机械学习与深度学习资料

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

介绍:那是西班牙人工智能实验室尤尔根Schmidhuber写的新式版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的风味是以时日排序,从一九三六年起来讲起,到60-80年间,80-90年份,一贯讲到两千年后及如今几年的拓展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用非凡周全.

介绍:那是一份python机器学习库,如果您是1个人python工程师而且想深切的上学机器学习.那么那篇文章或然能够扶助到你.

介绍:这一篇介绍借使安插和保管属于您本身的机械学习项指标篇章,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

介绍:要是你还不知道怎么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇小说已经被翻译成粤语,假使有趣味能够运动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:CRUISER语言是机器学习的重庆大学语言,有好多的心上人想学学GL450语言,可是接连忘记一些函数与重点字的含义。那么那篇小说大概能够支持到你

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,那篇小说相比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,此外商讨了范本大小、Feature与Model权衡等难题。其它还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的精选、理论的牵线都很到位,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图像和文字并茂, 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/PQX56ML等大部头,
或然那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:笔者是源于百度,可是她自身已经在2016年6月份报名离职了。但是那篇文章很不利如若你不明了深度学习与辅助向量机/总结学习理论有哪些关联?那么应该及时看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)商厦和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013。分为5大部分:1)表明,总结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:新闻时期的微型总括机科学理论,如今国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第一版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学科雷傲语言的同室选读。

介绍:那并不是一篇文书档案或书籍。那是篇向图灵奖得主唐Nader Knuth提问记录稿:
近来, Charles Leiserson, Al Aho, JonPorsche等大神向Knuth建议了十七个难题,内容囊括TAOCP,P/NP难点,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:不会总计咋办?不清楚什么采用适合的总括模型如何做?那那篇小说你的脍炙人口读一读了德克萨斯奥斯汀分校Joshua
B. Tenenbaum和斯坦福Zoubin Ghahramani合营,写了一篇有关automatic
statistician的篇章。能够活动选拔回归模型连串,还能够自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同学能够精通一下

介绍:那是一本音信寻找相关的图书,是由巴黎综合理工科Manning与谷歌副经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval向来是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。近来作者扩展了该课程的幻灯片和学业。IKoleos相关财富:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表明机器学习重大约念: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.很明显

介绍:雅虎研究院的多寡集汇总:
包含语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,计算广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数目。

介绍:这是一本哈佛(science and technology)总结学有名教师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2016年七月一度开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习材质汇聚是专为机器学习初我们推荐的上品行学业习能源,援救初学者赶快入门。而且那篇小说的牵线已经被翻译成中文版。假如您有点熟识,那么自身提出你先看一看汉语的牵线。

介绍:首假如顺着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包涵几本综述小说,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都得以在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包车型大巴知识。理论很多

介绍:本文共有多个种类,笔者是根源IBM的工程师。它最首要介绍了推介引擎相关算法,并协理读者相当的慢的落到实处这么些算法。
探索推荐引擎内部的潜在,第 2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,斟酌推荐引擎内部的秘密,第叁 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学音讯科学系助理教师戴维Mimno写的《对机械学习初我们的有些提出》,
写的挺实在,强调进行与辩论结合,最后还引用了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:这是一本有关分布式并行处理的数目《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是德克萨斯奥斯汀分校的詹姆斯 L.
McClelland。重视介绍了各类神级网络算法的分布式达成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参见下

介绍:【“机器学习”是怎么着?】JohnPlatt是微软商讨院独立地文学家,17年来她直接在机器学习世界耕耘。近年来机器学习变得敬而远之,Platt和共事们遂决定设立博客,向群众介绍机器学习的斟酌进展。机器学习是怎么,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)已经于八月21-12日在国家会议着力繁华实行。本次大会由微软南美洲研讨院和武大东军事和政院学生联合会合主办,是以此具有30多年历史并闻明世界的机械学习园地的盛会第三遍来到中华夏族民共和国,已成功引发举世1200多位学者的申请参预。干货很多,值得深刻学习下

