机械学习与深度学习资料

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

介绍:那是匈牙利人造智能实验室尤尔根Schmidhuber写的最新版本《神经互联网与深度学习综述》本综述的风味是以时日排序,从一九三七年开始讲起,到60-80年间,80-90年间,一贯讲到两千年后及近期几年的展开。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用分外周全.

介绍:那是一份python机器学习库,倘诺你是一人python工程师而且想深刻的读书机器学习.那么那篇文章大概能够支持到你.

介绍:这一篇介绍假设规划和治本属于您自身的机器学习项目标稿子,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:假设你还不知情怎样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成汉语,即使有趣味能够活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:途观语言是机器学习的重点语言,有这些的爱人想上学翼虎语言,可是接连忘记一些函数与第①字的含义。那么这篇文章大概能够补助到您

介绍:小编该如何挑选机器学习算法,那篇文章比较直观的相比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的上下,其它研讨了范本大小、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

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的取舍、理论的介绍都很到位,绳趋尺步。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, 也适合老手温故而知新.
比起MLAPP/P福特ExplorerML等大部头,
大概那本你更须要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是源于百度,可是她本人已经在二零一六年16月份申请离职了。不过那篇小说很科学借使你不知晓深度学习与协理向量机/计算学习理论有什么联系?那么应该立时看看那篇文章.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌(Google))集团和MIT共同出品的总计机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 二〇一一。分为5多数:1)证明,总结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)可能率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音讯时期的电脑科学理论,最近国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第三版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造Sportage语言的同桌选读。

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纳德 Knuth提问记录稿:
方今, Charles Leiserson, Al Aho, JonBRABUS等大神向Knuth提议了十八个难点,内容包罗TAOCP,P/NP难点,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:不会总括怎么做?不知情什么样选用适用的总计模型如何做?那那篇作品你的精美读一读了加利福尼亚Madison分校Joshua
B. Tenenbaum和巴黎综合理工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种类,仍是可以活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同班能够掌握一下

介绍:那是一本消息搜索有关的书本,是由印度孟买理工科Manning与谷歌副组长Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval向来是北美最受欢迎的新闻搜索教材之一。近日小编增添了该课程的幻灯片和作业。IQX56相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来诠释机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:雅虎钻探院的多寡集汇总:
包括语言类数据,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,比赛数据,以及系统类的数目。

介绍:那是一本俄亥俄香槟分校计算学出名教师特雷沃 Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二零一五年元月曾经开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初大方推荐的优质学习能源,辅助初学者神速入门。而且那篇小说的介绍已经被翻译成中文版。借使你稍微通晓,那么笔者提出您先看一看汉语的牵线。

介绍:首倘诺顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包含几本综述小说,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都能够在google上找到。

介绍:那是一本图书,重要介绍的是跨语言音讯搜索方面包车型大巴学识。理论很多

介绍:本文共有八个密密麻麻,小编是源于IBM的工程师。它至关心珍视要介绍了引进引擎相关算法,并支持读者很快的兑现那个算法。
探索推荐引擎内部的暧昧,第 2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,钻探推荐引擎内部的绝密,第③ 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校信息科学系助理教师DavidMimno写的《对机械学习初学者的一点建议》,
写的挺实在,强调进行与理论结合,最后还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是南洋理工的James L.
麦克莱尔and。珍视介绍了各样神级网络算法的分布式达成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参考下

介绍:【“机器学习”是哪些?】JohnPlatt是微软研商院独立科学家,17年来他直接在机械学习园地耕耘。最近机器学习变得敬而远之,Platt和同事们遂决定实行博客,向群众介绍机器学习的商量进展。机器学习是哪些,被选取在哪里?来看Platt的这篇博文

介绍:二〇一五年国际机器学习大会(ICML)已经于13月21-2二10日在国家议会着力繁华举行。此次大会由微软亚洲钻探院和哈工业余大学学东军事和政院学一同主办,是以此拥有30多年历史并著名世界的机器学习园地的盛会第③次来到中夏族民共和国,已成功引发满世界1200多位专家的申请参预。干货很多,值得深切学习下

