

介绍:
伊Stan布尔大学与谷歌合营的新随想,深度学习也可以用来下围棋,听他们说能落得六段水平

介绍:二〇一五年国际机器学习大会(ICML)已经于一月21-十二日在江山议会着力热闹举行。本次大会由微软北美洲琢磨院和武大大学一块主办,是其一装有30多年历史并盛名世界的机械学习世界的盛会首回赶到中国,已成功掀起环球1200多位学者的提请出席。干货很多,值得深刻学习下

227《机器学习周刊第③期》

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还推荐一个纵深学习入门与综独资料

介绍:那篇小说紧倘若以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的求举行使,RankNet对NDCG之类不灵敏,参预NDCG因素后化作了拉姆daRank,同样的考虑从神经网络改为使用到Boosted
Tree模型就形成了LambdaMA凯雷德T。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMA凯雷德T,越发以LambdaMAPRADOT最为优良,代表散文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

此外,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

228《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
Learning》

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

229《Recommend :Hang Li Home》

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:本课程将演说无监督特征学习和纵深学习的显要观点。通过学习,你也将完结八个功效学习/深度学习算法,能观察它们为你办事,并就学怎么着运用/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(尤其是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假如您不熟悉那些想法,我们提出您去那里机器学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余这有关那套教程的源代码在github下边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

230《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
BIBLIOGRAPHY》

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

介绍:
DEEPLEA路虎极光NING.UNIVE中华VSITY的随想库已经选定了963篇经过分类的吃水学习杂文了,很多经文杂谈都早已选定

介绍:那份文档来自微软探讨院,精髓很多。即使急需完全知晓,必要一定的机器学习基础。可是某个地点会令人赏心悦目,毛塞顿开。

231《MLMU.cz – Radim ?eh??ek – Word2vec & friends (7.1.2015)》

介绍: Radim
?eh??ek(Gensim开发者)在四遍机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和壮大,很实用.国内网盘

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的已经算比较详细的了

232《Introducing streaming k-means in Spark 1.2》

介绍:很多商家都用机器学习来消除难点,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实惠吗?斯ParkerMLlib 1.2里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研讨的杰里米Freeman脑神经地理学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的钻研数据,今后揭示给大家用了。

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

233《LDA入门与Java实现》

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,并不涉及公式推导。文中的LDA完毕中央部分使用了arbylon的Lda吉布斯萨姆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:1个最佳完整的机器学习开源库总括,假使您以为那个碉堡了,那背后那几个列表会更让你好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的恋人举办了翻译华语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

234《AMiner – Open Science Platform》

介绍:
AMiner是贰个学术搜索引擎,从学术互联网中挖掘深度知识、面向科技(science and technology)大数目标开挖。收集近六千万作者消息、八千万舆论新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;支持专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍:ACL候任主席、南开高校总计机系ChrisManning教书的《自然语言处理》课程全数摄像已经得以在洛桑联邦理工州立公开课网站上寓目了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也得以下载。

235《What are some interesting Word2Vec results?》

介绍: Quora上的核心,商量Word2Vec的诙谐应用,OmerLevy提到了他在CoNLL2015一级随想里的剖析结果和新措施,DanielHammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着北大结束学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

236《机器学习公开课汇总》

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,不过还有个别的新闻尚未。感激课程图谱的小编

介绍:利用卷积神经互联网做音乐推荐。

237《A First Course in Linear Algebra》

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 引用了杰斐逊1813年的信

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。

238《libfacedetection》

介绍:libfacedetection是布拉迪斯拉发大学开源的1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叁),能揣度人脸角度。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,根据大数目、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。

239《Inverting a Steady-State》

介绍:WSDM二〇一四最佳杂谈把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比一般的propagation
model特别深远一些。通过全局的安静分布去求解各个节点影响全面模型。假诺合理(转移受到附近的震慑全面影响)。可以用来反求每一种节点的熏陶全面

介绍:机器学习最基本的入门小说,适合零基础者

240《机器学习入门书单》

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:机器学习的算法很多。很多时候狐疑人们都以,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其余算法中拉开出来的。那里,大家从多个地方来给我们介绍,第②个方面是上学的法门,第一个地点是算法的类似性。

241《The Trouble with SVMs》

介绍:
分外棒的强调特征采取对分类保养要性的小说。心情分类中,依据互消息对复杂高维特征降维再接纳节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更优质的效应,陶冶和分类时间也大大下跌——更紧要的是,不必花多量时日在读书和优化SVM上——特征也一律no
free lunch

介绍:看难点你早就了解了是怎么样内容,没错。里面有不计其数经典的机械学习故事集值得仔细与高频的翻阅。

242《Rise of the Machines》

介绍:CMU的总括系和计算机系盛名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了计算和机具学习的出入

介绍:视频由印度孟买理工高校(Caltech)出品。必要阿拉伯语底子。

243《实例详解机器学习怎么缓解难题》

介绍:随着大数目时期的到来,机器学习变成消除难点的一种首要且首要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都以一个敬而远之的倾向,可是学术界和工业界对机器学习的商讨各有侧重,学术界侧重于对机械学习理论的探讨,工业界侧重于怎么样用机器学习来消除实际难题。那篇小说是美团的骨子里条件中的实战篇

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

244《Gaussian Processes for Machine Learning》

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

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。不多小编提出您看完一本再下载一本。

245《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in Python》

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可统计串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似全面)等
github

介绍:标题很大,从新手到大家。不过看完下面装有资料。肯定是大方了

246《Blocks》

介绍:Blocks是根据Theano的神经互联网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地开创和管理NN模块.

介绍:入门的书真的很多,而且作者已经帮你找齐了。

247《Introduction to Machine Learning》

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“近年来恰巧开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,如今正巧更新到 2.4
Exponential Families,课程摄像playlist,
感兴趣的校友可以关心,卓殊适合入门.

介绍:Sibyl 是三个监督式机器学习连串,用来化解预测方面的题材,比如
YouTube 的视频推荐。

248《Collaborative Feature Learning from Social Media》

介绍:用社交用户作为学习图片的同步特征,可更好地公布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走和洗涤;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

249《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
series》

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时光体系分外检测算法(S-H-ESD)本田CR-V包的牵线,其中对充裕的定义和分析很值得参考,文中也波及——很是是强针对性的,有些圈子支出的不胜检测在其他世界直接用可不行.

