机器学习与深度学习材质

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:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级需求上学的读本和控制的学识。那样,给机器学习者提供四个向上的门路图,避防走弯路。此外,整个网站都以关于机器学习的,资源很充足。

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:
机器学习无疑是最近数量解析世界的多少个热门内容。很多少人在平日的办事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总结一下广大的机械学习算法,以供你在干活和学习中参考.

介绍:音信几何学及其在机器学习中的应用

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:网络好友问Berkeley机器学习大牛、美国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”如果您有10亿美元,你怎么花?Jordan:
“小编会用那10亿港币建造贰个NASA级其余自然语言处理切磋项目。”

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称谓。

介绍:IVAN VASILEV写的深度学习导引:从浅层感知机到深度互连网。高可读

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
,补助创设种种互动的架构,在多机多卡,同步创新参数的情况下大旨落成线性加速。12块Titan
20小时能够完毕谷歌(Google)net的教练。

介绍:
Tropp把化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格局写出来,是足够好的手册,领域内的paper各样注明都在用里面包车型大巴结果。虽说是初等的,但要么特其他难

介绍:Python达成线性回归,作者还有任何很棒的稿子援引能够看看

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别已经是熟稔,有些恐怕依然第贰遍听闻,内容当先文本、数据、多媒体等,让他们伴你开始数据科学之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:出自MIT,商讨加密数量快捷分类难题.

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈灵顿做的三个访谈。包涵了书中有的的疑问解答和一些私有学习提议

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(五)

介绍:粤语分词入门之财富.

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TiguanNN和PV在心思分析功效不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(最近是空的)。这意味Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

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

介绍:NLP常用音信能源*
《NLP常用消息能源》

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

介绍: Topic modeling 的经文诗歌,标注了关键点

介绍:现任哈工大高校首席教师、计算机软件博导。总计机科学探讨所副所长.内部课程

介绍:FudanNLP,那是三个复旦处理器大学开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效果,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:Geoffrey·埃弗Rees特·辛顿
F安德拉S是1个人大不列颠及英格兰联合王国出生的持筹握算机学家和心绪学家,以其在神经互连网方面包车型客车孝敬有名。辛顿是反向传播算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极向上促进者.

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,种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,时间体系分析,空间消息分析,多重变量分析,计量历史学,心境总结学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:
成G上T的学易学据,HN近来热议话题,核心涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的章程,通过BT软件,劲客SS订阅各集合即可

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热情的心上人翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍:推文(Tweet)人工智能商量院(FAIMurano)开源了一多重软件库,以支持开发者建立更大、更快的深度学习模型。开放的软件库在
脸书 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的开销环境 Torch
中的暗中认可模块,能够在更短的光阴内演习更大局面包车型客车神经网络模型。

介绍:ACL候任主席、瑞典王国皇家理理大学总括机系ChrisManning教授的《自然语言处理》课程所有录制已经能够在北卡罗来纳教堂山分校公开课网站上收看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与试验也足以下载。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的已经算相比较详细的了

介绍:用社交用户作为学习图片的一起特征,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),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和洗涤;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

介绍:大数量数据处理财富、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。非常的赞的能源集中。

介绍:深度学习阅读清单

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍:对自然语言处理技术照旧机译技术感兴趣的亲们,请在提议本人牛逼到无以伦比的idea(自动总结翻译规律、自动通晓语境、自动识别语义等等)在此以前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,假如谷歌不可用,那个网址有其一圈子几大顶会的随想列表,切不可一孔之见,胡乱假诺.

介绍:PyNLPIRAV4提供了NLPI牧马人/ICTCLAS汉语分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,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:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的商讨期刊,每篇作品都包括二个算法及相应的代码、德姆o和尝试文书档案。文本和源码是由此了同行业评比审的。IPOL是开放的没错和可再一次的钻研期刊。笔者间接想做点类似的干活,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:俺与Bengio的兄弟萨姆y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)1987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:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在争鸣与实施之间找到平衡点,各重点内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都以用CRUISER语言编写的。

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:推荐系统经典散文文献

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,相关的法规接纳包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全情况的前瞻,定价和工作职员预测,司法行为预测等。法律领域我们只怕都比较不熟悉,不妨驾驭下。

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

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数额、生物音讯再到量子计算等,Amund
Tveit等尊崇了一个DeepLearning.University小项目:收集从2015年开班深度学习文献,相信可以当作深度学习的起源,github

介绍: 小编是360电商技术组成员,这是一篇NLP在华语分词中的应用

介绍:二零一五年国际机器学习大会(ICML)已经于七月21-2三十日在江山议会着力吉庆举行。这一次大会由微软澳大麦迪逊斟酌院和浙大东军大学生联合会合主办,是其一拥有30多年历史并著名世界的机械学习园地的盛会第②次来到中中原人民共和国,已成功掀起全世界1200多位学者的提请参加。干货很多,值得深刻学习下

介绍:用树莓派和相机模块实行人脸识别

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

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,帮你更快地创制和保管NN模块.