介绍:那篇作品首假设以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的实际行使,RankNet对NDCG之类不灵动,参预NDCG因素后改为了拉姆daRank,同样的斟酌从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就到位了LambdaMA奔驰M级T。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
二零零六 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,拉姆daMA奥迪Q5T,尤其以LambdaMALANDT最为卓绝,代表散文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

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

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将演讲无监督特征学习和纵深学习的最重要观点。通过学习,你也将实现多少个作用学习/深度学习算法,能观看它们为你工作,并学习怎样运用/适应那一个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是驾轻就熟的监督检查学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),假诺您不纯熟那些想法,我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:这份文书档案来自微软研讨院,精髓很多。若是需求完全驾驭,要求自然的机械学习基础。可是有点地点会让人眼睛一亮,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的早已算相比较详细的了

介绍:每日请2个大牛来讲座,首要涉及机械学习,大数额解析,并行计算以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:叁个拔尖级完整的机器学习开源库总结,如若你觉得这几个碉堡了,那背后这么些列表会更让你咋舌:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的心上人实行了翻译汉语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、布兰太尔希伯来高校总计机系克莉丝Manning教学的《自然语言处理》课程全部录像已经能够在华盛顿圣Louis分校公开课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也足以下载。

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着武大完成学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

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

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,依照大数量、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类开始展览了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最中央的入门文章,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候质疑人们都是,很多算法是一类算法,而有点算法又是从其余算法中拉开出来的。那里,大家从四个地方来给大家介绍,第3个地点是上学的艺术,第二个方面是算法的类似性。

介绍:看难点你已经驾驭了是哪些内容,没错。里面有不少经典的机器学习杂谈值得仔细与一再的翻阅。

介绍:录像由印度孟买理艺术大学(Caltech)出品。须求丹麦语底子。

介绍:总括了机械学习的经典图书,包蕴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,手提式无线电话机方面任意时刻去阅读。不多小编建议您看完一本再下载一本。

介绍:标题相当的大,从新手到学者。然则看完上边装有材质。肯定是大家了

介绍:入门的书真的很多,而且笔者一度帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系列,用来化解预测方面包车型客车标题,比如
YouTube 的录制推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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

介绍:总计机视觉入门在此以前景指标检查和测试1(总计)

介绍:总计机视觉入门之行人检查和测试

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是一篇机器学习初专家的入门文章。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的1九个有关机器学习的工具

介绍:下集在此间不可捉摸的伽玛函数(下)

介绍:笔者王益最近是腾讯广告算法首席执行官,王益大学生结业后在google任钻探。那篇文章王益博士7年来从谷歌(Google)到腾讯对此分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级供给学习的讲义和左右的知识。那样,给机器学习者提供3个上扬的路子图,避防走弯路。此外,整个网站都是有关机器学习的,财富很丰盛。

介绍:机器学习种种方向归纳的网站

介绍:深度学习阅财富列表

介绍:那是一本来自微的商讨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的法子和利用的电子书

介绍:2014年10月CMU进行的机器学习春天课刚刚竣事有近50钟头的录制、十八个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。全部13名教师都以牛人:包罗大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是有名高校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可信赖系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了1个有关Sibyl系统的核心解说。
Sibyl是二个监督式机器学习类别,用来解决预测方面包车型地铁标题,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

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

介绍:贝叶斯学习。假使不是很清可看看可能率编制程序语言与贝叶斯方法执行

介绍:网络朋友问Berkeley机器学习大牛、花旗国双双院士Michael I.
Jordan:”假设您有10亿英镑,你怎么花?Jordan:
“作者会用那10亿澳元建造三个NASA级其余自然语言处理商讨项目。”

介绍:常会师试之机器学习算法思想不难梳理,其它作者还有一对别样的机器学习与数据挖掘小说深度学习文章,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的2五个公文与数量挖掘摄像汇总

介绍:在Kaggle上时时取得不错成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及民用怎样营造深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对电话机器学习大神Michael Jordan

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

介绍:是Stanford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者相当的热心的把那一个课程翻译成了普通话。借使你马耳他语不好,能够看看这么些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作十分的厉害(就好像大数据)。其实过三人都还不明白怎么着是深度学习。那篇小说由表及里。告诉您深度学终究是什么!