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

250《Empower Your Team to Deal with Data-Quality Issues》

介绍:聚焦数据质量难题的答疑,数据品质对各个层面集团的性质和频率都紧要,文中总计出(不避免)22种典型数据质量问题显现的信号,以及杰出的数码质量消除方案(清洗、去重、统壹 、匹配、权限清理等)

介绍:计算机视觉入门以前景目的检测1(总括)

251《普通话分词入门之财富》

介绍:中文分词入门之能源.

介绍:总括机视觉入门之行人检测

252《Deep Learning Summit, San Francisco, 2015》

介绍:15年迈阿密纵深学习峰会录制采访,国内云盘

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

253《Introduction to Conditional Random Fields》

介绍:很好的尺度随机场(C安德拉F)介绍小说,小编的学习笔记

介绍:那又是一篇机器学习初学者的入门文章。值得一读

254《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks》

介绍: 来自Stanford,用神经网络落成长足准确的依存关系解析器

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

255《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
for Using GPUs in Deep Learning》

介绍:做深度学习如何抉择GPU的指出

介绍:python的1多少个有关机器学习的工具

256《Sparse Linear Models》

介绍: Stanford的特雷沃 Hastie助教在H2O.ai
Meet-Up上的报告,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年同焦点报告
、讲义.

介绍:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

257《Awesome Computer Vision》

介绍:
分类整理的机械视觉相关能源列表,秉承Awesome序列风格,有质有量!笔者的换代频率也很频仍

介绍:小编王益如今是腾讯广告算法首席执行官,王益博士结业后在google任研讨。那篇小说王益博士7年来从谷歌到腾讯对此分布机器学习的视界。值得细读

258《Adam Szeidl》

介绍: social networks course

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级须要学习的读本和控制的学问。那样,给机器学习者提供1个迈入的路子图,以防走弯路。其余,整个网站都以有关机器学习的,财富很丰裕。

259《Building and deploying large-scale machine learning pipelines》

介绍: 大规模机器学习流程的创设与安排.

介绍:机器学习种种方向总结的网站

260《人脸识别开发包》

介绍: 人脸识别3遍开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍:深度学习阅财富列表

261《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
Torch》

介绍: 采纳Torch用深度学习网络精晓NLP,来自脸书 人工智能的作品.

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应用的电子书

262《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP》

介绍: 来自CMU的艾德 Hovy和斯坦ford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,笔者用Shannon Entropy来形容NLP中各项职务的难度.

介绍:二零一五年3月CMU举行的机械学习夏季课刚刚竣工有近50小时的录制、十九个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:包罗大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

263《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond》

介绍: 音讯搜索排序模型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三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)并且包蕴集成学习的考虑:组合了BM11和BM15多少个模型。4)作者是BM25的发起人和Okapi完结者罗伯森.

介绍:在当年的IEEE/IFIP可相信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了贰个关于Sibyl系统的大旨发言。
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的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

264《Introduction to ARMA Time Series Models – simplified》

介绍:
自回归滑动平均(AKugaMA)时间体系的简练介绍,ATucsonMA是探究时间系列的要害格局,由自回归模型(AKoleos模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍:谷歌(谷歌(Google))探究院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌)研讨院的博客上简要地介绍了他们当年在座ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

265《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
Machine Translation》

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

介绍:贝叶斯学习。若是或不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

266《Spices form the basis of food pairing in Indian cuisine》

介绍:
爆料印度菜的好吃秘诀——通过对大量菜单原料关系的打通,发现印度菜美味的缘由之一是其中的意味相互冲突,很有意思的文书挖掘研商

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:”假诺您有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“笔者会用那10亿韩元建造二个NASA级其他自然语言处理商讨项目。”

267《HMM相关小说索引》

介绍: HMM相关小说,其余推荐汉语分词之HMM模型详解

介绍:常会见试之机器学习算法思想简单梳理,其余我还有局地别样的机器学习与数据挖掘小说深度学习小说,不仅是辩论还有源码。

268《Zipf’s and Heap’s law》

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最闻明的是语言学家齐夫(Zipf,壹玖零叁-1949)一九四九年指出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九二二-
二〇〇八)引入参数革新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(那是二个参数,乌Crane语0.4-0.6)成正比

介绍:Videolectures上最受欢迎的2七个文本与数码挖掘摄像汇总

269《I am Jürgen Schmidhuber, AMA》

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)核心,有为数不少PRADONN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

介绍:在Kaggle上日常取得正确成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个人怎么营造深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

270《学术种子网站:Academic托雷nts》

介绍:
成G上T的学问数据,HN方今热议话题,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的艺术,通过BT软件,RubiconSS订阅各集合即可

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

271《机器学习相互速查表》

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

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

272《A Full Hardware Guide to Deep Learning》

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

介绍:是斯坦ford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热心的把那一个课程翻译成了中文。假如你匈牙利语不佳,可以看看这些

273《行人检测(Pedestrian Detection)财富》

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就好像大数目)。其实过多少人都还不知道什么样是深浅学习。那篇小说由表及里。告诉你深度学终归是如何!

274《A specialized face-processing network consistent with the
representational geometry of monkey face patches》

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在脸部识别上您本人都以大方,即便细微的反差也能辨识。探讨已注明人类和灵长类动物在面部加工上不相同于其余物种,人类采用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过统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应有尽有组合。

介绍:这是洛桑联邦工业学院做的一免费课程(很勉强),这几个能够给你在深度学习的路上给您1个就学的思绪。里面涉及了一部分骨干的算法。而且告诉您什么去采取到实在条件中。中文版

275《Neural Net in C++ Tutorial》

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调剂梯度下落和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互联网经过陶冶可以做出惊人和美观的事物出来。别的笔者博客的别样小说也很不错。

介绍:那是芝加哥大学做的3个深度学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是1个实在运用案例。有源码

276《How to Choose a Neural Network》

介绍:deeplearning4j官网提供的实际利用场景NN选拔参考表,列举了有个别优良难题提出采取的神经网络

介绍:机器学习模型,阅读那几个情节须要有自然的根基。

277《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala, Go)》

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多少个版本的代码

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每一种职责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,时间种类分析,空间音信分析,多重变量分析,计量教育学,心情计算学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

278《Deep Learning Tutorials》

介绍:深度学习课程,github

介绍:
机器学习无疑是眼下数据解析世界的二个吃香内容。很两个人在平常的办事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你统计一下大面积的机械学习算法,以供你在工作和学习中参考.