介绍:那篇文章主若是以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的实际接纳,RankNet对NDCG之类不敏感,参预NDCG因素后化作了拉姆daRank,同样的思想从神经互连网改为使用到Boosted
Tree模型就马到成功了LambdaMA本田UR-VT。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2008 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,拉姆daMA奇骏T,特别以LambdaMA路虎极光T最为特出,代表随想为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有许多盛名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将演说无监督特征学习和纵深学习的基本点观点。通过学习,你也将达成多少个功效学习/深度学习算法,能见到它们为你工作,并学习如何运用/适应这么些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(越发是相当熟练的监察和控制学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假设您不熟稔那一个想法,大家建议你去这里机器学习课程,并先完毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。别的那有关那套教程的源代码在github上面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文书档案来自微软讨论院,精髓很多。要是需求完全知道,供给一定的机械学习基础。不过有点地方会令人万物更新,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的早已算相比较详细的了

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

介绍:一个顶尖完整的机械学习开源库总计,如若您认为这些碉堡了,那前边这么些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的意中人举行了翻译中文介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、洛桑联邦理艺术大学总结机系ChrisManning教师的《自然语言处理》课程全体录制已经能够在德克萨斯奥斯汀分校公然课网站上见到了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也足以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着清华结业、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械学习库,根据大数据、NLP、总计机视觉和Deep
Learning分类实行了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最基本的入门文章,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候猜疑人们都是,很多算法是一类算法,而有点算法又是从其余算法中延长出来的。这里,大家从三个地点来给我们介绍,第贰个方面是读书的法门,第③个地点是算法的类似性。

介绍:看难题你曾经清楚了是哪些内容,没错。里面有那个经典的机械学习散文值得仔细与一再的阅读。

介绍:录制由华盛顿圣路易斯分校大学(Caltech)出品。需求波兰语底子。

介绍:总计了机械学习的经文书籍,包涵数学基础和算法理论的书籍,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手提式有线电话机方面任意时刻去阅读。不多笔者建议您看完一本再下载一本。

介绍:标题极大,从新手到大方。可是看完上边装有素材。肯定是专家了

介绍:入门的书真的很多,而且笔者已经帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是二个监督式机器学习体系,用来化解预测方面包车型大巴难题,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:计算机视觉入门此前景目的检查和测试1(总计)

介绍:计算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:那又是一篇机器学习初大家的入门作品。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的1几个关于机器学习的工具

介绍:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近日是腾讯广告算法经理,王益硕士结业后在google任切磋。那篇文章王益大学生7年来从谷歌到腾讯对此分布机器学习的眼界。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级须要上学的读本和控制的文化。这样,给机器学习者提供1个提升的路径图,以防走弯路。其它,整个网站都以关于机器学习的,财富很丰硕。

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:这是一本来自微的研讨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的主意和选拔的电子书

介绍:二〇一六年5月CMU实行的机器学习冬日课刚刚竣工有近50钟头的录制、十多个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。全体13名教授都以牛人:包罗大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是盛名高校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在二零一九年的IEEE/IFIP可信赖系统和互连网(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了二个关于Sibyl系统的宗旨发言。
Sibyl是3个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面包车型客车题材,比如YouTube的录制推荐。详情请阅读google
sibyl

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

介绍:贝叶斯学习。假若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:网民问Berkeley机器学习大牛、美利坚合众国双双院士Michael I.
Jordan:”就算您有10亿日元,你怎么花?乔丹:
“我会用那10亿比索建造三个NASA级其他自然语言处理商量项目。”

介绍:常会师试之机器学习算法思想简单梳理,其它我还有一部分别样的机器学习与数据挖掘小说纵深学习文章,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的2捌个文件与数量挖掘摄像汇总

介绍:在Kaggle上时时取得正确战绩的TimDettmers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 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者相当热心的把这几个科目翻译成了中文。假如您塞尔维亚语倒霉,可以看看那个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作相当的厉害(就像大数额)。其实过多人都还不领会什么样是深度学习。那篇文章由表及里。告诉您深度学终归是怎么着!