介绍:那是巴黎综合理工大学做的一免费课程(很勉强),那几个能够给您在深度学习的路上给你2个学学的思绪。里面涉及了部分骨干的算法。而且告诉你哪些去采取到实在条件中。中文版

介绍:那是布鲁塞尔大学做的一个纵深学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个实际上应用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这些剧情必要有一定的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,各样职分又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间连串分析,空间信息分析,多重变量分析,计量法学,心思计算学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是眼前数码解析世界的3个热门内容。很四人在平常的干活中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你计算一下宽广的机械学习算法,以供您在劳作和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还计算了有个别个密密麻麻。其余还笔者还了二个文章导航.非凡的多谢作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 2012科目。有mp5,
mp4,
pdf各类下载
他是London大学教书,近日也在脸谱务工作职员作,他2016年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个复旦总计机大学开发的开源中文自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有汉语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,支持单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于西班牙语倒霉,但又很想学学机器学习的朋友。是1个大的方便。机器学习周刊最近第③提供普通话版,依旧面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。感谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重点数学先河课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂尤其不易于,假如一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的兴味。作者个人推举的超级《线性代数》课程是新加坡国立吉尔伯特Strang教授的教程。
学科主页

介绍:大数额数据处理能源、工具不完备列表,从框架、分布式编制程序、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存款和储蓄、机器学习等。相当的赞的财富集中。

介绍:雅虎诚邀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一而再串录像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的答辩基础知识。

介绍:应对大数据时期,量子机器学习的第1个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学博士克Rees McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习格局破解婚恋网站配对算法找到真爱的好玩的事,通过Python脚本决定着13个账号,下载了相恋网站2万女用户的600万题材答案,对他们开始展览了总括抽样及聚类分析(图2,3),最终终于取得了真爱。科学和技术术改造变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一六年三月1日开课,该课属于MIT学士级别的教程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的恋人不妨可以挑衅一下那门课程!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音讯财富*
《NLP常用音讯财富》

介绍:机器学习速查表

介绍:从一九九九年始发在电脑科学的诗歌中被引用次数最多的舆论

介绍:把二零一九年的三个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文中的代码整理为三个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们使用。能够实时的收集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C奥迪Q5F也会一连公开。

介绍:【神经互连网黑客指南】未来,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么样更好学习它?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我karpathy告诉你,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将变得一五一十。他刚宣告了一本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做影片评论的情丝分析。

介绍:不仅是质地,而且还对某个材质做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了笔者们怎样?

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

介绍:Jordan教师(迈克尔 I.
Jordan)教师是机器学习世界神经互连网的大牛,他对纵深学习、神经互连网有着很深刻的兴趣。因而,很多提问的标题中隐含了机械学习园地的各个模型,Jordan教师对此一一做精晓释和展望。

介绍:A*探寻是人工智能基本算法,用于高效地查找图中两点的一级途径,
宗旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实在代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估价代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,能够在几分种内做到NLP on Azure
Website的配备,马上初始对FNLP各样特色的试用,恐怕以REST
API的情势调用FNLP的言语分析成效

介绍:现任武大高校首席教授、总结机软件博导。总结机科学商量所副所长.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、大数量、生物音讯再到量子总括等,Amund
Tveit等保证了1个DeepLearning.University小品种:收集从二零一六年上马深度学习文献,相信能够看成深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

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

介绍:作者是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深刻显出,还有完成代码,一步步举行。

介绍:许多价值观的机械学习任务都以在上学function,不过谷歌(Google)近年来有始发读书算法的可行性。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:小编是魅族技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航博士写的有关新闻搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在没有根据的话的辨别上的施用,其它还有八个。四个是可辨垃圾与虚假音信的paper.还有多个是网络舆情及其分析技术

介绍:该学科是新浪公开课的收费课程,不贵,一级福利。主要适合于对运用昂Cora语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总括了三代机器学习算法完结的嬗变:第③代非分布式的,
第2代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的壮大,第一代如斯Parker和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

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

介绍:里面基本没涉及到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的不少施用,以及她们在做推荐进程中拿走的一些经验。最终一条经验是相应监控log数据的身分,因为推荐的成色很信赖数据的品质!