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:下集在此处莫明其妙的伽玛函数(下)

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:(PyCon贰零壹伍)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:好多数目地翻译家有名气的人推荐,还有资料.

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年同宗旨报告
讲义.

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初学者推荐的上乘学习财富,扶助初学者火速入门。而且那篇文章的介绍已经被翻译成中文版。倘若您有点谙习,那么本人建议您先看一看汉语的牵线。

介绍: 来自Stanford,用神经互联网完成火速准确的依存关系解析器

介绍:假使您从事互联网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言领悟,恐怕生物消息学,智能机器人,金融展览会望,那么那门宗旨课程你不可能不深刻领悟。

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选料

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,近日可处理中国和英国文语言质感,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完毕.

介绍:那是一份python机器学习库,尽管你是一人python工程师而且想深远的求学机器学习.那么那篇作品恐怕能够帮助到你.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

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:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同室能够明白一下

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教师.

介绍:UT Austin教授EricPrice关于今年NIPS审阅稿件实验的详细分析,他意味着,依照本次实验的结果,要是今年NIPS重新审阅稿件的话,会有5/10的舆论被拒。

介绍:这一篇介绍假设安排和保管属于你协调的机械学习项目标篇章,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍: 人脸识别贰回开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍:前谷歌广告系统工程师Josh 威尔s
讲述工产业界和教育界机器学习的异议,大实话

介绍:WSDM二〇一六最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比相似的propagation
model特别深厚一些。通过全局的鹤岗久安分布去求解每一个节点影响周全模型。借使合理(转移受到附近的影响全面影响)。能够用来反求每一种节点的熏陶周到

介绍: 使用Ruby完毕简单的神经互联网例子.

介绍: 来自CMU的艾德 Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来形容NLP中各项职务的难度.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客作品,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说重要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩在MLlib中的分布式达成,以及体现一些差不离的事例并建议该从何地上手.中文版.

介绍:机器学习最基本的入门小说,适合零基础者

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
爱好者的福音。

介绍:里面基本没提到到实际算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的成都百货上千施用,以及他们在做推荐进度中赢得的一些经验。最终一条经验是理所应当监察和控制log数据的成色,因为推荐的成色很注重数据的品质!

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

介绍:作者该怎样选择机器学习算法,那篇作品相比直观的比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的好坏,其它钻探了范本大小、Feature与Model权衡等题材。其它还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:1个用来十分的快的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍: 决策树

介绍:谷歌(谷歌)地图解密

介绍:
钻探深度学习活动编码器怎么着有效应对维数悲惨,境内翻译

介绍:好东西的干货真的很多

介绍: 本文基于<支持向量机的往往限定价格订单的动态建模>选择了 Apache
Spark和SparkMLLib从London股交所的订单日志数据营造价格活动预测模型。(股票有风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:谷歌(谷歌)切磋院的Christian
Szegedy在谷歌钻探院的博客上简要地介绍了她们当年在座ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:从1999年开端在电脑科学的舆论中被引用次数最多的杂文

介绍: 卓殊有力的Python的数量解析工具包.

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2016年7月二十二十八日开张,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能够挑衅一下那门学科!

介绍: 开源汉语言处理包.

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

介绍:标题十分的大,从新手到学者。可是看完下面装有材质。肯定是大方了

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:我是发源百度,不过他作者现已在二〇一五年七月份提请离职了。可是那篇文章很正确要是你不精通深度学习与帮助向量机/总括学习理论有怎么着关系?那么应该及时看看那篇作品.

介绍:主假诺顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包蕴几本综述小说,将近100篇诗歌,各位山头们的Presentation。全体都能够在google上找到。

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一点个密密麻麻。其它还小编还了一个小说导航.相当的谢谢作者总括。

介绍:是Stanford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者非常热情的把那个科目翻译成了国文。假诺您爱尔兰语不佳,能够看看这几个

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:Facebook心理分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量历史学》.