介绍:那是北卡罗来纳理文高校做的一免费课程(很勉强),那个能够给您在深度学习的途中给你二个上学的笔触。里面涉及了一部分核心的算法。而且告诉你如何去行使到骨子里条件中。中文版

介绍:那是伊斯坦布尔大学做的3个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是二个实际应用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这些情节供给有肯定的底子。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,每一个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,时间体系分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量军事学,心绪总计学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是时下数量解析世界的多少个吃香内容。很多少人在平时的工作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下普遍的机器学习算法,以供您在工作和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了少数个体系。此外还笔者还了一个作品导航.极度的感恩荷德笔者计算。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(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)学习笔记整理种类之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 二零一二课程。有mp3,
mp4,
pdf各个下载
他是London高校教授,近来也在推特务工作人士作,他2016年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个北大高校处理器高校开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功用,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,帮忙单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于葡萄牙语不佳,但又很想深造机器学习的敌人。是2个大的造福。机器学习周刊近日关键提供汉语版,依然面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。感谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的根本数学起初课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不易于,假设一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学生失去学习的兴味。作者个人推举的最佳《线性代数》课程是斯坦福吉尔伯特Strang助教的教程。
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。十分的赞的资源集中。

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多级录像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的辩解基础知识。

介绍:应对大数目时期,量子机器学习的第一个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视发表了UCLA数学大学生Chris 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传说,通过Python脚本决定着12个账号,下载了恋爱网站2万女用户的600万标题答案,对她们开始展览了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终到底赢得了真爱。科技(science and technology)术改造变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一六年11月二10日开张,该课属于MIT学士级别的课程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的情侣不妨能够挑战一下那门学科!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音信财富*
《NLP常用音信能源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1999年上马在处理器科学的舆论中被引述次数最多的诗歌

介绍:把今年的二个ACM Trans. on Graphics
(TOG)诗歌中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。能够实时的采集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C奇骏F也会两次三番公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么样更好读书它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs小编karpathy告诉你,最佳技巧是,当您发轫写代码,一切将变得清楚。他刚发表了一本图书,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做影评的情义分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材质做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们怎么?

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

介绍:Jordan助教(迈克尔 I.
Jordan)教授是机器学习园地神经互联网的大牛,他对纵深学习、神经互连网有着很深远的兴趣。由此,很多叩问的题材中带有了机器学习园地的各个模型,Jordan教师对此一一做领会释和展望。

介绍:A*追寻是人为智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的极品途径,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到目的顶点的猜测代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,能够在几分种内做到NLP on Azure
Website的安排,立刻初始对FNLP各个风味的试用,或然以REST
API的花样调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任南开高校首席教师、总括机软件博导。总计机科研所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数额、生物消息再到量子计算等,Amund
Tveit等保险了二个DeepLearning.University小项目:收集从贰零壹伍年底步深度学习文献,相信能够作为深度学习的起源,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:小编是深浅学习一线大牛Bengio组写的学科,算法深切显出,还有达成代码,一步步开始展览。

介绍:许多观念的机械学习职责都以在攻读function,可是谷歌近日有初阶攻读算法的来头。谷歌别的的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是金立技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席物军事学家的李航大学生写的有关新闻寻找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认上的利用,此外还有多个。二个是可辨垃圾与虚假音信的paper.还有3个是互联网舆情及其分析技术

介绍:该课程是微博公开课的收费课程,不贵,一流福利。首要适合于对使用本田CR-V语言实行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中小编总括了三代机器学习算法完成的演变:第二代非分布式的,
第③代工具如Mahout和Rapidminer落成基于Hadoop的恢弘,第①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:讲总括机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其余三本是哈特ley的《多图几何》、冈萨雷斯的《数字图像处理》、拉法埃尔C.Gonzalez / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没涉及到实际算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的累累利用,以及他们在做推荐进程中拿到的部分经历。最终一条经验是应该监控log数据的品质,因为推荐的材质很正视数据的身分!

介绍:初专家怎么着查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块举办人脸识别

介绍:怎么样行使深度学习与大数目创设对话系统

介绍:Francis Bach协作的有关稀疏建立模型的新总结(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运用,而且率先有个别有关Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很科学。

介绍:RKHS是机器学习中重大的概念,其在large
margin分类器上的行使也是广为熟谙的。假使没有较好的数学基础,直接理解LacrosseKHS恐怕会正确。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多同班对于机械学习及深度学习的疑忌在于,数学方面现已大约知道了,可是动起手来却不晓得怎么样入手写代码。加州Berkeley分校深度学习大学生Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的深浅学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互连网和SVM.