介绍:初大家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术质地

介绍:用树莓派和照相机模块实行人脸识别

介绍:怎么着运用深度学习与大数据构建对话系统

介绍:Francis 巴赫同盟的关于稀疏建立模型的新归纳(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的应用,而且率先局地有关Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很科学。

介绍:LacrosseKHS是机械学习中重大的定义,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟谙的。假如没有较好的数学基础,直接驾驭TiggoKHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,浓密浅出,一共才12页。

介绍:许多同室对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面现已差不多知道了,可是动起手来却不明了哪些入手写代码。加州伯克利分校深度学习博士安德雷j
Karpathy写了一篇实战版本的深浅学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互联网和SVM.

介绍:【语言质感库】语言材质库财富集中

介绍:本文子禽过二次最盛行的机器学习算法,大概驾驭哪些措施可用,很有赞助。

介绍:那些里面有许多有关机器学习、信号处理、总结机视觉、深切学习、神经互连网等世界的大批量源代码(或可实行代码)及相关诗歌。科学钻探写杂谈的好财富

介绍:NYU 二〇一四年的吃水学习课程资料,有录制

介绍:总计机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:多少挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边一百个要命棒的种类

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区维护着30五个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是巴黎高师范大学学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、录制语义分析世界取得了科学研商和工程上的突破,发的篇章不多,但各种都很扎实,在每一个难题上都成功了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在此地

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

介绍:杰弗里·埃弗Rees特·辛顿
FTiggoS是一人英帝国诞生的一个钱打二十五个结机学家和心思学家,以其在神经网络方面包车型客车奉献知名。辛顿是反向传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的主动推进者.

介绍:微软研商院深度学习技术中央在CIKM二〇一五上有关《自然语言处理的纵深学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<协理向量机的多次限定价格订单的动态建模>选拔了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股交所的订单日志数据创设价格活动预测模型。(股票有风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的小伙伴联手探索有关于机器学习的多少个理论性难点,并交给一些有意义的结论。最后经过一些实例来证实这几个理论难点的物理意义和事实上行使价值。

介绍:笔者还著有《那就是寻找引擎:大旨技术详解》一书,首如若介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:第⑨二届中华夏族民共和国”机器学习及其使用”研究探究会PPT

介绍:统计学习是关于电脑基于数据塑造的概率总结模型并选用模型对数据开始展览预测和分析的一门科学,总括学习也变成总计机器学习。课程来自上海复旦

介绍:机器学习的目的是对电脑编制程序,以便利用样本数量或今后的阅历来化解给定的难题.

介绍:CIKM 2015 杰夫 Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主题报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分国语列表

介绍:其它小编还有一篇元算法、AdaBoost python达成文章

介绍:加州Berkeley大学博士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从Newton法讲到拟Newton法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图像和文字并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集明明深度学习形式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(Google))地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPIWrangler提供了NLPI奥迪Q5/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,和汉字正则表达式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱磨炼模型识别效率。想法不错。练习后近来能做到决不总计,只看棋盘就交付下一步,大约10级棋力。但那篇小说太过乐观,说怎么人类的末梢一块堡垒即刻就要跨掉了。话说得太早。可是,如果与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油清水蓝

介绍:UT Austin教师EricPrice关于二零一九年NIPS审阅稿件实验的详细分析,他代表,依照这一次试验的结果,若是今年NIPS重新审阅稿件的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总括了二〇一五年17个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以看来多个宗旨——深度学习,数据地思想家职业,教育和薪水,学习数据科学的工具比如逍客和Python以及公众投票的最受欢迎的数量正确和数码挖掘语言