介绍:深度学习阅能源列表

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总括中的应用

介绍:作者是金立技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航硕士写的有关消息搜索与自然语言处理的稿子

介绍:故事集+代码:基于集成方法的Instagram心理分类,万事如意代码.

介绍:mllib实践经验分享

介绍:那是二个机器学习能源库,即便比较少.但蚊子再小也是肉.有出色部分.其余还有四个由zheng
Rui整理的机器学习能源
.

介绍:雅虎研讨院的多寡集汇总:
蕴涵语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总括广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数目。

介绍:入门的书真的很多,而且本人已经帮你找齐了。

介绍:有趣的机械学习:最明显入门指南,中文版.

介绍:机器学习开源软件,收音和录音了种种机械学习的各类编制程序语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

介绍:那份文档来自微软研究院,精髓很多。假如急需完全了解,须求自然的机械学习基础。但是有点地方会令人美观,毛塞顿开。

介绍:《北卡罗来纳教堂山分校大学蒙特Carlo方法与人身自由优化学科》是北卡罗来纳教堂山分校应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的情侣一定要探望,提供授课录制及课上IPN讲义.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

介绍:作者是电脑研二(写小说的时候,现在是二〇一四年了相应快要完成学业了),专业方向自然语言处理.这是有些他的阅历之谈.对于入门的意中人只怕会有援助

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很周密,从感知机、神经互连网、决策树、SVM、艾达boost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:雅虎特邀了一名源于本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的触目皆是录制课程。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:二〇一四年五月CMU实行的机械学习春季课刚刚告竣有近50钟头的摄像、公斤个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:包含大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是著名学校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:Deniz Yuret用10张赏心悦目的图来表明机器学习重大致念: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.很清晰

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

介绍:那是德克萨斯香槟分校大学做的一免费课程(很勉强),这么些能够给您在深度学习的途中给你3个学习的思路。里面涉及了某些主导的算法。而且告诉你怎么去采纳到骨子里条件中。中文版

介绍:
DEEPLEA锐界NING.UNIVE本田CR-VSITY的诗歌库已经选定了963篇经过分类的吃水学习杂谈了,很多种经营典杂文都早已选定

介绍:随着大数量时期的来到,机器学习变成化解难题的一种关键且重要的工具。不管是工产业界依旧学术界,机器学习都是1个敬而远之的大势,可是学术界和工产业界对机器学习的钻研各有珍贵,学术界侧重于对机械学习理论的商量,工产业界侧重于如何用机器学习来化解实际难点。那篇文章是美团的实在条件中的实战篇

介绍:机器学习各类方向归纳的网站

介绍:小编辑宣布现,经过调参,守旧的办法也能和word2vec得到大概的效果。此外,无论小编怎么试,GloVe都比可是word2vec.

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着复旦毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在此地

介绍:
卓殊好的议论递归神经互连网的文章,覆盖了SportageNN的概念、原理、陶冶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:当前加州大学Owen分校为机械学习社区保卫安全着30陆个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是洛桑联邦理工业余大学学学Li
Fei-Fei的大学生生,使用机器学习在图像、录制语义分析世界获得了科学商讨和工程上的突破,发的稿子不多,但种种都很朴实,在每多个题材上都做到了state-of-art.

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)难题

介绍:Kaggle新竞赛 ”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。
固然已装过gensim不要忘升级

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙联手商讨有关于机器学习的多少个理论性难题,并提交一些有含义的定论。最后经过一些实例来验证那一个理论难点的大体意义和事实上选拔价值。

Java,介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的主要性.

介绍:libfacedetection是柏林大学开源的一人脸图像识别库。蕴含正面和多视角人脸检查和测试四个算法.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2),能估算人脸角度。

介绍:那是一本书籍,首要介绍的是跨语言新闻寻找方面包车型地铁文化。理论很多

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍:卡耐基梅隆大学总结机高校语言技术系的能源大全,包蕴大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,散文集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:康奈尔大学新闻科学系助教DavidMimno写的《对机器学习初专家的少数提出》,
写的挺实在,强调举行与辩论结合,最终还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍: 二〇一五文本分析(商业)应用综述.