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

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了有个别个体系。其它还我还了三个作品导航.分外的感激小编总计。

280《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
Clustering》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

介绍:谷歌对脸谱 DeepFace的有力反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达到99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

281《MLlib中的Random Forests和Boosting》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

介绍:本文来源Databricks集团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)算法和她俩在MLlib中的分布式达成,以及显示一些简练的事例并提议该从何处上手.中文版.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(五)

282《Sum-Product Networks(SPN) 》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

介绍:华盛顿大学Pedro 多明戈斯团队的DNN,提供随想和完成代码.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)

283《Neural Network Dependency Parser》

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理序列之(八)

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,方今可处理中国和英国文语料,基于《A 法斯特 and
Accurate Dependency Parser Using Neural Networks》 思路完结.

284《神经互连网语言模型》

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2011科目。有VCD,
mp4,
pdf各样下载
他是London大学教师,近日也在脸书工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:本文依照神经网络的前行进程,详细讲解神经互联网语言模型在依次阶段的花样,其中的模型包括NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,总括的越发好.

285《Classifying Spam Emails using Text and Readability Features》

介绍:FudanNLP,那是3个交大大学统计机高校开发的开源中文自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等作用,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:经典难题的新探讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

286《BCI Challenge @ NER 2015》

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

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)竞技优胜方案源码及文档,包罗总体的数量处理流程,是读书Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

287《IPOL Journal · Image Processing On Line》

介绍:对于马耳他语不好,但又很想深造机器学习的爱侣。是二个大的便宜。机器学习周刊近期关键提供汉语版,仍然面向周边国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。多谢作者

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的钻研期刊,每篇作品都饱含1个算法及相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的不错和可另行的研讨期刊。小编直接想做点类似的做事,拉近产品和技能之间的距离.

288《Machine learning classification over encrypted data》

介绍:《线性代数》是《机器学习》的关键数学先导课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不便于,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志趣。小编个人推举的极品《线性代数》课程是印度孟买理工吉尔伯特Strang教师的学科。
学科主页

介绍:出自MIT,研商加密数码快捷分类难点.

289《purine2》

介绍:大数目数据处理能源、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。很赞的能源集中。

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,援助营造各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的动静下中央已毕线性加速。12块Titan
20钟头可以形成谷歌(Google)net的训练。

290《Machine Learning Resources》

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泛滥成灾视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等不奇怪机器学习算法的驳斥基础知识。

介绍:这是2个机械学习能源库,纵然相比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.别的还有贰个由zheng
Rui整理的机器学习能源.

291《Hands-on with machine learning》

介绍:应对大数据时期,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

介绍:Chase
戴维斯在NICA奥迪Q315上的宗旨报告材质,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

292《The Natural Language Processing Dictionary》

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学大学生克莉丝 McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的传说,通过Python脚本决定着拾3个账号,下载了婚恋网站2万女用户的600万题材答案,对他们举行了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终到底到手了真爱。科学技术改变命局!

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1999年初始到目前累积了累累的专业词语解释,借使你是一个人刚入门的朋友.可以借那本词典让投机成长更快.

293《PageRank Approach to Ranking National Football Teams》

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
二〇一五年5月三日开张,该课属于MIT大学生级其他课程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的情侣不妨可以挑衅一下那门学科!

介绍:通过分析一九二八年于今的比赛数据,用PageRank统计FIFA World Cup参赛球队名次榜.

294《R Tutorial》

介绍:mllib实践经验分享

介绍:Rubicon语言教程,别的还引进3个LAND语言教程An Introduction to 奥迪Q7.

295《Fast unfolding of communities in large networks》

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:经典老文,复杂互联网社区发现的即刻算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依照此.

296《NUML》

介绍:NLP常用音讯能源*
《NLP常用音讯能源》

介绍: 一个面向 .net 的开源机器学习库,github地址

297《synaptic.Js》

介绍:机器学习速查表

介绍: 支持node.js的JS神经互联网库,可在客户端浏览器中运作,协理LSTM等
github地址

298《Machine learning for package users with R (1): Decision Tree》

介绍:从一九九六年上马在处理器科学的舆论中被引述次数最多的随想

介绍: 决策树

299《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and Autoencoders》

介绍:把当年的三个ACM Trans. on Graphics
(TOG)诗歌中的代码整理为2个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的收集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CTiggoF也会三番五次公开。

介绍: 切磋深度学习活动编码器如何有效应对维数灾荒,国内翻译

300《Advanced Optimization and Randomized Methods》

介绍:【神经互联网黑客指南】以往,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我karpathy告诉您,最佳技巧是,当你开始写代码,一切将变得一五一十。他刚揭橥了一本书籍,不断在线更新

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础,值得长远学习 国内云(视频)

301《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
Recognition》

介绍:前谷歌(Google)广告系统工程师乔希 威尔s
讲述工业界和学界机器学习的异议,大实话

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

302《Topic modeling with LDA: MLlib meets GraphX》

介绍:使用Neo4j
做影评的情愫分析。

介绍:用斯帕克的MLlib+GraphX做科普LDA宗旨抽取.

303《Deep Learning for Multi-label Classification》

介绍:不仅是材料,而且还对有些材质做了诠释。

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

304《Google DeepMind publications》

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍: DeepMind散文集锦

305《kaldi》

介绍:机器学习教会了作者们怎样?

介绍: 3个开源语音识别工具包,它近年来托管在sourceforge上边

306《Data Journalism Handbook》

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: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热情的对象翻译了粤语版,大家也足以在线阅读

307《Data Mining Problems in Retail》

介绍:Jordan教师(迈克尔 I.
Jordan)教授是机械学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深切的兴味。因而,很多讯问的难点中蕴藏了机械学习园地的各种模型,乔丹教授对此一一做通晓释和展望。

介绍: 零售领域的数量挖掘小说.