介绍:Python完毕线性回归,小编还有其它很棒的篇章援引能够看看

介绍:20第114中学华东军事和政治大学数目技术大会34人核心专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新故事集Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用景逸SUVNN和PV在激情分析效率不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(近来是空的)。那意味Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPILacrosse/ICTCLAS201陆分词系统一公布布与用户交换大会上的发言,请更多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的演说包涵:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术研讨
李然-宗旨模型

介绍:Convex Neural Networks 化解维数横祸

介绍:介绍CNN参数在动用bp算法时该怎么磨练,终究CNN中有卷积层和下采集样品层,固然和MLP的bp算法本质上平等,但花样上只怕稍微分化的,很明朗在成功CNN反向传来前询问bp算法是必须的。别的作者也做了3个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:借使要在一篇作品中匹配柒仟0个第1词如何做?Aho-Corasick
算法利用添加了归来边的Trie树,能够在线性时间内到位匹配。
但要是同盟九千0个正则表达式呢 ?
那时候能够用到把多少个正则优化成Trie树的艺术,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的吃水学习框架,小编近日在google工作,笔者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:拉姆daNet拉姆daNet是由Haskell完毕的三个开源的人造神经网络库,它抽象了网络创造、磨炼并采纳了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户能够使用种种措施组成这么些函数来操作实际世界数据。

介绍:如若你从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了然,或然生物消息学,智能机器人,金融展览会望,那么这门宗旨课程你必须深入摸底。

介绍:”人工智能商讨分许多派别。在那之中之一以IBM为表示,认为一旦有高品质总括就可获取智能,他们的‘墨绛红’战胜了社会风气象棋季军;另一山头认为智能来自动物本能;还有个很强的派系认为一旦找来专家,把她们的考虑用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源于

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:搜狐有道的3位工程师写的word2vec的解析文书档案,从基本的词向量/总结语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各种tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec材质的大合集,对word2vec感兴趣的恋人能够看看

介绍:机器学习开源软件,收音和录音了各样机器学习的各个编制程序语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

介绍:小编是电脑研二(写小说的时候,今后是二〇一四年了应该快要完成学业了),专业方向自然语言处理.那是一些她的阅历之谈.对于入门的意中人或然会有扶持

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的篇章,格外好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此处有一些的卓绝内容就是出自机器学习早报.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍:作者与Bengio的小兄弟Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)一九九〇年《自动语音识别》专著,其博士生导师、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在华语分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检查和测试,别的还有一篇AWS铺排教程

介绍: 由塞BathTyne Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,集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把物文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方法写出来,是13分好的手册,领域内的paper各类注脚都在用里面的结果。虽说是初等的,但依然12分的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是纯熟,有个别或然依旧第二回听闻,内容超过文本、数据、多媒体等,让他俩伴您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: 谷歌(谷歌)化学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际提出

介绍:
卓殊好的商量递归神经互连网的稿子,覆盖了汉兰达NN的概念、原理、操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
值得推荐

介绍:里面融合了众多的能源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总计基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各关键内容都伴有实在例子及数据,书中的例子程序都以用Odyssey语言编写的。

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

介绍:鲁棒及便利的人工智能优先讨论布置:一封公开信,最近一度有StuartRussell, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom米切尔, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签字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的秘密劫持。公开信的内容是AI地历史学家们站在福利社会的角度,展望人工智能的前程进步趋势,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点需求,以及必要注意的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研讨较少。其实还有一部大陆剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一起始的本人学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第6季的时候出现了机器通过学习成长之后想操纵世界的情事。说到这里推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了累累财富,还有连带知识结构,路线图,用时间长度短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:脸谱人工智能钻探院(FAI瑞鹰)开源了一二种软件库,以支援开发者建立更大、更快的纵深学习模型。开放的软件库在
推特(TWTR.US) 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的支出条件 Torch
中的暗许模块,能够在更短的小时内磨炼更大局面包车型地铁神经互联网模型。