介绍:【语言质感库】语言材质库能源集中

介绍:本文种过一回最流行的机械学习算法,大致驾驭怎样方法可用,很有赞助。

介绍:那个里面有为数不少有关机器学习、信号处理、计算机视觉、深远学习、神经网络等世界的大气源代码(或可进行代码)及连锁杂谈。科学斟酌写杂文的好财富

介绍:NYU 二〇一四年的深度学习课程资料,有录像

介绍:总括机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github下边玖拾伍个可怜棒的门类

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区护卫着30多少个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是加州洛杉矶分校大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、录像语义分析世界获得了科学研商和工程上的突破,发的稿子不多,但各类都很踏实,在每三个标题上都成功了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,杂谈在此地

介绍:CIKM Cup(恐怕叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数码挖掘比赛的称呼。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
F奥迪Q7S是1位英帝国诞生的盘算机学家和激情学家,以其在神经网络方面包车型地铁贡献著名。辛顿是反向传来算法和自己检查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动推动者.

介绍:微软切磋院深度学习技术中央在CIKM二〇一五上关于《自然语言处理的深度学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<协助向量机的高频限定价格订单的动态建模>选取了 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。(股票有高危机,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伴联手商讨有关于机器学习的多少个理论性问题,并交付一些有含义的定论。最后经过某些实例来注明这么些理论难题的情理意义和实际接纳价值。

介绍:小编还著有《那便是寻觅引擎:核心技术详解》一书,主倘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⑨二届中中原人民共和国”机器学习及其使用”研究钻探会PPT

介绍:总计学习是有关电脑基于数据营造的票房价值计算模型并动用模型对数据开始展览展望和分析的一门科学,计算学习也成为计算机器学习。课程来自上海武大

介绍:机器学习的靶子是对电脑编制程序,以便利用样本数量或以后的经验来消除给定的难点.

介绍:CIKM 二零一四 杰夫 Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主旨报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分华语列表

介绍:其余笔者还有一篇元算法、AdaBoost python完成文章

介绍:加州伯克利大学硕士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从Newton法讲到拟牛顿法,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:还有续集大廷广众深度学习形式概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌)地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:PyNLPI酷威提供了NLPI揽胜极光/ICTCLAS汉语分词的Python接口,此外Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,中文标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱陶冶模型识别作用。想法不错。陶冶后近期能到位永不计算,只看棋盘就交给下一步,大约10级棋力。但那篇小说太过乐观,说哪些人类的结尾一块堡垒立即就要跨掉了。话说得太早。不过,就算与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万香精油赤褐

介绍:UT Austin教授埃里克Price关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,根据此次实验的结果,要是二〇一九年NIPS重新审阅稿件的话,会有50%的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总括了2015年16个阅读最多以及享受最多的稿子。大家从中能够看来四个大旨——深度学习,数据物历史学家职业,教育和薪金,学习数据科学的工具比如宝马X5和Python以及民众投票的最受欢迎的数目科学和数据挖掘语言

介绍:Python达成线性回归,笔者还有其余很棒的小说推荐能够看看

介绍:20第114中学华夏族民共和国民代表大会数量技术大会3一人中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新诗歌Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用本田CR-VNN和PV在心情分析功用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(近年来是空的)。那意味Paragraph
Vector终于揭发面纱了呗。

介绍:NLPI奇骏/ICTCLAS20十四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。
大家实验室同学的演说蕴涵:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术探讨
李然-核心模型

介绍:Convex Neural Networks 化解维数磨难

介绍:介绍CNN参数在动用bp算法时该怎么磨练,毕竟CNN中有卷积层和下采集样品层,纵然和MLP的bp算法本质上一样,但方式上或然略微差异的,很引人侧目在成就CNN反向传播前询问bp算法是必须的。其余作者也做了3个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:假使要在一篇小说中匹配100000个至关心注重要词如何是好?Aho-Corasick
算法利用添加了归来边的Trie树,能够在线性时间内形成匹配。
但假若匹配70000个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把四个正则优化成Trie树的措施,如马来西亚人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是贰个开源的吃水学习框架,作者如今在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:2014ImageNet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实现的二个开源的人工神经互连网库,它抽象了网络成立、陶冶并应用了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以利用种种方法组成那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:假设你从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言通晓,大概生物消息学,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:”人工智能商讨分许多山头。当中之一以IBM为代表,认为如若有高品质总计就可取得智能,他们的‘深灰’击溃了社会风气象棋季军;另一派别认为智能来自动物本能;还有个很强的黑帮认为一旦找来专家,把她们的牵记用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:1)机译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:和讯有道的3位工程师写的word2vec的解析文书档案,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的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的朋友能够看看

介绍:机器学习开源软件,收录了种种机器学习的种种编制程序语言学术与经济贸易的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ

