机器学习与深度学习材料

星火高考考的很好,但他摒弃了部分热门金融规范,采取了师范类的正式。

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数目)。其实过三人都还不知道哪些是深度学习。这篇著作由浅入深。告诉您深度学究竟是怎么!

连年后,村里设立了一个完小,唯有一位女导师。村里的儿女都在这上学。开学第一堂课,那多少个女导师就对男女们说:“星星之火也可以燎原,我们就是村里的星星之火,将来有那么一天会变成燎原般的大火照亮这多少个村子。”

                                                             

一晃三年就过去了,小星火也要读高中了,小星火也尚无辜负外祖父的指望,她以镇上头名考进镇上最好的高中,可把全村惊叹到了。然则,这学费也让他爷爷有点犯愁。伯公也认为是该想个主意了,他精晓肯定要供星火这娃上学,否则怎么对得起她这走得早的家长。他研究着,山里的矿工似乎还缺人,自己这把骨头还健康,可以去找矿场的包工头去说说寻个事做。

刻钟候,星火像一个好奇宝宝,总是有许多题材。她问曾外祖父:“我何以叫星火呀?”伯公摸摸星火的头,和蔼的笑着说:“因为我们毛主席说过些微之火也可以燎原,外公希望你哟,能成为我们村里的星星之火,努力读书,到山外多学点本事!”小星火又奇怪的问:“这山外又是哪些呢?”外公眨眼之间间叹了语气说:“娃呀!山外呐!是新型世界!是花花世界!是令人不想回到的温柔乡呢!可好了!多少人出来就没回去过!”小星火似乎听出了二伯的失落,她连忙摇着小脑袋说:“我才不会吗,星火不会的,外公在这里,星火走到哪都会重临的。”

一夜无眠,明日尘埃落定是不安静的一天。

刹那间,高考截至了。回家知道真相的星火嚎啕大哭,可是哭过之后他知晓,她无法继承悲伤下去,她的一切都是曾外祖父和那多少个村子的人予以的,他自小就是祖父抚养的,家里情形不便,村里人都把他当我孩子来养,她是吃百家饭长大的子女,她必须连续着力。

                               

一年复一年,村里的人年年都会时时援救星火一家,村里的人每逢到镇上去,总要给星火带点什么。星火也到了快高考的时候了,她一度忘记多久没回家了,外祖父也不让她回来。她的大成一贯很平静,老师说她一旦稳定发挥就势必可以考一个好大学,所以他只想快点考完,然后去和曾祖父一起去赚自己的学费。可是他不知情,她的外祖父在一个月在此以前曾经溘然长逝了,矿场塌了,她的大伯为了进入救人,就再也没出来了。村里的人怕影响他考试,见着他就慌称她外公z在矿场太忙,抽不开身,只叫她在全校好好学习。

介绍:推荐系统经典杂谈文献

早晨,镇长就敲开了小星火家的门,手里还攒着几张皱巴巴的钱。小星火不在家,区长见着小星火的三叔就从来将那几张皱巴巴的钱塞进她手中,科长急忙说:“你家情形我们是领略的,大家村里好不容易出了一根读书的好苗子,不可以让她就如此折了,能帮一点是少数,矿场这边我帮你去说了,包工头答应给你寻个事做了,你也别急。”处长说完,不待星火她伯公反应过来就转身走了。不一会儿,村里人陆陆续续敲开了星火家的门,送上协调这微薄心意,服装,粮食什么的都有。星火的太爷知道,他家只怕一辈子都还不清这人情了。

就如此,星火顺利的读上了高中。可是,她为了省着盘缠,一学期截至才回家,平常就在该校拼命的上学,应为她了然她现在的一切都是全村的人给的,她是他们的企盼,是全村的星星之火,她必须考上大学,然后来回报他们,来回报他的四叔。

介绍:深度学习阅资源列表

介绍: 异常有力的Python的数额解析工具包.

介绍:总计了机械学习的经典图书,包括数学基础和算法理论的书本,可做为入门参考书单。

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

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,帮你更快地创立和治本NN模块.