介绍:本文就算是写于贰零壹叁年,但是那篇作品完全是小编的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》我Peter哈林顿做的三个访谈。包括了书中有的的疑难解答和一些私家学习提议

介绍:十一分好的纵深学习概述,对二种流行的深度学习模型都举办了介绍和斟酌

介绍:主如若描述了动用昂Cora语言举办多少挖掘

介绍:帮你明白卷积神经网络,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的别的的关于神经互联网小说也很棒

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

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

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一部分介绍性作品和课件值得学习

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:3个用来飞快的计算,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在这里你能够看来方今深度学习有怎么着新取向。

介绍:此书在音信搜索领域明显,
除提供该书的免费电子版外,还提供二个I哈弗能源列表
,收音和录音了音信寻找、互连网新闻寻找、搜索引擎落成等地方有关的书本、商讨为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和预测难题,相关的法国网球国际赛选择包含预测编码、早期案例评估、案件完全景况的猜度,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家大概都相比较素不相识,不妨驾驭下。

介绍:
文中涉嫌了最优,模型,最大熵等等理论,其余还有使用篇。推荐系统能够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是贰个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,卷积神经互联网CNN + 长长期纪念LSTM) 和西弗吉尼亚Madison分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互连网CRUISERNN)的算法。NeuralTalk自带了二个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来试试看

介绍:本文重要介绍了在Hadoop2.0上运用深度学习,作品来源paypal

介绍:用基于梯度下落的艺术磨炼深度框架的推行推荐指点,笔者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总结和因果方法做机械学习(录制告诉)

介绍: 四个讲机器学习的Youtube录像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,笔者的研商方向是机械学习,并行总括借使您还想询问一些其余的可以看看他博客的别的小说

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的挑选

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总计中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍: 二个学问搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的原故一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学斟酌为主,上边包车型地铁那份ppt是缘于Fields实行的运动中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典诗歌,标注了关键点

介绍:
莫大与谷歌(Google)同盟的新诗歌,深度学习也能够用来下围棋,传闻能达成六段水平

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

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEA福睿斯NING.UNIVE奇骏SITY的诗歌库已经选定了963篇经过分类的深浅学习诗歌了,很多种经营文诗歌都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一回机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和扩展,很实用.境内网盘

介绍:很多集团都用机器学习来消除难题,升高用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和实惠吗?斯ParkerMLlib 1.2里边的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经济研讨究的杰里米Freeman脑神经地军事学家编写,最初是为了实时处理他们每半小时1TB的钻研数据,以后表露给我们用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java落成。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA达成中央部分行使了arbylon的Lda吉布斯萨姆pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语言材质库上测试杰出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是1个学术搜索引擎,从学术网络中挖潜深度知识、面向科学技术大数量的挖掘。收集近伍仟万笔者音信、8000万舆论消息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮忙专家搜索、机构排行、科学研讨成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的大旨,研商Word2Vec的幽默应用,OmerLevy提到了她在CoNLL贰零壹肆一流级故事集里的剖析结果和新情势,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,即使其间的多少课程已经归档过了,可是还有些的音信没有。多谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert Beezer 有答案
有移动版、打字与印刷版 使用GNU自由文书档案协议 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是阿布扎比高校开源的1位脸图像识别库。包括正面和多视角人脸检查和测试三个算法.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①),能推测人脸角度。

介绍:WSDM二〇一六最佳散文把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model特别深入一些。通过全局的祥和分布去求解每一种节点影响全面模型。假如合理(转移受到隔壁的影响周全影响)。能够用来反求每一种节点的熏陶周到

介绍:机器学习入门书籍,切实介绍

介绍:
非常的棒的强调特征选取对分类器首要性的稿子。心绪分类中,依照互新闻对复杂高维特征降维再利用节约财富贝叶斯分类器,取得了比SVM更突出的法力,练习和分类时间也大大下落——更要紧的是,不必花大批量时刻在就学和优化SVM上——特征也同等no
free lunch

介绍:CMU的计算系和计算机系盛名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总结和机械和工具学习的反差