介绍:我是计算机研二(写小说的时候,今后是二〇一六年了应有快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是某个她的阅历之谈.对于入门的情侣可能会有扶助

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的稿子,卓殊好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此间有一对的美好内容正是根源机器学习晚报.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的文章

介绍:小编与Bengio的弟兄萨姆y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)一九八八年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 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: 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Bath蒂恩 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众多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把化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不二法门写出来,是至极好的手册,领域内的paper各样注解都在用里面包车型客车结果。虽说是初等的,但要么特别的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别已经是纯熟,某些大概依然率先次听大人说,内容超越文本、数据、多媒体等,让她们伴您从头数据科学之旅吧,具体包涵:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(Google)化学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际建议

介绍:
万分好的议论递归神经互联网的小说,覆盖了RubiconNN的定义、原理、演练及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐介绍

介绍:里面融合了不少的财富,例如竞技,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,该手册希望在争鸣与实践之间找到平衡点,各关键内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都以用劲客语言编写的。

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:鲁棒及便宜的人为智能优先切磋布署:一封公开信,方今一度有StuartRussell, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签订契约The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近年霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的心腹威吓。公开信的剧情是AI物农学家们站在便民社会的角度,展望人工智能的前途向上趋势,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须要,以及要求留意的社会难题。究竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关切磋较少。其实还有一部美国大片《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一初阶的小编学习,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情事。说到那边推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了无数能源,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:Instagram人工智能商讨院(FAI瑞鹰)开源了一连串软件库,以支援开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
推特 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,能够在更短的时间内磨练更大局面包车型大巴神经互连网模型。

介绍:本文即便是写于2011年,可是那篇小说完全是作者的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者PeterHarrington做的一个访谈。包罗了书中有的的疑点解答和少数个体学习提议

介绍:至极好的吃水学习概述,对两种流行的深浅学习模型都进行了介绍和切磋

介绍:紧要是描述了应用奥迪Q7语言举行多少挖掘

介绍:帮您知道卷积神经互连网,讲解很清楚,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其余的关于神经互连网作品也很棒

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

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

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

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:2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:在此地您能够观望近来深度学习有哪些新势头。

介绍:此书在新闻搜索领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供1个I宝马7系能源列表
,收音和录音了音信寻找、网络消息搜索、搜索引擎实现等地点相关的图书、钻探主题、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。用机器学习消除法规相关分析和展望难点,相关的法规运用包含预测编码、早期案例评估、案件完全景况的预测,定价和工作职员预测,司法行为预测等。法律领域大家兴许都比较目生,不妨了然下。

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

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是1个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它达成了Google(Vinyals等,卷积神经互连网CNN + 长长期记念LSTM) 和加州戴维斯分校科 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互连网CR-VNN)的算法。NeuralTalk自带了3个教练好的动物模型,你能够拿狮子大象的相片来试试看

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上使用深度学习,文章来源paypal

介绍:用基于梯度降低的法门磨炼深度框架的实施推荐带领,小编是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总计和因果方法做机械学习(摄像告诉)

介绍: 一个讲机器学习的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,笔者的钻研方向是机械学习,并行总结假诺你还想掌握一些别的的能够看看他博客的任何小说

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,深度学习在文件总结中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

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是个数学研讨为主,下面的那份ppt是缘于Fields举行的移位中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典散文,标注了关键点

介绍:
阿姆斯特丹大学与谷歌(Google)合作的新散文,深度学习也得以用来下围棋,听他们说能落得六段水平

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还引进四个深度学习入门与综合资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEA昂CoraNING.UNIVE科雷傲SITY的诗歌库已经选定了963篇经过分类的深浅学习诗歌了,很多种经营典散文都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在二次机器学习聚会上的报告,关于word2vec会同优化、应用和扩大,很实用.境内网盘

介绍:很多商户都用机器学习来消除难题,提升用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和实用吗?SparkMLlib 1.第22中学间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经切磋的杰里米Freeman脑神经科学家编写,最初是为了实时处理他们每半小时1TB的斟酌数据,现在发布给大家用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java达成。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA达成宗旨部分行使了arbylon的Lda吉布斯Sampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语言质感库上测试优秀,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是2个学术搜索引擎,从学术网络中挖掘深度知识、面向科学技术大数量的开掘。收集近陆仟万小编音信、七千万舆论消息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮助专家搜索、机构排名、科学研讨成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的核心,商量Word2Vec的妙趣横生应用,OmerLevy提到了她在CoNLL二零一五顶级散文里的剖析结果和新办法,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,即便个中的略微课程已经归档过了,可是还有些的新闻并未。感激课程图谱的我