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一篇NLP在闽南语言分词中的应用

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:讲总计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是哈特ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德(Richard) E.Woods
《数字图像处理》

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

介绍:入门的书真的很多,而且我早已帮您找齐了。

介绍:统计机视觉数据集不完全集中

介绍:里面按照词条提供了许多资源,还有有关文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量教育学》.

介绍:这是一份python机器学习库,假诺你是一位python工程师而且想浓厚的学习机器学习.那么那篇小说或许可以补助到你.

介绍:ggplot2速查小册子,此外一个,其它还引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

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

介绍:本文虽然是写于二零一二年,然则这篇著作完全是作者的经验之作。

介绍:看问题你曾经知道了是哪些内容,没错。里面有过多经文的机器学习散文值得仔细与一再的翻阅。

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有好多RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&指出……耐心阅读,相信您也会收益匪浅.

介绍:从1996年始于在微机科学的论文中被引用次数最多的舆论

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

介绍: social networks course

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

介绍:利用机用器学习在谣言的分辨上的采取,此外还有两个。一个是甄别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)竞技优厚方案源码及文档,包括总体的数码处理流程,是学习Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:deeplearning4j官网提供的实际上采纳场景NN采取参考表,列举了有的卓绝问题指出利用的神经网络

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问题,相关的法规采取包括预测编码、早期案例评估、案件完全意况的揣摸,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家可能都相比陌生,不妨领会下。

介绍: Topic modeling 的经典杂文,标注了关键点

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特(Robert)(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(Jefferson)1813年的信

介绍:这篇小说重假若以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的现实性使用,RankNet对NDCG之类不灵敏,参加NDCG因素后改为了拉姆daRank,同样的合计从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就形成了拉姆(Lamb)daMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,兰姆(Lamb)daRank,拉姆daMART,尤其以兰姆(Lamb)daMART最为非凡,代表论文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

其余,Burges还有好多出名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的基本点性.

介绍:很多铺面都用机器学习来解决问题,提高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和实用呢?SparkMLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经钻探的杰里米(Jeremy)Freeman(Freeman)脑神经数学家编写,最初是为着实时处理他们每半钟头1TB的钻研数据,现在发布给我们用了。

介绍:机器学习日报里面推荐很多情节,在此地有一部分的精粹内容就是来源于机器学习日报.

介绍:机器学习的对象是对总计机编程,以便利用样本数量或以往的阅历来缓解给定的问题.

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:其余作者还有一篇元算法、艾达Boost python实现著作

介绍:贝叶斯学习。假若不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深刻显出,还有实现代码,一步步开展。

介绍:紧如若沿着Bengio的PAMI
review的著作找出来的。包括几本综述作品,将近100篇散文,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(六)

介绍:这是一本图书,重要介绍的是跨语言音信寻找方面的学识。理论很多

介绍: 用总计和因果方法做机械学习(视频告诉)

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: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:新闻时代的微处理器科学理论,方今国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:华盛顿(华盛顿)高校Pedro Domingos团队的DNN,提供小说和促成代码.

介绍:标题很大,从新手到大方。可是看完下边装有素材。肯定是我们了

介绍:莱斯大学(Rice University)的深度学习的几率理论.

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

介绍:许多观念的机械学习任务都是在读书function,不过Google如今有初阶攻读算法的倾向。Google其余的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:
机器学习公开课汇总,尽管其中的略微课程已经归档过了,但是还有个其余音信并未。感谢课程图谱的小编

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基础,值得长远学习
国内云(视频)

介绍:是Stanford 助教 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热情的把这多少个科目翻译成了闽南语。如若您斯洛伐克语不佳,可以看看那个

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:作者还著有《这就是寻找引擎:焦点技术详解》一书,首假设介绍应用层的东西

介绍:应对大数据时代,量子机器学习的率先个试验 paper
下载

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

介绍:部分国语列表

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

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2014年三月1日开课,该课属于MIT大学生级其余学科,对机器人和非线性引力系统感兴趣的对象不妨可以挑衅一下这门科目!