介绍:随着大数据时期的过来,机器学习变成消除问题的一种关键且主要的工具。不管是工产业界依旧学术界,机器学习都以四个敬而远之的矛头,可是学术界和工业界对机械学习的切磋各有尊崇,学术界侧重于对机械学习理论的钻研,工产业界侧重于怎么样用机器学习来缓解实际难题。那篇小说是美团的实际上条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选拔与超参优化、高斯模型与其它模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局地相似周密)、token_sort_ratio(词排序相似全面)、token_set_ratio(词集合相似周全)等
github

介绍:Blocks是遵照Theano的神经互联网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地开创和治本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“最近刚好开始拍戏,课程4K高清录制一起到Youtube上,如今恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程录制playlist,
感兴趣的校友能够关注,格外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的同台湾特务征,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收获和洗涤;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时光体系分外检查和测试算法(S-H-ESD)奥迪Q3包的介绍,个中对特其他概念和剖析很值得参考,文中也关乎——万分是强针对性的,有些世界支出的10分检查和测试在其他世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难题的对答,数据品质对各类层面集团的品质和频率都至关首要,文中总计出(不压制)22种典型数据品质难点显现的信号,以及出色的数量质量化解方案(清洗、去重、统壹 、匹配、权限清理等)

介绍:中文分词入门之能源.

介绍:15年台北纵深学习高峰会议录像采访,境内云盘

介绍:很好的标准随飞机场(C智跑F)介绍文章,小编的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络达成急迅准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何抉择GPU的提出

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

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

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的塑造与安排.

介绍: 人脸识别一次开签发承包合约,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 选用Torch用深度学习互连网精通NLP,来自推特(Twitter) 人工智能的小说.

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

介绍: 信息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典可能率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中多少个影响索引项权重的因子:IDF逆文书档案频率;TF索引项频率;文书档案长度归一化。3)并且带有集成学习的构思:组合了BM11和BM15五个模型。4)小编是BM25的发起人和Okapi完毕者罗伯森.

介绍:
自回归滑动平均(A奇骏MA)时间类别的大约介绍,A福特ExplorerMA是研商时间连串的最首要格局,由自回归模型(ACR-V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到场source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭发印度菜的爽口秘诀——通过对多量菜单原料关系的挖沙,发现印度菜美味的案由之一是当中的意味相互冲突,很有意思的文件挖掘钻探

介绍: HMM相关文章

介绍:
1)词频与其降序排序的涉嫌,最著名的是语言学家齐夫(Zipf,一九零零-1949)1947年建议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九二二-
二〇〇九)引入参数校对了对甚高频和啥低频词的抒写 2)Heaps’ law:
词汇表与语言质地规模的平方根(那是1个参数,克罗地亚语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)核心,有过多LX570NN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的学易学据,HN近年来热议话题,焦点涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的主意,通过BT软件,福特ExplorerSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原始的Cheat
Sheet基础上丰硕了Scikit-Learn相关文书档案的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的八面驶风硬件指南,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】在脸部识别上您自身都是专家,即便细微的差距也能辨识。研商已证实人类和灵长类动物在脸部加工上不一样于其余物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的完美结合。

介绍:
神经互连网C++教程,本文介绍了用可调节和测试梯度降低和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互连网经过练习能够做出惊人和精粹的事物出来。其余笔者博客的其余小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的其实使用场景NN选用参考表,列举了一部分超人难点建议利用的神经互连网

介绍:壹个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go三个版本的代码

介绍:深度学习课程

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

介绍:谷歌(Google)对推特(TWTR.US) DeepFace的雄强反击—— 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、鉴定识别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式完毕,以及体现一些简单的例子并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro 多明戈斯团队的DNN,提供杂文和完成代码.

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言材质,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完成.

介绍:本文依照神经互连网的向上进程,详细讲解神经互联网语言模型在逐一阶段的款式,其中的模型包括NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等关键变形,总括的特别好.