308《Understanding Convolution in Deep Learning》

介绍:A*摸索是人工智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的一流途径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估计代价。合集

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

309《pandas: powerful Python data analysis toolkit》

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的配备,立时初叶对FNLP种种风味的试用,或许以REST
API的形式调用FNLP的语言分析功效

介绍: 极度强劲的Python的数码解析工具包.

310《Text Analytics 2015》

介绍:现任清华大学首席教授、总计机软件学士生导师。总括机科学商量所副所长.内部课程

介绍: 贰零壹伍文件分析(商业)应用综述.

311《Deep Learning libraries and ?rst experiments with Theano》

介绍:好东西的干货真的很多

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的启幕测试体会报告.

312《DEEP learning》

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数目、生物新闻再到量子计算等,Amund
Tveit等爱抚了三个DeepLearning.University小品种:收集从二零一五年开首深度学习文献,相信可以当作深度学习的起源,github

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.

313《simplebayes》

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

314《Paracel》

介绍:小编是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深切显出,还有完结代码,一步步开展。

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

315《HanLP:Han Language processing》

介绍:许多价值观的机器学习义务都以在攻读function,不过谷歌(谷歌)脚下有开始攻读算法的倾向。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: 开源粤语言处理包.

316《Simple Neural Network implementation in Ruby》

介绍:作者是一加技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席地理学家的李航博士写的关于消息搜索与自然语言处理的稿子

介绍: 使用Ruby达成简单的神经网络例子.

317《Hacker’s guide to Neural Networks》

介绍:利用机用器学习在蜚语的辨认上的运用,其它还有三个。1个是甄别垃圾与虚假新闻的paper.还有贰个是网络舆论及其分析技术

介绍:神经互连网黑客入门.

318《The Open-Source Data Science Masters》

介绍:该科目是天涯论坛公开课的收费课程,不贵,超级福利。主要适合于对应用酷威语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:好多多少数学家有名的人推荐,还有资料.

319《Text Understanding from Scratch》

介绍:本章中我总括了三代机器学习算法完结的嬗变:第2代非分布式的,
第三代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的壮大,第2代如斯Parker和Storm达成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:完成项目曾经开源在github下边Crepe

320《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from
Word Embeddings》

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》、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:小编发现,经过调参,古板的法子也能和word2vec得到大约的效果。另外,无论我怎么试,GloVe都比可是word2vec.

321《CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing》

介绍:里面基本没涉及到具体算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的累累使用,以及她们在做推荐进程中拿走的一对经历。末了一条经验是理所应当监控log数据的成色,因为推荐的成色很器重数据的质量!

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

322《Math Essentials in Machine Learning》

介绍:初专家怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术质感

介绍:机器学习中的首要数学概念.

323《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
Short-Term Memory Networks》

介绍:用树莓派和相机模块实行人脸识别

介绍:用于改良语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和情绪分类效果很好.完成代码.

324《Statistical Machine Learning》

介绍:怎么着运用深度学习与大数额打造对话系统

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)和高中级计算学(36-705),聚焦总结理论和措施在机械学习园地应用.

325《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic Optimization》

介绍:Francis Bach合营的关于稀疏建模的新归纳(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,而且率先局地关于Why does
the l1-norm induce sparsity的表明也很不利。

介绍:《哈尔滨希伯来大学蒙特卡洛方法与自由优化学科》是哈佛应用数学博士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的恋人肯定要探望,提供授课录像及课上IPN讲义.

326《Understanding Convolutions》

介绍:XC90KHS是机器学习中任重(英文名:rèn zhòng)而道远的概念,其在large
margin分类器上的接纳也是广为熟练的。假使没有较好的数学基础,直接了解中华VKHS或者会正确。本文从中央运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:帮你明白卷积神经网络,讲解很清楚,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups & Group Convolutions.
作者的别样的关于神经互联网小说也很棒

327《Introduction to Deep Learning Algorithms》

介绍:许多同核查于机械学习及深度学习的迷惑在于,数学方面曾经大约知道了,可是动起手来却不明了什么样出手写代码。印度孟买理工深度学习大学生Andrej
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写神经互连网和SVM.

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

328《Learning Deep Architectures for AI》

介绍:【语料库】语料库财富集中

介绍:一本学习人工智能的书本,笔者是Yoshua Bengio,相关国内通信

329《杰弗里 E. Hinton个人主页》

介绍:本文仲过四次最盛行的机器学习算法,大概精晓什么措施可用,很有协助。

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

330《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF SCIENCE》

介绍:这么些里面有恒河沙数关于机器学习、信号处理、统计机视觉、长远学习、神经网络等领域的恢宏源代码(或可实施代码)及有关散文。科研写杂谈的好财富

介绍:几率论:数理逻辑书籍

331《H2O》

介绍:NYU 二〇一六年的吃水学习课程资料,有录像

介绍:三个用来很快的统计,机器学习并且对于数据量大的数学库

332《ICLLX570 二〇一六议会的arXiv稿件合集》

介绍:总结机视觉数据集不完全集中

介绍:在那里您可以看到近年来深度学习有何新取向。

333《Introduction to Information Retrieval》

介绍:机器学习开源软件

介绍:此书在音信寻找领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供二个I本田CR-V能源列表
,收录了新闻搜索、网络音讯搜索、搜索引擎落成等方面相关的图书、探究为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

334《Information Geometry and its Applications to Machine Learning》

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:音讯几何学及其在机械学习中的应用

335《Legal Analytics – Introduction to the Course》

介绍:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习化解法律相关分析和展望难点,相关的法律运用包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全景况的揣摸,定价和工作人员预测,司法行为预测等。法律领域我们莫不都比较面生,不妨明白下。

336《文本上的算法》

介绍:github上边100个越发棒的种类

介绍:
文中提到了最优,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

337《NeuralTalk》

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区保证着305个数据集。询问数据集

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。它完成了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经互连网CNN + 长短时间回想LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互联网LX570NN)的算法。NeuralTalk自带了3个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看

338《Deep Learning on Hadoop 2.0》

介绍:安德雷j Karpathy 是阿肯色麦迪逊分校高校Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界拿到了科研和工程上的突破,发的文章不多,但各类都很实在,在每三个题目上都落成了state-of-art.