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 引用了杰弗逊1813年的信

介绍:libfacedetection是布拉迪斯拉发大学开源的1个人脸图像识别库。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三),能估量人脸角度。

介绍:WSDM贰零壹陆最佳故事集把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比一般的propagation
model尤其深刻一些。通过全局的平稳分布去求解每一个节点影响周到模型。若是合理(转移受到附近的影响周详影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周详

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
好棒的强调特征选用对分类器首要性的小说。心理分类中,依据互音讯对复杂高Witt征降维再采用节约财富贝叶斯分类器,取得了比SVM更精粹的作用,磨炼和归类时间也大大下落——更器重的是,不必花大批量时光在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的计算系和处理器系知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总计和机械学习的异样

介绍:随着大数量时期的过来,机器学习变成消除难点的一种关键且首要的工具。不管是工产业界如故学术界,机器学习都以3个敬而远之的矛头,可是学术界和工产业界对机器学习的钻探各有尊重,学术界侧重于对机械学习理论的探讨,工产业界侧重于如何用机器学习来消除实际难题。那篇文章是美团的骨子里条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型采纳与超参优化、高斯模型与其它模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局地相似周详)、token_sort_ratio(词排序相似周到)、token_set_ratio(词集合相似周全)等
github

介绍:Blocks是依照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创设和治本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“目前正好开始拍戏,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近期刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程录制playlist,
感兴趣的同班能够关切,相当适合入门.

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

介绍:Facebook技术团队对前段时间开源的光阴类别11分检查和测试算法(S-H-ESD)酷威包的牵线,当中对那多少个的概念和剖析很值得参考,文中也涉嫌——格外是强针对性的,有些世界支出的要命检查和测试在其他领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难题的回答,数据品质对各个框框公司的习性和效能都主要,文中计算出(不限于)22种典型数据品质难点表现的信号,以及卓绝的数目品质化解方案(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年卢森堡市纵深学习高峰会议摄像采访,国内云盘

介绍:很好的规则随飞机场(CLacrosseF)介绍小说,笔者的学习笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现高效准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着抉择GPU的提出

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

介绍:
分类整理的机器视觉相关财富列表,秉承Awesome种类风格,有质有量!小编的翻新频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的创设与布署.

介绍: 人脸识别三遍开发包,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Twitter 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文章,小编用Shannon Entropy来描写NLP中各项职责的难度.

介绍: 消息寻找排序模型BM25(Besting 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多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思想:组合了BM11和BM15五个模型。4)小编是BM25的倡导者和Okapi完结者罗伯森.

介绍:
自回归滑动平均(ASportageMA)时间类别的粗略介绍,A福睿斯MA是钻探时间类别的显要艺术,由自回归模型(A锐界模型)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加入source encoding
CNN的输入,获得了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭发印度菜的爽口秘诀——通过对大气菜系原料关系的打桩,发现印度菜美味的由来之一是中间的寓意互相争执,很风趣的文本挖掘钻探

介绍: HMM相关文章

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最显赫的是语言学家齐夫(Zipf,一九零零-1949)一九四八年提议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九二四-
贰零壹零)引入参数校正了对甚高频和啥低频词的勾勒 2)Heaps’ law:
词汇表与语言材料规模的平方根(那是2个参数,罗马尼亚(România)语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)大旨,有成都百货上千ENCORENN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心阅读,相信您也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近来热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便易行的方式,通过BT软件,昂CoraSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原本的Cheat
Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文书档案的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的无所不包硬件指南,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】在面部识别上您自个儿都以大方,尽管细微的异样也能鉴定分别。商讨已表明人类和灵长类动物在脸部加工上分裂于别的物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总结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。

介绍:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调节梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经互连网,网络经过陶冶能够做出惊人和出彩的东西出来。其它作者博客的别的小说也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际利用场景NN选用参考表,列举了部分名列三甲问题提议选取的神经互联网

介绍:2个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go四个本子的代码

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)对推特 DeepFace的雄强还击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴定区别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司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中的分布式达成,以及显示一些简易的例子并建议该从哪里上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro 多明戈斯团队的DNN,提供诗歌和落实代码.

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

思路落成.