介绍:文中涉及的三篇诗歌(机器学习那么些事、无监察和控制聚类综述、监督分类总结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很出彩

介绍:deeplearning4j官网提供的其实使用场景NN选拔参考表,列举了有个别特出难题建议选用的神经网络

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“方今正巧开始拍片,课程4K高清录像一起到Youtube上,近期正好更新到 2.4
Exponential
Families,课程录像playlist,
感兴趣的同室能够关切,分外适合入门.

介绍:在Kaggle上平日取得不错战表的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及民用怎样构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:许多同室对于机械学习及深度学习的迷离在于,数学方面已经大致知道了,不过动起手来却不明白什么样出手写代码。印度孟买理工科深度学习硕士Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的纵深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:关于深度学习和瑞虎NN的座谈 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:里面依照词条提供了不少财富,还有连带知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:本学科将解说无监督特征学习和纵深学习的机要观点。通过学习,你也将落到实处七个职能学习/深度学习算法,能来看它们为您办事,并学习怎么样运用/适应那几个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(越发是轻车熟路的监督学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假设您面生这么些想法,我们建议你去那里机器学习课程,并先完毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。别的那有关这套教程的源代码在github上边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

介绍:本章中小编计算了三代机器学习算法完成的演变:第叁代非分布式的,
第①代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的扩充,第①代如Spark和Storm达成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

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16万张职业棋谱演习模型识别效能。想法不错。磨练后最近能成就决不计算,只看棋盘就付出下一步,大约10级棋力。但这篇小说太过乐观,说怎么人类的末尾一块堡垒立刻就要跨掉了。话说得太早。可是,若是与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万香精油樱草黄

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,而略带算法又是从其余算法中拉开出来的。这里,大家从七个方面来给大家介绍,第①个地方是上学的章程,第3个方面是算法的类似性。

介绍:乐乎有道的四个人工程师写的word2vec的解析文书档案,从基本的词向量/总括语言模型->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,基本上是网上有关word2vec质地的大合集,对word2vec感兴趣的意中人能够看看

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(四)

介绍:【神经网络黑客指南】未来,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎样更好学习它?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作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当您开首写代码,一切将变得清清楚楚。他刚公布了一本图书,不断在线更新

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:对于斯洛伐克(Slovak)语倒霉,但又很想深造机器学习的爱侣。是1个大的造福。机器学习周刊近年来首要提供普通话版,依然面向周边国内爱好者,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。谢谢我

介绍:此书在信息寻找领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供3个IHighlander财富列表
,收音和录音了消息寻找、互连网消息搜索、搜索引擎完结等方面相关的图书、研讨为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:16本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手提式无线电电话机方面任意时刻去阅读。不多笔者提出你看完一本再下载一本。

介绍:
三个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上面

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)和中间总括学(36-705),聚焦总结理论和方法在机器学习园地应用.

介绍:不会总结怎么做?不精晓什么选拔适宜的计算模型咋做?那那篇小说你的理想读一读了华盛顿圣路易斯分校Joshua
B. Tenenbaum和加州洛杉矶分校Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。能够活动选用回归模型连串,还能够自行写报告…

介绍:Videolectures上最受欢迎的2七个公文与数据挖掘视频汇总

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是四个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完毕了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期回想LSTM) 和印度孟买理工科 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络库罗德NN)的算法。NeuralTalk自带了叁个磨练好的动物模型,你能够拿狮子大象的肖像来试试看看

介绍:借使你还不领悟怎么是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇小说已经被翻译成中文,固然有趣味能够活动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:”人工智能钻探分许多山头。在那之中之一以IBM为代表,认为一旦有高质量总括就可获得智能,他们的‘茶色’打败了社会风气象棋亚军;另一派别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,把他们的考虑用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源于

介绍:其余小编还有一篇元算法、AdaBoost python达成小说

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。

介绍:那是多伦多高校做的一个深度学习用来辨别图片标签/图转文字的demo。是三个实在运用案例。有源码

介绍:许多传统的机械学习职责都以在读书function,但是谷歌(谷歌)脚下有初叶攻读算法的主旋律。谷歌(谷歌(Google))此外的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:初大家怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术质地

介绍:用基于梯度下跌的点子磨练深度框架的履行推荐教导,小编是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍:那是一本巴黎综合理工科计算学有名教师Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二零一六年元月早就开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:亚马逊(亚马逊(Amazon))在机器学习方面包车型客车一部分用到,代码示例.

介绍:极度好的深浅学习概述,对二种流行的深浅学习模型都开展了介绍和座谈

介绍:用于改正语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和激情分类作用很好.完毕代码.