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上选择深度学习,小说来源paypal

339《Practical recommendations for gradient-based training of deep
architectures》

介绍:Andrej
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在这边

介绍:用基于梯度下落的点子练习深度框架的施行推荐指点,小编是Yoshua Bengio
.多谢@xuewei4d 推荐

340《Machine Learning With Statistical And Causal Methods》

介绍:CIKM Cup(或然叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数据挖掘竞赛的称呼。

介绍: 用计算和因果方法做机械学习(视频告诉)

341《Machine Learning Course 180’》

介绍:杰弗里·Avery斯特·辛顿
F奥迪Q3S是一个人英帝国落地的统计机学家和心情学家,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较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的大力推进者.

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

342《回归(regression)、梯度下跌(gradient descent)》

介绍:微软商讨院深度学习技术核心在CIKM二〇一六上有关《自然语言处理的吃水学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机械学习,并行总括倘诺你还想了然一些其余的可以看看她博客的其它小说

343《美团推荐算法实践》

介绍: 本文基于<接济向量机的频繁限价订单的动态建模>采纳了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从London股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

344《Deep Learning for Answer Sentence Selection》

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴联手探索有关于机器学习的多少个理论性难点,并交给一些有含义的结论。最终经过有些实例来讲明这一个理论难题的大体意义和实际行使价值。

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的采纳

345《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
Networks for Web Search 》

介绍:作者还著有《那就是寻找引擎:大旨技术详解》一书,重假设介绍应用层的东西

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总计中的应用

346《Awesome Public Datasets》

介绍:机器学习课程

介绍: Awesome体系中的公开数据集

347《Search Engine & Community》

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍: 1个学问搜索引擎

348《spaCy》

介绍:推荐系统经典杂谈文献

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

349《Collaborative Filtering with Spark》

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍: 菲尔德s是个数学切磋为主,上面的那份ppt是来自Fields举行的移动中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

350《Topic modeling 的经文诗歌》

介绍:第七二届中国”机器学习及其使用”商讨会PPT

介绍: Topic modeling 的经文故事集,标注了关键点

351《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural
Networks》

介绍:总计学习是有关电脑基于数据构建的可能率计算模型并使用模型对数码开展前瞻和剖析的一门科学,总计学习也成为统计机器学习。课程来自东京(Tokyo)外贸大学

介绍:
伊Stan布尔大学与谷歌(Google)同盟的新杂谈,深度学习也足以用来下围棋,传闻能达到六段水平

352《机器学习周刊第一期》

介绍:机器学习的对象是对电脑编程,以便利用样本数量或以后的阅历来缓解给定的难点.

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还推荐一个深度学习入门与综合营料

353《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
Learning》

介绍:CIKM 二零一六 杰夫 Dean、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: 18 free eBooks on Machine Learning

354《Recommend :Hang Li Home》

介绍:部分国语列表

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

355《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
BIBLIOGRAPHY》

介绍:其它小编还有一篇元算法、AdaBoost python达成作品

介绍:
DEEPLEARubiconNING.UNIVE奇骏SITY的杂文库已经选定了963篇经过分类的吃水学习随想了,很多经文诗歌都早已选定

356《MLMU.cz – Radim ?eh??ek – Word2vec & friends (7.1.2015)》

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

介绍: Radim
?eh??ek(Gensim开发者)在两次机器学习聚会上的告诉,关于word2vec及其优化、应用和壮大,很实用.国内网盘

357《Introducing streaming k-means in Spark 1.2》

介绍:还有续集众目昭彰深度学习格局概述(二)

介绍:很多铺面都用机器学习来解决难点,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效性吗?斯ParkerMLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经探究的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的商讨数据,以往公布给大家用了。

358《LDA入门与Java实现》

介绍:R语言程序员私人定制版

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完毕。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA完毕宗旨部分使用了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出色,开源在GitHub上。

359《AMiner – Open Science Platform》

介绍:谷歌(谷歌)地图解密

介绍:
AMiner是1个学术搜索引擎,从学术网络中发掘深度知识、面向科学技术大数额的挖沙。收集近伍仟万小编新闻、九千万诗歌音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;协助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议排行。

360《What are some interesting Word2Vec results?》

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍: Quora上的主旨,讨论Word2Vec的诙谐应用,OmerLevy提到了她在CoNLL二〇一五最佳诗歌里的辨析结果和新措施,DanielHammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

361《机器学习公开课汇总》

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,并在实质上竞赛之中比调参数和清数据。
假诺已装过gensim不要忘升级

介绍:
机器学习公开课汇总,就算其间的多少课程已经归档过了,但是还有些的消息并未。感激课程图谱的小编

362《A First Course in Linear Algebra》

介绍:PyNLPI帕杰罗提供了NLPI奥迪Q7/ICTCLAS普通话分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,粤语标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍: 【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

363《libfacedetection》

介绍:那作品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作用。想法不错。练习后如今能完毕永不计算,只看棋盘就交由下一步,大约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立即就要跨掉了。话说得太早。不过,若是与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万精油水晶绿

介绍:libfacedetection是温哥华高校开源的一位脸图像识别库。包括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叁),能推断人脸角度。

364《Inverting a Steady-State》

介绍:UT Austin教师EricPrice关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,依照本次试验的结果,借使二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有五成的诗歌被拒。

介绍:WSDM二零一六最佳诗歌把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比相似的propagation
model越发深切一些。通过全局的安定分布去求解各种节点影响周详模型。即使合理(转移受到附近的熏陶周全影响)。能够用来反求每一种节点的震慑周密

365《机器学习入门书单》

介绍:KDNuggets分别总括了贰零壹伍年拾肆个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以见见三个核心——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪资,学习数据正确的工具比如帕杰罗和Python以及民众投票的最受欢迎的数额正确和数码挖掘语言

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

366《The Trouble with SVMs》

介绍:Python落成线性回归,小编还有别的很棒的稿子推荐可以看看

介绍:
格外棒的强调特征采取对分类珍贵要性的文章。情感分类中,按照互音讯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更优异的效应,陶冶和归类时间也大大下落——更器重的是,不必花大批量小时在求学和优化SVM上——特征也如出一辙no
free lunch

367《Rise of the Machines》

介绍:二零一六神州大数额技术大会三拾五位中央专家发言PDF下载

介绍:CMU的统计系和电脑系闻明教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了统计和机具学习的差别