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

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:这是威斯康星麦迪逊分校大学做的一免费课程(很勉强),那多少个可以给您在深度学习的路上给您一个读书的思绪。里面涉及了有些中坚的算法。而且告诉您怎么样去行使到实在条件中。中文版

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的随笔,卓殊好

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

介绍:Chase
戴维斯(Davis)在NICAR15上的核心报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区保安着306个数据集。询问数据集

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

介绍:雅虎研商院的数目集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,统计广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的多少。

介绍:机器学习最主旨的入门作品,适合零基础者

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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读书。不多我提出您看完一本再下载一本。

介绍: DeepMind杂谈集锦

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:异常好的吃水学习概述,对两种流行的深浅学习模型都进展了介绍和座谈

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍: 零售领域的数目挖掘著作.

介绍:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新颖版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时日排序,从1940年起头讲起,到60-80年份,80-90年份,一贯讲到2000年后及近期几年的举办。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用非凡周到.

介绍:总计机视觉入门在此之前景目标检测1(总括)

介绍:有趣的机械学习:最引人注目入门指南,中文版.

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的杂谈库已经选定了963篇经过分类的深浅学习杂文了,很多经文杂文都早已选定

介绍:用树莓派和照相机模块举办人脸识别

介绍:2014年二月CMU举行的机器学习夏天课刚刚完结
有近50钟头的录像、十多少个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名讲师都是牛人:包括大牛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:
异常好的议论递归神经网络的篇章,覆盖了RNN的定义、原理、训练及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:网易有道的三位工程师写的word2vec的解析文档,从中央的词向量/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感兴趣的恋人可以看看

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热心的对象翻译了中文版,我们也得以在线阅读

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

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:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

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:Deniz Yuret用10张雅观的图来表达机器学习重大概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:
揭开印度菜的水灵秘诀——通过对大量食谱原料关系的开掘,发现印度菜美味的原故之一是中间的味道相互争辩,很有意思的文本挖掘探讨

介绍: HMM相关随笔

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着北大毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

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

介绍:机器学习开源软件,收录了各种机器学习的各个编程语言学术与经贸的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ

介绍:
机器学习中的数学,作者的钻探方向是机械学习,并行总括假设你还想询问一些别样的可以看看他博客的其他著作

介绍:
芝加哥大学与Google合作的新杂谈,深度学习也可以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:很好的尺码随机场(CRF)介绍小说,作者的读书笔记

介绍:机器学习中的重要数学概念.

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数码《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是加州洛杉矶分校的詹姆士 L.
McClelland。着重介绍了各样神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

介绍:本文共有三个密密麻麻,作者是缘于IBM的工程师。它至关重要介绍了推介引擎相关算法,并帮忙读者很快的实现那个算法。
探索推荐引擎内部的机要,第 2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,追究推荐引擎内部的地下,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:机器学习大神亚历克斯(Alex) Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近年来正好开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,最近恰恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同学可以关心,非凡适合入门.

介绍:ACL候任主席、澳大路易斯维尔国立大学统计机系克里斯(Rhys)(Chris)Manning教学的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在牛津公开课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也得以下载。

介绍:NYU 2014年的深度学习课程资料,有视频

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的挑三拣四

介绍:许多校友对于机械学习及深度学习的迷惑在于,数学方面业已大约明白了,可是动起手来却不知底什么样动手写代码。加州圣地亚哥分校深度学习大学生安德烈(Andre)j
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写神经网络和SVM.

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个任务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,时间连串分析,空间信息分析,多重变量分析,计量工学,心思总结学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很完善,从感知机、神经网络、决策树、SVM、艾达(Ada)boost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:用斯帕克(Spark)(Spark)的MLlib+GraphX做科普LDA核心抽取.

介绍:这份文档来自微软商讨院,精髓很多。如若需要完全知道,需要肯定的机器学习基础。然则有些地点会令人眼前一亮,毛塞顿开。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过锻炼可以做出惊人和理想的东西出来。另外作者博客的另外著作也很正确。

介绍:
信息,paper,课程,book,system,CES,Roboot,另外还推荐一个纵深学习入门与综合营料

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

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数额、生物音讯再到量子总结等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年开班深度学习文献,相信能够当作深度学习的起源,github

介绍: 采取Torch用深度学习网络了然NLP,来自非死不可 人工智能的著作.

介绍:斯坦福的深度学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其余报告
里面有一部分很有意思的利用 大家可以看看 .