介绍:机器学习的对象是对电脑编制程序,以便利用样本数量或今后的阅历来缓解给定的难题.

介绍:总计机视觉数据集不完全集中

介绍:
公州大学与谷歌合营的新诗歌,深度学习也得以用来下围棋,听旁人讲能达到规定的标准六段水平

介绍: 深度学习的宏观硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:在这边您可以看到近日深度学习有啥新势头。

介绍:本文共有多个密密麻麻,小编是来源于IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并扶持读者十分的快的落实那个算法。
切磋推荐引擎内部的机要,第 2 局地: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商量推荐引擎内部的潜在,第① 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(摄像告诉)

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:机器学习模型,阅读这一个剧情需求有自然的基础。

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

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中开掘深度知识、面向科技(science and technology)大数额的发掘。收集近5000万作者消息、九千万舆论音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮助专家搜索、机构排行、科学研商成果评价、会议排行。

介绍: 零售领域的数额挖掘小说.

介绍:NYU 二〇一五年的深度学习课程资料,有摄像

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

介绍:总结学习是关于电脑基于数据创设的可能率总计模型并动用模型对数码举办展望和剖析的一门科学,计算学习也改为总结机器学习。课程来自上海复旦

介绍:那篇小说主假设以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的现实性使用,RankNet对NDCG之类不灵动,参与NDCG因素后变为了LambdaRank,同样的思辨从神经互联网改为使用到Boosted
Tree模型就完了了拉姆daMA库罗德T。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2008 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMA福睿斯T,尤其以拉姆daMATiguanT最为卓绝,代表随想为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有众多无人不晓的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend

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

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

介绍:【“机器学习”是何等?】JohnPlatt是微软探讨院独立地军事学家,17年来他径直在机械学习园地耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定举行博客,向公众介绍机器学习的研讨进展。机器学习是怎么样,被利用在哪里?来看Platt的那篇博文

介绍:Convex Neural Networks 化解维数灾害

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科学普及LDA大旨抽取.

介绍:很多店铺都用机器学习来缓解难点,提升用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和管事吗?斯ParkerMLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经济商量究的Jeremy弗里曼脑神经化学家编写,最初是为着实时处理他们每半小时1TB的钻研数据,未来宣布给大家用了。

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)商厦和MIT共同出品的处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 二〇一二。分为5超越48%:1)注解,归咎。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:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做总结机是觉的NIPS 二零一三课程。有mp3,
mp5,
pdf各个下载
他是London大学讲授,近来也在推特(TWTR.US)务工作人士作,他二零一五年的8篇论文

介绍:该科目是新浪公开课的收款课程,不贵,顶级福利。重要适合于对采取XC90语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)大旨,有过多大切诺基NN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

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

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些介绍性小说和课件值得学习

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:生物医学的SPA奥迪Q5K大数额应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关注一下官方主页.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍:那是一本由雪城高校新编的第3版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学Sportage语言的同窗选读。

介绍:《线性代数》是《机器学习》的主要数学先河课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不不难,借使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的趣味。小编个人推举的最佳《线性代数》课程是浦项科学和技术吉尔伯特Strang教师的科目。
学科主页

介绍:机器学习速查表

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

介绍:那是一本来自微的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的主意和行使的电子书

介绍:华盛顿大学Pedro 多明戈斯团队的DNN,提供诗歌和促成代码.

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, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, JonBentley等大神向Knuth提议了十多少个难点,内容包含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:常会见试之机器学习算法思想简单梳理,其余笔者还有一对别的的机器学习与数据挖掘文章深度学习小说,不仅是辩论还有源码。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(七)

介绍:Chase
戴维斯在NICASportage15上的主旨报告材质,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机械学习,并行总括若是您还想领悟一些别样的能够看看她博客的别样文章

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞技优越方案源码及文书档案,包涵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:python的1多少个关于机器学习的工具

介绍: 谷歌(谷歌(Google))地史学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际提出

介绍:机器学习开源软件

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: CMU的优化与自由形式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的木本,值得长远学习
国内云(视频)

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,关于模型还援引一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(六)

介绍:使用Neo4j
做影评的真情实意分析。

介绍:
爆料孔雀之国菜的水灵秘诀——通过对多量菜单原料关系的打通,发现印度菜美味的由来之一是在那之中的意味互相争持,很风趣的文书挖掘切磋

介绍:第拾二届中国”机器学习及其应用”研究商量会PPT

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:本文少禽过3回最流行的机器学习算法,大概理解什么措施可用,很有赞助。

介绍:深度学习课程

介绍:用于Web分析和数码挖掘的票房价值数据结构.