368《实例详解机器学习如何化解难点》

介绍:那是T. 米科lov & Y. Bengio最新随想Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用PRADONN和PV在心情分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(近日是空的)。那表示Paragraph
Vector终于爆料面纱了嘛。

介绍:随着大数据时期的到来,机器学习变成消除难题的一种紧要且主要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是3个炙手可热的倾向,可是学术界和工业界对机器学习的商量各有珍爱,学术界侧重于对机械学习理论的商量,工业界侧重于如何用机器学习来搞定实际难题。那篇作品是美团的骨子里条件中的实战篇

369《Gaussian Processes for Machine Learning》

介绍:NLPI卡宴/ICTCLAS201伍分词系统发表与用户沟通大会上的演说,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言包罗:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术商讨
李然-焦点模型

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、高斯模型与任何模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

370《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in Python》

介绍:Convex Neural Networks 化解维数灾难

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(不难相似全面)、partial_ratio(局部相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周密)、token_set_ratio(词集合相似周详)等
github

371《Blocks》

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么陶冶,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即便和MLP的bp算法本质上同样,但款式上或然多少区其他,很精通在做到CNN反向传播前询问bp算法是必须的。别的作者也做了1个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:Blocks是依照Theano的神经互连网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地开创和治本NN模块.

372《Introduction to Machine Learning》

介绍:即使要在一篇文章中匹配十万个关键词如何做?Aho-Corasick
算法利用添加了归来边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但如果匹配一千00个正则表达式呢 ?
那时候可以用到把三个正则优化成Trie树的法门,如菲律宾人写的
Regexp::Trie

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“方今恰恰开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近期刚刚更新到 2.4
Exponential Families,课程摄像playlist,
感兴趣的同学可以关切,拾壹分适合入门.

373《Collaborative Feature Learning from Social Media》

介绍:深度学习阅读清单

介绍:用社交用户作为学习图片的联手特征,可更好地表明图片内容相似性。由于不依赖于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和清洗;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

374《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
series》

介绍:Caffe是1个开源的吃水学习框架,我近来在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的小运种类万分检测算法(S-H-ESD)君越包的介绍,其中对尤其的概念和剖析很值得参考,文中也关乎——至极是强针对性的,某些世界支出的这几个检测在任何领域间接用可不行.

375《Empower Your Team to Deal with Data-Quality Issues》

介绍:贰零壹肆ImageNet季军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:聚焦数据品质难点的答问,数据品质对各类层面公司的属性和频率都重点,文中总计出(不限于)22种典型数据质量难点显现的信号,以及卓越的数据质量解决方案(清洗、去重、统一 、匹配、权限清理等)

376《汉语分词入门之财富》

介绍:拉姆daNet拉姆daNet是由Haskell已毕的贰个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创制、练习并选择了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以运用各类方式组成那几个函数来操作实际世界数据。

介绍:汉语分词入门之能源.

377《Deep Learning Summit, San Francisco, 2015》

介绍:借使您从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言驾驭,恐怕生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门主旨课程你不可以不深远摸底。

介绍:15年利雅得纵深学习峰会视频采访,国内云盘

378《Introduction to Conditional Random Fields》

介绍:”人工智能切磋分许多派系。其中之一以IBM为表示,认为即使有高质量总括就可取得智能,他们的‘蓝色’打败了社会风气象棋季军;另一黑手党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,放到计算机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:很好的尺度随机场(C劲客F)介绍小说,作者的上学笔记

379《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks》

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)元素句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍: 来自Stanford,用神经互连网完毕高效准确的依存关系解析器

380《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
for Using GPUs in Deep Learning》

介绍:搜狐有道的贰位工程师写的word2vec的剖析文档,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的种种tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec材质的大合集,对word2vec感兴趣的情人可以看看

介绍:做深度学习怎么采纳GPU的指出

381《Sparse Linear Models》

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机器学习的各类编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有众多诸如:[DMOZ

介绍: Stanford的特雷沃 Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告知,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数当先样本数)的线性模型,13年同核心报告
、讲义.

382《Awesome Computer Vision》

介绍:小编是电脑研二(写小说的时候,以后是2014年了应该快要结业了),专业方向自然语言处理.那是一些她的阅历之谈.对于入门的情侣或许会有扶持

介绍:
分类整理的机械视觉相关财富列表,秉承Awesome种类风格,有质有量!小编的立异频率也很频仍

383《Adam Szeidl》

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的作品,十一分好

介绍: social networks course

384《Building and deploying large-scale machine learning pipelines》

介绍:机器学习早报里面推荐很多故事情节,在那边有局地的精美内容就是缘于机器学习晚报.

介绍: 大规模机器学习流程的营造与安顿.

385《人脸识别开发包》

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍: 人脸识别二回开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

386《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
Torch》

介绍:笔者与Bengio的弟兄Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)1990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: 拔取Torch用深度学习互联网了解NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

387《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP》

介绍: 笔者是360电商技术组成员,那是一篇NLP在国语分词中的应用

介绍: 来自CMU的艾德 Hovy和斯坦ford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,我用Shannon Entropy来形容NLP中各项职责的难度.

388《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond》

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其它还有一篇AWS安顿教程

介绍: 音信寻找排序模型BM25(贝斯特ing Matching)。1)从经典几率模型衍生和变化而来
2)捕捉了向量空间模型中七个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且蕴含集成学习的讨论:组合了BM11和BM15多个模型。4)作者是BM25的指出者和Okapi落成者罗伯森.

389《Introduction to ARMA Time Series Models – simplified》

介绍: 由塞BathTyne 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:
自回归滑动平均(A安德拉MA)时间连串的粗略介绍,ALANDMA是切磋时间种类的第①措施,由自回归模型(ALAND模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

390《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
Machine Translation》

介绍:
Tropp把地法学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的法子写出来,是那些好的手册,领域内的paper各类表明都在用里面的结果。虽说是初等的,但依然拾壹分的难

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

391《Spices form the basis of food pairing in Indian cuisine》

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别早就是驾轻就熟,有个别可能依旧率先次传闻,内容当先文本、数据、多媒体等,让她们伴你从头数据科学之旅吧,具体包含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:
报料印度菜的好吃秘诀——通过对多量食谱原料关系的开掘,发现印度菜美味的来由之一是里面的含意互相龃龉,很有趣的公文挖掘讨论

392《HMM相关小说索引》

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

介绍: HMM相关小说,别的推荐普通话分词之HMM模型详解

393《Zipf’s and Heap’s law》

介绍:
卓殊好的切磋递归神经互联网的稿子,覆盖了CR-VNN的定义、原理、锻炼及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文笔者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最出名的是语言学家齐夫(Zipf,一九零四-1946)一九四六年提议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,壹玖贰壹-
二零零六)引入参数更正了对甚高频和什么低频词的刻画 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是1个参数,保加利亚语0.4-0.6)成正比

394《I am Jürgen Schmidhuber, AMA》

介绍:里面融合了重重的能源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍: Jürgen 施密德huber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主题,有许多LX570NN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.