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
,帮助构建各样互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的事态下中央达到线性加速。12块Titan
20钟头可以成功Googlenet的磨练。

介绍:重假诺讲述了应用R语言举行数据挖掘

介绍:2014中国大数据技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:Google钻探院的Christ(Christ)ian
Szegedy在Google研商院的博客上简要地介绍了她们当年到庭ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:{swirl}数据操练营:R&数据科学在线交互教程.

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

介绍:R语言教程,其余还援引一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间系列的简练介绍,ARMA是探究时间系列的重点方法,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

介绍:出自MIT,琢磨加密数码快速分类问题.

介绍:该科目是知乎公开课的收费课程,不贵,顶尖福利。紧要适合于对应用R语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本文遵照神经网络的发展过程,详细讲解神经网络语言模型在依次阶段的花样,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重大变形,总计的专门好.

介绍:机器学习开源软件

介绍:录像由加州圣巴巴拉分校高校(Caltech)出品。需要加泰罗尼亚语底子。

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理类别之(八)

介绍:机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有点算法又是从其他算法中延长出来的。这里,我们从五个地点来给我们介绍,第一个方面是上学的模式,第二个地点是算法的类似性。

介绍:作者发现,经过调参,传统的主意也能和word2vec拿走差不多的效率。此外,无论作者怎么试,GloVe都比然则word2vec.

介绍:这是一本新闻搜索有关的书本,是由新加坡国立Manning与谷歌副主管Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval从来是北美最受欢迎的信息搜索教材之一。近来作者增添了该学科的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:一个按照OpenGL实现的卷积神经网络,帮忙Linux及Windows系.

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

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍: 音讯搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型演化而来
2)捕捉了向量空间模型中六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思辨:组合了BM11和BM15多少个模型。4)作者是BM25的提议者和Okapi实现者罗Bertson.

介绍:机器学习课程

介绍:github下面100个非凡棒的项目

介绍:网友问Berkeley(Berkeley)机器学习大牛、美利坚同盟国双双院士迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹(Jordan):”假使您有10亿港币,你怎么花?乔丹:
“我会用这10亿日币建造一个NASA级其它自然语言处理研讨项目。”

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的作品

介绍:雅虎邀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文山会海视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的辩论基础知识。

介绍:谷歌地图解密

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(五)

介绍:用SparkMLlib实现易用可扩大的机器学习,境内镜像.

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍: Quora上的要旨,研商Word2Vec的诙谐应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014顶尖小说里的剖析结果和新章程,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于八月21-26日在江山议会中心热闹举行。本次大会由微软北美洲研讨院和北大高校一头主办,是其一有着30多年历史并知名世界的机器学习世界的盛会第一次赶到中国,已成功掀起全世界1200多位专家的提请参预。干货很多,值得深远学习下

介绍:这些里面有好多关于机器学习、信号处理、总计机视觉、浓密学习、神经网络等世界的大气源代码(或可进行代码)及相关杂文。科研写论文的好资源

介绍:用基于梯度下降的方法锻练深度框架的推行推荐指点,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍:鲁棒及便民的人为智能优先研讨计划:一封公开信,最近曾经有斯图亚特(Stuart)罗素(Russell)(Russell), 汤姆(Tom) Dietterich, 埃里克(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得(Peter) Norvig, TomMitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近年霍金和Elon
Musk指示人们瞩目AI的私房威逼。公开信的始末是AI数学家们站在福利社会的角度,展望人工智能的前程迈入方向,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要注意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关切磋较少。其实还有一部日剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从一起首的我学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的场合。说到这里推荐收看。

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,快的原委一是用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:里面融合了过多的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学硕士克莉丝(Chris) McKinlay
(图1)通过大数目手段+机器学习模式破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了婚恋网站2万女用户的600万问题答案,对他们开展了统计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底得到了真爱。科技改变命局!

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人造神经网络库,它抽象了网络创造、磨练并选拔了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户能够使用多种措施组成这些函数来操作实际世界数据。

介绍:生物医学的SPARK大数额应用.并且伯克利(Berkeley)开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末能够关注一下官方主页.

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:Stanford深度学习与自然语言处理课程,理查德(Richard) Socher主讲.

介绍:基于神经网络的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,目前可处理中英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路实现.