介绍:CIKM 贰零壹陆 杰夫 Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主旨报告的幻灯片,
Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理种类之(八)

介绍:推特技术团队对前段时间开源的日子连串相当检查和测试算法(S-H-ESD)大切诺基包的牵线,个中对特其余概念和分析很值得参考,文中也关乎——十分是强针对性的,有个别世界支出的分外检查和测试在其余领域间接用可不行.

介绍:首如若描述了动用讴歌ZDX语言举行多少挖掘

介绍:贝叶斯学习。假如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:福睿斯KHS是机械学习中重点的概念,其在large
margin分类器上的施用也是广为熟悉的。假设没有较好的数学基础,直接通晓途胜KHS或然会正确。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:笔者是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法深切显出,还有达成代码,一步步进展。

介绍:尽管要在一篇作品中匹配柒仟0个主要词怎么做?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,能够在线性时间内完毕匹配。
但假使匹配100000个正则表达式呢 ?
那时候能够用到把五个正则优化成Trie树的方法,如新加坡人写的
Regexp::Trie

介绍:讲总计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,别的三本是哈特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:LambdaNetLambdaNet是由Haskell完毕的三个开源的人为神经网络库,它抽象了网络创立、练习并采取了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户能够运用多样艺术结合那些函数来操作实际世界数据。

介绍:
自回归滑动平均(A大切诺基MA)时间体系的简便介绍,A奥迪Q7MA是商量时间类别的重中之重措施,由自回归模型(AGL450模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

介绍:机器学习课程

介绍:在今年的IEEE/IFIP可信赖系统和互连网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了五个关于Sibyl系统的核心发言。
Sibyl是1个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面包车型地铁题材,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:那是德国人造智能实验室尤尔根施密德huber写的最新版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的性状是以时日排序,从1937年开首讲起,到60-80年间,80-90年间,一贯讲到两千年后及近日几年的展开。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用11分周到.

介绍:总括机视觉入门之行人检查和测试

介绍:Francis Bach合营的有关稀疏建立模型的新综合(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,而且首先有些关于Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很不利。

介绍: 深度学习卷积概念详解,深刻浅出.

介绍:
Fields是个数学商讨中央,上边包车型客车那份ppt是源于Fields进行的活动中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍:国际人工智能联合会议起用杂文列表,超过十分之五随想可应用谷歌(Google)找到.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:【语言材料库】语言材料库财富集中

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完结。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完成大旨部分使用了arbylon的Lda吉布斯Sampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语言材质库上测试杰出,开源在GitHub上。

介绍:
非常屌的强调特征兵接兵纳对分类器首要性的篇章。心情分类中,依据互消息对复杂高维特征降维再使用节约能源贝叶斯分类器,取得了比SVM更完美的职能,练习和归类时间也大大下跌——更关键的是,不必花大批量时间在学习和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,能够在几分种内到位NLP on Azure
Website的配置,霎时初始对FNLP各个特色的试用,或然以REST
API的款型调用FNLP的言语分析效益

介绍:15年巴塞罗那纵深学习高峰会议录像采访,国内云盘

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

介绍:谷歌对推文(Tweet) DeepFace的强大反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达成99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴定分别和聚类.

介绍:基于CNN+LSTM的录像分类,google演示.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

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, 也顺应老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
可能那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

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

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,根据大数据、NLP、总结机视觉和Deep
Learning分类进行了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:1)机译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:数量挖掘十大经典算法之一

介绍:怎样行使深度学习与大数据创设对话系统

介绍:小编还著有《这正是寻找引擎:宗旨技术详解》一书,主借使介绍应用层的事物

介绍:很好的原则随飞机场(CXC60F)介绍小说,小编的读书笔记

介绍:看难题你早就驾驭了是哪些内容,没错。里面有为数不少经典的机械学习故事集值得仔细与一再的开卷。

介绍: 采取Torch用深度学习网络领会NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

介绍:利用机用器学习在蜚言的辨认上的采取,其它还有五个。1个是甄别垃圾与虚假新闻的paper.还有叁个是互联网舆论及其分析技术

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:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:天天请多个大牛来讲座,重要涉嫌机械学习,大数目解析,并行计算以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:Jordan教授(迈克尔 I.
Jordan)教师是机器学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深刻的兴趣。由此,很多叩问的题材中带有了机械学习园地的各项模型,乔丹教师对此一一做通晓释和展望。

介绍:以往上千行代码可能率编制程序(语言)达成只需50行.