395《学术种子网站:Academic托雷nts》

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各首要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用奥迪Q3语言编写的。

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近年来热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便的法子,通过BT软件,途锐SS订阅各集合即可

396《机器学习相互速查表》

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

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原本的Cheat
Sheet基础上助长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

397《A Full Hardware Guide to Deep Learning》

介绍:鲁棒及便宜的人造智能优先商讨陈设:一封公开信,近年来早就有斯图尔特鲁斯ell, 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指示人们瞩目AI的神秘勒迫。公开信的故事情节是AI化学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的前程迈入大方向,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及必要留意的社会问题。终归当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关讨论较少。其实还有一部台湾片《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一初叶的本身学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第⑤季的时候出现了机械通过学习成长之后想控制世界的图景。说到此处推荐收看。

介绍: 深度学习的周到硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

398《行人检测(Pedestrian Detection)能源》

介绍:里面依据词条提供了诸多能源,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:Pedestrian Detection paper & data

399《A specialized face-processing network consistent with the
representational geometry of monkey face patches》

介绍:非死不可人工智能探讨院(FAITiggo)开源了一多元软件库,以扶植开发者建立更大、更快的深度学习模型。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
中的私下认同模块,可以在更短的日子内陶冶更大局面的神经网络模型。

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上您本身都是专家,固然细微的差距也能辨别。探讨已证实人类和灵长类动物在面部加工上差距于其余物种,人类接纳梭状回面孔区(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健全结合。

400《Neural Net in C++ Tutorial》

介绍:本文就算是写于2011年,不过那篇文章完全是作者的阅历之作。

介绍:
神经互连网C++教程,本文介绍了用可调节梯度降低和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过陶冶可以做出惊人和可以的事物出来。其它小编博客的任何小说也很不错。

介绍:本文是对《机器学习实战》我Peter哈灵顿做的三个访谈。包涵了书中有的的疑团解答和少数个体学习指出

介绍:分外好的纵深学习概述,对两种流行的深度学习模型都开展了介绍和议论

介绍:紧如果描述了接纳Kuga语言举办数量挖掘

介绍:帮您精通卷积神经网络,讲解很清楚,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的别的的有关神经互连网小说也很棒

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

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

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

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:多个用来急速的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此处您可以看看方今深度学习有怎样新取向。

介绍:此书在音信寻找领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供三个ILAND能源列表
,收录了消息搜索、互联网信息搜索、搜索引擎完结等方面相关的书本、研讨为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信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。用机器学习消除法律相关分析和展望难点,相关的法网运用包涵预测编码、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。法律领域我们只怕都比较不熟悉,不妨明白下。

介绍:
文中关系了最优,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2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,卷积神经互联网CNN + 长短时间记念LSTM) 和俄亥俄州立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络奥迪Q7NN)的算法。NeuralTalk自带了二个训练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来尝试看

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

介绍:用基于梯度下落的艺术练习深度框架的实施推荐指点,俺是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总结和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍: 二个讲机器学习的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,作者的琢磨方向是机器学习,并行总计要是您还想了解一些此外的可以看看她博客的其他小说

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项

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书计算中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍: 1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,快的缘由一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学探讨主旨,上面的那份ppt是来自菲尔德s进行的运动中RussSalakhutdinov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:
芝加哥大学与谷歌(Google)合营的新杂谈,深度学习也足以用来下围棋,听新闻说能达标六段水平

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还推荐二个深度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:
DEEPLEACR-VNING.UNIVE中华VSITY的杂谈库已经选定了963篇经过分类的深度学习随想了,很多经典诗歌都曾经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在三回机器学习聚会上的告诉,关于word2vec会同优化、应用和壮大,很实用.境内网盘

介绍:很多店铺都用机器学习来缓解难题,升高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实用吗?SparkMLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研讨的JeremyFreeman脑神经地理学家编写,最初是为着实时处理他们每半时辰1TB的钻研数据,未来发表给大家用了。

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落成基本部分采纳了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卓绝,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、面向科学和技术大数据的打通。收集近伍仟万作者音讯、7000万杂文新闻、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;辅助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的宗旨,探究Word2Vec的幽默应用,OmerLevy提到了她在CoNLL二零一五拔尖级故事集里的辨析结果和新格局,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,纵然其间的有点课程已经归档过了,可是还有些的新闻并未。谢谢课程图谱的笔者

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 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是卡拉奇大学开源的壹位脸图像识别库。包蕴正面和多视角人脸检测八个算法.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),能估量人脸角度。

介绍:WSDM二零一四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尤其深厚一些。通过全局的新余久安分布去求解每一种节点影响周全模型。假若合理(转移受到隔壁的震慑周到影响)。能够用来反求各种节点的影响周密

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:
相当棒的强调特征采取对分类着首要性的文章。心情分类中,依据互音信对复杂高维特征降维再选择节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更漂亮的机能,磨炼和分类时间也大大降低——更紧要的是,不必花大量小时在上学和优化SVM上——特征也同等no
free lunch

介绍:CMU的总计系和处理器系出名教师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比了总结和机械学习的距离

介绍:随着大数目时期的赶到,机器学习变成解决难点的一种重点且紧要的工具。不管是工业界如故学术界,机器学习都以3个炙手可热的主旋律,不过学术界和工业界对机器学习的商量各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的钻研,工业界侧重于怎么样用机器学习来搞定实际难点。那篇小说是美团的实在条件中的实战篇

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、模型选取与超参优化、高斯模型与别的模型关系、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,可总括串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周到)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似周全)等
github

介绍:Blocks是根据Theano的神经互连网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地开创和管理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“近来刚好开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,如今恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同班可以关怀,卓殊适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一块特征,可更好地发挥图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的取得和漱口;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流年连串格外检测算法(S-H-ESD)Escort包的介绍,其中对丰硕的定义和剖析很值得参考,文中也涉嫌——极度是强针对性的,有个别圈子支出的那三个检测在任何世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难点的答问,数据品质对各类层面公司的特性和效能都重点,文中统计出(不限于)22种典型数据品质难点显现的信号,以及卓绝的数据质量消除方案(清洗、去重、统① 、匹配、权限清理等)

介绍:汉语分词入门之能源.