介绍:Python实现线性回归,作者还有其他很棒的稿子推荐可以看看

介绍:
1)词频与其降序排序的关联,最闻名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频和什么低频词的描绘 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,立陶宛语0.4-0.6)成正比

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

介绍:RKHS是机械学习中第一的概念,其在large
margin分类器上的行使也是广为明白的。假设没有较好的数学基础,直接精通RKHS可能会正确。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,一共才12页。

介绍:非死不可人工智能商讨院(FAIR)开源了一多样软件库,以扶植开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
非死不可 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的支出条件 Torch
中的默认模块,可以在更短的时日内操练更大范围的神经网络模型。

介绍:本文会过两回最流行的机器学习算法,大致精晓什么措施可用,很有援救。

介绍:
分外棒的强调特征采用对分类器首要性的作品。心境分类中,按照互音信对复杂高维特征降维再采用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更卓绝的功效,训练和归类时间也大大降低——更要紧的是,不必花大量时刻在求学和优化SVM上——特征也一如既往no
free lunch

介绍: 开源中文言处理包.

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

介绍:我该怎么样选用机器学习算法,这篇小说相比直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的上下,另外探究了样本大小、Feature与Model权衡等问题。其余还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:【神经网络黑客指南】现在,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作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你起来写代码,一切将变得清楚。他刚发表了一本图书,不断在线更新

介绍:假使您还不了解咋样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇作品已经被翻译成粤语,假若有趣味能够移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:前Google广告系统工程师乔希 威尔(Will)s
讲述工业界和科学界机器学习的异同,大实话

介绍:这作品说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱磨练模型识别效用。想法不错。磨炼后近年来能做到决不总计,只看棋盘就交付下一步,大约10级棋力。但这篇著作太过乐观,说哪些人类的终极一块堡垒登时就要跨掉了。话说得太早。然而,即便与此外软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:CMU的总计系和处理器系出名助教拉里(Larry) Wasserman
在《机器崛起》,比较了总结和机械学习的距离

介绍:实现项目已经开源在github下边Crepe

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:在此处您可以看到如今深度学习有如何新势头。

介绍:总括机视觉入门之行人检测

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上构建的用于机器学习的Python模块。

介绍:”人工智能研商分许多派系。其中之一以IBM为代表,认为只要有高性能总结就可获取智能,他们的‘深蓝’克制了世道象棋亚军;另一级派认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为只要找来专家,把他们的沉思用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:用机器学习做多少解析,大卫(David) Taylor近年来在McGillUniversity研讨会上的告诉,还提供了一多元讲机器学习情势的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:mllib实践经验分享

介绍:《线性代数》是《机器学习》的要害数学起头课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂特别不易于,假使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学员失去学习的兴趣。我个人推举的特级《线性代数》课程是牛津GillBertStrang教师的科目。
课程主页

介绍:对于希腊语不佳,但又很想学学机器学习的情人。是一个大的便宜。机器学习周刊近期重要提供中文版,依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。谢谢作者

介绍:常会晤试之机器学习算法思想简单梳理,另外作者还有一部分其他的机械学习与数码挖掘随笔深度学习著作,不仅是论战还有源码。

介绍:libfacedetection是蒙得维的亚高校开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测多少个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第二),能臆想人脸角度。

介绍:
这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实现。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA实现基本部分使用了arbylon的LdaGibbs山姆pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试非凡,开源在GitHub上。

介绍:在当年的IEEE/IFIP可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的核心发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来化解预测方面的问题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:这是一本澳大名古屋国立总计学知名助教Trevor Hastie和罗Bert(Robert)Tibshirani的新书,并且在2014年元月曾经开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:信息几何学及其在机械学习中的应用

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv作品,作者用Shannon Entropy来形容NLP中各项任务的难度.

介绍:作者王益目前是腾讯广告算法首席执行官,王益硕士毕业后在google任探讨。这篇著作王益大学生7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:聚焦数据质地问题的回答,数据质地对各样层面集团的习性和频率都紧要,文中总括出(不压制)22种典型数据质量问题表现的信号,以及非凡的数额质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

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

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

介绍: 深度学习卷积概念详解,深入浅出.

介绍:本章中笔者总计了三代机器学习算法实现的衍变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩充,第三代如Spark(Spark)和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:机器学习教会了我们如何?