介绍:经典难题的新研商:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)比赛优厚方案源码及文书档案,包含总体的数目处理流程,是学习Python数据处理和Kaggle经典参加比赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的钻研期刊,每篇文章都含有三个算法及相应的代码、德姆o和试验文书档案。文本和源码是经过了同行业评比审的。IPOL是开放的正确性和可另行的商量期刊。笔者一贯想做点类似的工作,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,钻探加密数码连忙分类难点.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,辅助营造各类互动的架构,在多机多卡,同步创新参数的景色下中央达到线性加快。12块Titan
20钟头能够成功谷歌(Google)net的教练。

介绍:那是一个机械学习能源库,即便比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机械学习能源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICASportage15上的大旨报告材质,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1999年上马到当前积攒了很多的正统词语解释,假如您是1位刚入门的朋友.能够借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析一九二七年现今的竞技数据,用PageRank总括世界杯参加比赛球队排行榜.

介绍:Evoque语言教程,其余还援引两个途观语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的高快速计算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依据此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
讨论深度学习活动编码器如何有效应对维数横祸,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基石,值得浓厚学习
国内云(视频)

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

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做科普LDA宗旨抽取.

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

介绍: DeepMind散文集锦

介绍:
多少个开源语音识别工具包,它近日托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据消息手册》,
国内有热心的爱侣翻译了中文版,我们也能够在线阅读

介绍: 零售领域的数据挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 卓殊有力的Python的多少解析工具包.

介绍: 2016文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调查探讨及Theano的上马测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby达成简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数据物教育家名人推荐,还有资料.

介绍:达成项目早就开源在github上边Crepe

介绍:小编辑宣布现,经过调参,守旧的不二法门也能和word2vec获得大约的成效。别的,无论小编怎么试,GloVe都比但是word2vec.

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

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:用于革新语义表示的树型LSTM递归神经互连网,句子级相关性判断和激情分类效果很好.落到实处代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中间计算学(36-705),聚焦计算理论和办法在机械学习世界应用.

介绍:《北大学院蒙特卡洛方法与自由优化学科》是牛津(science and technology)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心上人必供给看看,提供授课摄像及课上IPN讲义.

介绍:生物农学的SPACR-VK大数目应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末能够关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术恐怕机译技术感兴趣的亲们,请在建议本身牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动精晓语境、自动识别语义等等)在此之前,请通过谷歌(Google)学术不难搜一下,如若谷歌(Google)不可用,那一个网址有其一小圈子几大顶会的舆论列表,切不可一孔之见,胡乱固然.

介绍:随想+代码:基于集成方法的Instagram心境分类,兑现代码.

介绍:NIPS CiML 二零一五的PPT,NIPS是神经音讯处理系统进展大会的英文简称.

介绍:加州伯克利分校的深度学习课程的Projects 每一种人都要写三个舆论级其余报告
里面有一些很风趣的利用 大家能够看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇散文(机器学习那多少个事、无监察和控制聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很理想

介绍:莱斯大学(Rice University)的深度学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成果酒评论的开源推特(TWTR.US)机器人,github地址.

介绍:录像+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方今在Mc吉尔University研究研商会上的告知,还提供了一文山会海讲机器学习格局的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(Amazon))在机械学习地方的有个别施用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:1个遵照OpenGL完毕的卷积神经网络,援助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正如,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分析和多少挖掘的概率数据结构.

介绍:机器学习在导航下面的应用.

介绍:Neural Networks 德姆ystified类别录像,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据磨练营:RAV4&数据正确在线交互教程.

介绍:关于深度学习和CRUISERNN的研商 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon2014)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年春日学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录像,很不错.国内镜像.

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib达成易用可扩充的机器学习,国内镜像.

介绍:未来上千行代码概率编制程序(语言)完结只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,别的二个,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市价.

介绍:国际人工智能联合会议选定故事集列表,超过二分之一诗歌可使用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的重要性性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械学习:最醒目入门指南,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,参加评比框架包含Caffe 、Torch-七 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓绝.

介绍:卡耐基梅隆大学总计机高校语言技术系的财富大全,包罗大气的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:推特(TWTR.US)情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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