介绍:本文依照神经互联网的发展进度,详细讲解神经互联网语言模型在每一种阶段的花样,个中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,总括的专门好.

介绍:经典难题的新斟酌:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总括机交互(BCI)竞技减价方案源码及文书档案,包涵完全的多少处理流程,是上学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研商期刊,每篇文章都富含1个算法及相应的代码、德姆o和尝试文书档案。文本和源码是通过了同行业评比审的。IPOL是开放的不错和可重新的钻研期刊。小编直接想做点类似的干活,拉近产品和技艺之间的距离.

介绍:出自MIT,钻探加密数据火速分类难点.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经互联网并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,扶助塑造各类互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的情况下宗旨达到规定的标准线性加快。12块Titan
20钟头能够实现谷歌(Google)net的陶冶。

介绍:这是1个机器学习财富库,就算相比少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.别的还有3个由zheng
Rui整理的机器学习能源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICA奇骏15上的宗旨报告材质,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1998年初阶到方今积攒了重重的标准词语解释,假如您是一个人刚入门的朋友.能够借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年现今的交锋数据,用PageRank计算世界杯参加比赛球队排行榜.

介绍:本田CR-V语言教程,别的还推荐二个君越语言教程An Introduction to
R
.

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

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
钻探深度学习机关编码器如何有效应对维数悲惨,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的木本,值得深切学习
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做科学普及LDA主旨抽取.

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

介绍: DeepMind杂谈集锦

介绍:
3个开源语音识别工具包,它如今托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热心的敌人翻译了中文版,大家也能够在线阅读

介绍: 零售领域的多寡挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 万分有力的Python的多少解析工具包.

介绍: 二〇一四文件分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调查研究及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: 开源中文言处理包.

介绍: 使用Ruby完毕不难的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数额化学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:实现项目早就开源在github下面Crepe

介绍:小编辑发表现,经过调参,传统的情势也能和word2vec到手差不多的功效。其余,无论小编怎么试,GloVe都比可是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:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和激情分类功效很好.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)和高中级总结学(36-705),聚焦计算理论和办法在机械学习园地应用.

介绍:《印度孟买理教育大学蒙特Carlo方法与人身自由优化学科》是巴黎高师应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的朋友肯定要探望,提供授课摄像及课上IPN讲义.

介绍:生物艺术学的SPAOdysseyK大数目应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的情节能够关注一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术也许机译技术感兴趣的亲们,请在建议自个儿牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动通晓语境、自动识别语义等等)在此之前,请通过谷歌学术简单搜一下,假若谷歌(Google)不可用,这一个网址有其一小圈子几大顶会的散文列表,切不可一孔之见,胡乱如果.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的脸谱心理分类,完毕代码.

介绍:NIPS CiML 二〇一五的PPT,NIPS是神经音信处理系统进展大会的英文简称.

介绍:斯坦福的深度学习课程的Projects 每种人都要写二个舆论级其他报告
里面有部分很风趣的行使 大家能够看看 .

介绍:卡宴语言线性回归多方案速度比较实际方案包罗lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和斯坦’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的三篇随想(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的机器学习课也很精美

介绍:莱斯高校(Rice University)的吃水学习的可能率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成苦味酒评论的开源Instagram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研究商讨会上的告诉,还提供了一多重讲机器学习方法的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)在机器学习地点的有个别应用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:二个基于OpenGL完成的卷积神经互联网,援助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|金融等领域)预测方法.

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量法学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心绪分析工具正如,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:国内帕特tern Recognition And Machine
Learning读书会能源集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和数码挖掘的概率数据结构.

介绍:机器学习在导航上面的应用.

介绍:Neural Networks 德姆ystified体系摄像,斯蒂芬Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据陶冶营:Sportage&数据科学在线交互教程.

介绍:关于深度学习和奥德赛NN的商讨 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年春日学期CMU的机械学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学摄像,很不错.境内镜像.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib完结易用可扩充的机械学习,境内镜像.

介绍:今后上千行代码可能率编制程序(语言)达成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外3个,其它还援引《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场价格.

介绍:国际人工智能联合会议选定散文列表,超过一半舆论可利用谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的首要性.

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:最强烈入门指南,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-柒 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓绝.

介绍:卡耐基梅隆大学计算机高校语言技术系的财富大全,包涵大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,散文集,数据挖掘教程,机器学习财富.

介绍:推文(Tweet)心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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