介绍:Caffe是一个开源的深度学习框架,作者近日在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍: 深度学习的一应俱全硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Francis Bach合作的关于稀疏建模的新概括(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行使,而且率先有的有关Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很正确。

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS粤语分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,闽南语标点,拼音,和汉字正则表达式(如找到文本中的繁体字)

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

介绍:A*查找是人为智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的顶级途径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是从起点到顶点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:里面基本没涉及到现实算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的好多用到,以及他们在做推荐过程中赢得的一部分经验。最后一条经验是理所应当监控log数据的成色,因为推荐的成色很依赖数据的质量!

介绍:好多数码数学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:Neural Networks Demystified连串录像,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:UT Austin讲师埃里克(Eric)(Eric)普赖斯(Price)关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,按照这一次实验的结果,假诺2019年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:随着大数额时代的到来,机器学习变成化解问题的一种紧要且首要的工具。不管是工业界仍旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的来头,不过学术界和工业界对机器学习的研商各有侧重,学术界侧重于对机械学习理论的研讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来化解实际问题。这篇作品是美团的实际条件中的实战篇

介绍:这是一本来自微的琢磨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的章程和应用的电子书

介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍: 本文基于<帮助向量机的往往限价订单的动态建模>采取了 Apache
斯帕克(Spark)(Spark)和SparkMLLib从伦敦股票交易所的订单日志数据构建价格活动预测模型。(股票有风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

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

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,能够在几分种内完成NLP on Azure
Website的布置,登时开端对FNLP各类风味的试用,或者以REST
API的花样调用FNLP的语言分析功效

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户交流大会上的演说,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货物搜索技术探讨
李然-核心模型

介绍:不会总计怎么做?不了解什么接纳适宜的总结模型咋办?这这篇随笔你的完美读一读了加州圣巴巴拉分校约书亚B. Tenenbaum和华盛顿圣路易斯分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。可以活动选拔回归模型系列,还可以自行写报告…

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:【“机器学习”是怎么着?】约翰(John)Platt是微软商量院独立科学家,17年来他径直在机器学习园地耕耘。目前机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定进行博客,向群众介绍机器学习的研商进展。机器学习是哪些,被应用在啥地方?来看Platt的那篇博文

介绍: Awesome序列中的公开数据集

介绍:
机器学习无疑是近来数码解析世界的一个看好内容。很六人在通常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总计一下常见的机器学习算法,以供你在办事和读书中参考.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,襄助单机, Hadoop cluster,和 斯帕克(Spark)(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:通过分析1930年至今的较量数据,用PageRank总计世界杯参赛球队名次榜.

介绍:Google对非死不可 DeepFace的无敌回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上直达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,另外还有一篇AWS部署教程

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

介绍:做深度学习怎么着抉择GPU的提出

介绍:介绍CNN参数在运用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上同样,但款式上或者多少区此外,很显明在完成CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余作者也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现高效准确的依存关系解析器

介绍:机器学习最佳入门学习材料汇聚是专为机器学习初我们推荐的上品学习资源,帮忙初学者快捷入门。而且这篇随笔的牵线已经被翻译成中文版。即便您多少熟谙,那么自己提出你先看一看粤语的介绍。

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指出》,
写的挺实在,强调进行与辩论结合,最终还引用了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:帮你知道卷积神经网络,讲解很清楚,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的别样的有关神经网络著作也很棒

介绍:<机器学习与优化>这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, 也合乎老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许这本你更需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:深度学习阅读清单

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、模型拔取与超参优化、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:一个最佳完整的机械学习开源库总计,假若您以为这个碉堡了,这前边这么些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的情人举行了翻译粤语介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的题材,比如
YouTube 的视频推荐。

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时日连串分外检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对充分的概念和剖析很值得参考,文中也涉及——卓殊是强针对性的,某个圈子支出的不胜检测在任何世界间接用可不行.

介绍:Python下的文件模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似周密)、partial_ratio(局部相似全面)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似全面)等
github

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈林顿(Harrington)做的一个访谈。包含了书中一些的疑点解答和一些民用学习提出

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。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间记念LSTM) 和巴黎综合理工 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看

介绍:《机器学习的总计基础》在线版,该手册希望在答辩与执行之间找到平衡点,各重点内容都伴有实在例子及数码,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的起来测试体会报告.