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在面部识别上您自笔者都以大方,尽管细微的出入也能鉴定识别。探讨已证明人类和灵长类动物在脸部加工上不一样于其他物种,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他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的周全组合。

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在3回机器学习聚会上的告知,关于word2vec及其优化、应用和扩大,很实用.国内网盘

介绍:新闻时代的微型总结机科学理论,近期国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:智跑语言教程,其它还引进多个卡宴语言教程An Introduction to
R
.

介绍:安德拉语言线性回归多方案速度相比实际方案包罗lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:20第114中学华东军政高校数目技术大会三十个人核心专家发言PDF下载

介绍:本文依据神经网络的向上进程,详细讲解神经网络语言模型在各种阶段的样式,当中的模型包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等要害变形,计算的尤其好.

介绍: DeepMind随想集锦

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

介绍: 深度学习框架、库调查商讨及Theano的上马测试体会报告.

介绍:笔者王益最近是腾讯广告算法首席执行官,王益博士结业后在google任商量。那篇小说王益大学生7年来从谷歌(Google)到腾讯对于分布机器学习的见闻。值得细读

介绍:通过分析壹玖贰捌年于今的竞赛数据,用PageRank总结世界杯参加比赛球队排行榜.

介绍:
机器学习公开课汇总,纵然在这之中的略微课程已经归档过了,但是还有些的音信没有。多谢课程图谱的笔者

介绍: Quora上的主旨,商讨Word2Vec的幽默应用,OmerLevy提到了她在CoNLL二〇一四拔尖杂谈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

介绍:应对大数额时期,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:二零一五ImageNet亚军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:帮您了然卷积神经互连网,讲解很明显,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的任何的有关神经互联网小说也很棒

介绍:github上边九十多个尤其棒的类型

转发请表明作者杰森 Ding及其出处
GitCafe博客主页(http://jasonding1354.gitcafe.io/)
Github博客主页(http://jasonding1354.github.io/)
CSDN博客(http://blog.csdn.net/jasonding1354)
简书主页(http://www.jianshu.com/users/2bd9b48f6ea8/latest\_articles)
百度搜索jasonding1354进来自个儿的博客主页

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

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数目《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是加州Berkeley分校的詹姆士 L.
麦克莱尔and。注重介绍了各类神级互连网算法的分布式达成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参考下

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检查和测试,其它还有一篇AWS布置教程

介绍:四个依照OpenGL完成的卷积神经网络,援救Linux及Windows系.

介绍:CMU的总计系和处理器系著名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了总结和机器学习的距离

介绍:部分汉语列表

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器学习方法破解结婚恋爱网站配对算法找到真爱的逸事,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600万难点答案,对他们举办了计算抽样及聚类分析(图2,3),最后到底获得了真爱。科技(science and technology)术改造变命局!

介绍:CNN开源完成横向评测,参加评比框架包含Caffe 、Torch-柒 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓越.

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 Taylor近日在McGillUniversity研究研商会上的告知,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:那是一本音信寻找相关的图书,是由加州伯克利分校Manning与谷歌(Google)副老董Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。方今作者扩大了该课程的幻灯片和作业。ILacrosse相关财富:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:录制+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍: 音讯寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典可能率模型衍生和变化而来
2)捕捉了向量空间模型中八个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;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商量:组合了BM11和BM15四个模型。4)笔者是BM25的提议者和Okapi实现者罗伯森.

介绍:Sibyl 是二个监督式机器学习种类,用来缓解预测方面包车型地铁题材,比如
YouTube 的录制推荐。

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、模型选取与超参优化、高斯模型与其他模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

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

介绍:本文即便是写于2013年,可是那篇小说完全是作者的经历之作。

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么陶冶,毕竟CNN中有卷积层和下采集样品层,尽管和MLP的bp算法本质上亦然,但花样上依然有点区其余,很醒目在形成CNN反向传播前询问bp算法是必须的。其它笔者也做了四个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:总括了机器学习的经典图书,包含数学基础和算法理论的书籍,可做为入门参考书单。

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

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作非常的屌(就像大数据)。其实过四人都还不通晓如何是深度学习。那篇文章由浅入深。告诉您深度学终归是什么样!