介绍:15年曼谷纵深学习峰会摄像采访,境内云盘

介绍:很好的规格随机场(CPRADOF)介绍小说,我的学习笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网完成高效准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么接纳GPU的指出

介绍: Stanford的Trevor Hastie助教在H2O.ai
Meet-Up上的报告,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年同核心报告
讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关能源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!小编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打造与安排.

介绍: 人脸识别一回开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 选拔Torch用深度学习网络精晓NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

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

介绍: 音信寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中两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合计:组合了BM11和BM15五个模型。4)作者是BM25的倡导者和Okapi完成者罗伯森.

介绍:
自回归滑动平均(APRADOMA)时间连串的简约介绍,APRADOMA是商量时间连串的主要措施,由自回归模型(A讴歌RDX模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

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

介绍:
揭示印度菜的水灵秘诀——通过对大气菜谱原料关系的开挖,发现印度菜美味的原因之一是内部的含意相互争执,很有意思的文件挖掘研讨

介绍: HMM相关小说

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最闻名的是语言学家齐夫(Zipf,一九零零-一九四八)壹玖肆捌年指出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1921-
二〇〇九)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(那是三个参数,塞尔维亚(Република Србија)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,有广大HavalNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信您也会受益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近期热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的主意,通过BT软件,昂CoraSS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的周全硬件指南,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】在脸部识别上你自我都以专家,尽管细微的异样也能鉴别。研讨已表明人类和灵长类动物在脸部加工上差距于其余物种,人类拔取梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过电脑模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的周密结合。

介绍:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调剂梯度降低和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过练习可以做出惊人和精粹的事物出来。其余我博客的别样小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的实在利用场景NN采用参考表,列举了一部分超人难点提出利用的神经网络

介绍:1个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go几个版本的代码

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Facebook DeepFace的无敌回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达到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集团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)算法和她俩在MLlib中的分布式落成,以及浮现一些简约的例子并指出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿大学佩德罗 多明戈斯团队的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,近来可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路达成.

介绍:本文按照神经互联网的迈入进程,详细讲解神经互连网语言模型在逐个阶段的款式,其中的模型包括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:经典难题的新探究:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总计机交互(BCI)比赛优越方案源码及文档,包涵完整的多寡处理流程,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探讨期刊,每篇小说都蕴含二个算法及相应的代码、德姆o和试验文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是开放的不利和可重复的研究期刊。笔者平昔想做点类似的劳作,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,研讨加密数码快速分类难点.

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
,匡助打造各样互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的意况下中央达标线性加快。12块Titan
20小时可以形成谷歌(Google)net的教练。

介绍:那是一个机械学习能源库,尽管相比少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.别的还有多个由zheng
Rui整理的机器学习能源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICA锐界15上的宗旨报告材质,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年启幕到当前积攒了过多的正经词语解释,倘诺你是一个人刚入门的朋友.可以借这本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析一九二九年于今的交锋数据,用PageRank计算国际足联世界杯参赛球队排行榜.

介绍:凯雷德语言教程,其余还引进1个CR-V语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂互连网社区意识的飞跃算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依据此.

介绍: 多少个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
商讨深度学习机关编码器怎么样有效应对维数灾荒,境内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的内核,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各种方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做大规模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化解多标签分类(特征)难点

介绍: DeepMind散文集锦

介绍:
三个开源语音识别工具包,它近年来托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热心的情侣翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍: 零售领域的数据挖掘文章.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深刻浅出.

介绍: 格外强大的Python的多寡解析工具包.

介绍: 二〇一五文件分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的始发测试体会报告.

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达成不难的神经互连网例子.

介绍:神经互联网黑客入门.

介绍:好多数目物理学家名家推荐,还有资料.

介绍:落成项目早就开源在github上边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,古板的情势也能和word2vec赢得大概的效应。别的,无论笔者怎么试,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:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经互联网,句子级相关性判断和感情分类作用很好.完成代码.

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)和中级总括学(36-705),聚焦计算理论和章程在机器学习世界应用.

介绍:《巴黎综合理工高校蒙特Carlo方法与自由优化学科》是新加坡国立应用数学博士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的心上人一定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物法学的SPA昂科威K大数量应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术恐怕机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自身牛逼到无以伦比的idea(自动归纳翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(Google)学术简单搜一下,即使谷歌(谷歌(Google))不可用,这么些网址有那些领域几大顶会的舆论列表,切不可以文害辞,胡乱假使.

介绍:随想+代码:基于集成方法的推文(Tweet)心思分类,已毕代码.

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

介绍:澳大萨尔瓦多国立的深度学习课程的Projects 每一个人都要写多少个舆论级其他报告
里面有部分很有趣的行使 大家可以看看 .

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

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

介绍:莱斯大学(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特其拉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 Taylor目前在McGillUniversity研商会上的报告,还提供了一种类讲机器学习格局的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(亚马逊)在机器学习方面的部分选择,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:3个根据OpenGL已毕的卷积神经网络,协理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读书会财富集中,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 德姆ystified体系视频,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据锻练营:Tiguan&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和安德拉NN的探究 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon2016)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年夏天学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录制,很不错.国内镜像.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib完成易用可增添的机械学习,国内镜像.

介绍:未来上千行代码可能率编程(语言)达成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,其余二个,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价.

介绍:国际人工智能联合会议录取故事集列表,半数以上舆论可使用谷歌找到.

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:有趣的机器学习:最显眼入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源完成横向评测,参评框架包涵Caffe 、Torch-七 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓绝.

介绍:卡耐基梅隆大学统计机大学语言技术系的财富大全,包括大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,诗歌集,数据挖掘教程,机器学习能源.

介绍:Twitter心思分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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