介绍:作者是根源百度,可是他自己已经在2014年十月份提请离职了。然而那篇小说很不错倘若您不通晓深度学习与扶助向量机/总计学习理论有怎么着关系?那么相应及时看看这篇著作.

介绍: Google数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水学习综述及实际提议

介绍:这一篇介绍如若计划和保管属于您自己的机械学习项目标作品,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情愫分析。

介绍:NLP常用音讯资源*
《NLP常用音信资源》

介绍:用于Web分析和数目挖掘的票房价值数据结构.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

介绍:这本书是由Google商厦和MIT共同出品的微处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克(Eric)(Eric) Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)注脚,归咎。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:一个用来很快的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年最先到眼前累积了无数的正经词语解释,假设你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让自己成长更快.

介绍:【语料库】语料库资源集中

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:这是阿姆斯特丹大学做的一个深度学习用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是一个其进行使案例。有源码

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:微软商量院深度学习技术中央在CIKM2014
上有关《自然语言处理的吃水学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四)

介绍:R语言是机械学习的基本点语言,有广大的恋人想深造R语言,可是接连忘记一些函数与根本字的意思。那么这篇著作或许可以帮助到你

介绍:KDNuggets分别总括了2014年14个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以看到两个主旨——深度学习,数据数学家职业,教育和薪酬,学习数据正确的工具比如R和Python以及公众投票的最受欢迎的数据科学和数据挖掘语言

介绍:本课程将讲演无监控特征学习和深度学习的要紧意见。通过学习,你也将贯彻两个职能学习/深度学习算法,能见到它们为您办事,并就学如何选拔/适应这多少个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是驾轻就熟的监控学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假若您不熟谙这么些想法,我们提出你去这里机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外那有关这套教程的源代码在github下边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,按照大数额、NLP、总结机视觉和Deep
Learning分类开展了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伴联手探索有关于机器学习的多少个理论性问题,并交给一些有意义的下结论。最终经过一些实例来表达那个理论问题的物理意义和实在运用价值。

介绍: 决策树

介绍:15年冬季学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中挖掘深度知识、面向科技大数量的开掘。收集近4000万作者消息、8000万舆论音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;襄助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

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

介绍:
很多干货,而且撰稿人还统计了几许个体系。其余还作者还了一个作品导航.相当的感恩戴德作者总计。

介绍:如若你从事互联网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言明白,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么这门核心课程你不可能不深刻摸底。

介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动了然语境、自动识别语义等等)以前,请通过谷歌学术简单搜一下,假使谷歌不可用,这个网址有其一小圈子几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱如若.

介绍:尽管要在一篇作品中匹配十万个基本点词咋办?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,可以在线性时间内形成匹配。
但假设匹配十万个正则表明式呢 ?
这时候可以用到把六个正则优化成Trie树的办法,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:乔丹(乔丹(Jordan))教师(迈克尔(Michael) I.
乔丹)助教是机械学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深远的兴味。因而,很多讯问的问题中含有了机器学习园地的各项模型,乔丹(乔丹)教师对此一一做了表达和展望。

介绍:在Kaggle上时不时取得正确战绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个人怎样构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和拉里(Larry)Wasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中路总计学(36-705),聚焦总结理论和艺术在机器学习世界应用.

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件统计中的应用

介绍:
Fields是个数学研商主旨,下边的这份ppt是根源Fields进行的活动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的选料、理论的介绍都很到位,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.

介绍:安德烈j
Karpathy的深浅加深学习演示,舆论在此地

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

介绍:经典问题的新探究:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:总括学习是关于电脑基于数据构建的概率总括模型并选取模型对数码举办展望和分析的一门科学,总括学习也改为总结机器学习。课程来自迪拜体育大学

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

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

介绍:咋样运用深度学习与大数目构建对话系统

介绍:天天请一个大牛来讲座,重要涉嫌机械学习,大数额解析,并行总计以及人脑钻探。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(二)

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘录像汇总

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艺术写出来,是异常好的手册,领域内的paper各样表明都在用里面的结果。虽说是初等的,但依旧非凡的难