介绍:{swirl}数据陶冶营:奥迪Q5&数据正确在线交互教程.

介绍:机器学习晚报里面推荐很多剧情,在那边有一部分的卓绝内容正是发源机器学习晚报.

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

介绍:Caffe是2个开源的深度学习框架,小编最近在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:
神经互联网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神经互连网,网络经过演习能够做出惊人和出彩的东西出来。别的小编博客的其余小说也很不错。

介绍:机器学习教会了我们什么?

介绍:ggplot2速查小册子,此外八个,别的还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:不仅是材质,而且还对有个别材质做了诠释。

介绍:那些里面有不少关于机器学习、信号处理、总结机视觉、深刻学习、神经互联网等世界的汪洋源代码(或可举行代码)及相关杂谈。科学探究写杂文的好能源

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:加州伯克利分校的纵深学习课程的Projects 各种人都要写3个诗歌级其他报告
里面有部分很风趣的运用 大家能够看看 .

介绍:聚焦数据质量难题的回复,数据质量对种种框框集团的天性和频率都重点,文中总结出(不防止)22种典型数据品质难题显现的信号,以及特出的数额品质消除方案(清洗、去重、统一 、匹配、权限清理等)

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:这是一篇有关机器学习算法分类的篇章,格外好

介绍:莱斯大学(Rice University)的吃水学习的可能率理论.

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还引进二个纵深学习入门与综合营料

介绍:用斯ParkerMLlib完成易用可扩张的机械学习,国内镜像.

介绍:基于马尔可夫链自动生成利口酒评论的开源推文(Tweet)机器人,github地址.

介绍:还有续集肯定深度学习格局概述(二)

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从一九九八年启幕到近日累积了许多的正规化词语解释,假诺你是壹人刚入门的朋友.能够借那本词典让本身成长更快.

介绍:摄像由路易斯安那理管理高校(Caltech)出品。必要斯洛伐克共和国(The Slovak Republic)语底子。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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:做深度学习怎么样抉择GPU的建议

介绍:Sportage语言是机器学习的主要语言,有无数的对象想上学牧马人语言,不过接连忘记一些函数与根本字的意思。那么那篇小说或者能够扶助到您

介绍:NLPITiggo/ICTCLAS201陆分词系统一公布布与用户调换大会上的演说,请更加多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演讲包含:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术研究
李然-宗旨模型

介绍:用结构化模型来预测实时股票市场价格.

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍: 大规模机器学习流程的营造与安插.

介绍:对电话机器学习大神迈克尔 Jordan

介绍: social networks course

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,一九零四-1946)一九四七年提议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九二四-
二零一零)引入参数创新了对甚高频和什么低频词的刻画 2)Heaps’ law:
词汇表与语言材质规模的平方根(那是五个参数,斯拉维尼亚语0.4-0.6)成正比

介绍:A*搜寻是人为智能基本算法,用于高效地查找图中两点的极品途径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到目的顶点的推断代价。合集

介绍:鲁棒及便宜的人工智能优先商量安顿:一封公开信,近来早就有StuartRussell, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是多年来霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的私人住房威逼。公开信的内容是AI地艺术学家们站在方便人民群众社会的角度,展望人工智能的前程迈入方向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点供给,以及要求注意的社会难点。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关切磋较少。其实还有一部大陆剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一早先的自己学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第肆季的时候出现了机械通过学习成才之后想控制世界的景色。说到此地推荐收看。

介绍:里面融合了恒河沙数的能源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:实现项目现已开源在github下面Crepe

介绍: HMM相关作品

介绍:微软钻探院深度学习技术宗目的在于CIKM2016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:KDNuggets分别总计了2014年15个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中能够观看多少个主题——深度学习,数据化学家职业,教育和报酬,学习数据科学的工具比如昂Cora和Python以及公众投票的最受欢迎的多少科学和数码挖掘语言

介绍:三个最佳完整的机械学习开源库总计,假若你认为这么些碉堡了,那背后那一个列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的心上人举办了翻译汉语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:15年青春学期CMU的机械学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学录像,很不错.境内镜像.

介绍:把当年的二个ACM Trans. on Graphics
(TOG)散文中的代码整理为3个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。能够实时的募集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CCR-VF也会持续公开。

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:那又是一篇机器学习初专家的入门文章。值得一读

介绍:计算机视觉入门从前景目的检查和测试1(总计)

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

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