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的探讨期刊,每篇随笔都含有一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的正确性和可另行的商量期刊。我间接想做点类似的劳作,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:15年华盛顿纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”研讨会PPT

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

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心境分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(近期是空的)。这意味着Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:机器学习各类方向概括的网站

介绍:作者是三星技术有限公司,诺厄方舟实验室,首席地理学家的李航学士写的有关音信搜索与自然语言处理的稿子

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:WSDM2015最佳杂谈把马尔可夫链理论用在了图分析下面,比一般的propagation
model更加深远一些。通过全局的安澜分布去求解每个节点影响全面模型。若是合理(转移受到隔壁的熏陶系数影响)。可以用来反求每个节点的震慑周详

介绍:小说+代码:基于集成方法的Twitter情绪分类,落实代码.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客著作,由约瑟夫 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,著作重要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式实现,以及呈现一些简短的例子并提出该从何方上手.中文版.

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:国际人工智能联合会议接纳杂谈列表,大部分舆论可利用Google找到.

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

介绍:杰弗里(杰弗里(Geoffrey))·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位大不列颠及北爱尔兰联合王国落地的测算机学家和心情学家,以其在神经网络方面的贡献有名。辛顿是反向传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的主动推动者.

介绍:基于Yelp数据集的开源心情分析工具相比较,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:深度学习课程

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,并在其实竞技中间比调参数和清数据。
如果已装过gensim不要忘升级

介绍:文中涉及的三篇随笔(机器学习那几个事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很了不起

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

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:FudanNLP,这是一个浙大大学总括机高校开发的开源中文自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含粤语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功效,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

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:加州Berkeley大学学士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从牛顿(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:这是一本由雪城大学新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学学R语言的同窗选读。

介绍:对话机器学习大神迈克尔(Michael)(Michael) 乔丹(Jordan)

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:把机器学习提升的级别分为0~4级,每级需要学习的课本和摆布的学问。这样,给机器学习者提供一个提升的路子图,以免走弯路。此外,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰盛。

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

介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主唐纳德(Donald)(Donald) Knuth提问记录稿:
近来, 查理(Charles) Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了20个问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:还有续集引人注目深度学习方法概述(二)

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

介绍: Stanford的Trevor Hastie讲师在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型,13年同要旨报告
讲义.

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在两次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: Scikit-Learn官网提供,在原来的Cheat
Sheet基础上添加了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

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

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近日托管在sourceforge上面

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

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数据挖掘比赛的称呼。

介绍:《哈佛高校蒙特卡洛方法与自由优化学科》是华盛顿(Washington)科隆(Louis)分校应用数学硕士教程,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:好东西的干货真的很多

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

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在脸部识别上你自己都是专家,即使细微的区别也能分辨。研究已表达人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,人类选拔梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总括机模拟出人脸识此外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的圆满组合。

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

介绍:初学者咋样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:这是一个机械学习资源库,即使相比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

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

介绍:安德烈j Karpathy 是早稻田高校Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但各种都很实在,在每一个题材上都完成了state-of-art.

介绍:
研讨深度学习机关编码器咋样有效应对维数灾难,国内翻译

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:卡耐基梅隆大学总计机高校语言技术系的资源大全,包括大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,杂文集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近日热议话题,核心涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的章程,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:现任复旦大学首席助教、统计机软件学士生导师。总括机科学钻探所副所长.内部课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆高校爱德华(爱德华)·霍威讲师.

介绍:用社交用户作为学习图片的一路特征,可更好地表述图片内容相似性。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:
不容错过的免费大数据集,有些早就是驾轻就熟,有些可能如故率先次听说,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,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

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介绍:下集在这边难以想象的伽玛函数(下)

介绍:机器学习速查表

介绍:这又是一篇机器学习初大家的入门著作。值得一读

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

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:
文中提到了最优,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统可以说是一本无可非议的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013科目。有mp3,
mp4,
pdf各个下载
他是纽约大学讲授,近年来也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

介绍:作者是总计机研二(写著作的时候,现在是2015年了应该快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是少数她的经验之谈.对于入门的仇敌或者会有协理

介绍:Twitter心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:机器学习模型,阅读那多少个情节需要有肯定的功底。

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