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

By admin in mobile.365-838.com on 2019年2月26日

《Reproducing Kernel Hilbert
Space》

 
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《总括机科学中的数学》

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Best Machine Learning Resources for Getting
Started

     
所以到了后日,笔者不太情愿去具体地引进某二个股票,或然讲本身用哪个种类艺术去投资,甚至自个儿跟徒弟和爱好者,谈起的时候,作者会谈到部分常识,谈到有个别战略性,谈到某些微观的难点,谈到有的投资的思想意识和方法论,甚至是斥资金和信用仰,我们不是说那么些数据完全没有用,但它只是3个参考,真正适应大家,看对大方向的,是对宏观模糊的规范的把握,然后再添加一些天机。即便从技术目的来看,比如说macd指标,长线指标的纯粹程度,也远远出乎中线和短线,其实这也是大方向的难点。小编早就在前方,写了一些做投资的精华,可是并不曾引起大家的依赖,反躬自问,那也是健康的,一切都要靠觉悟和缘分,你如果沉迷于那一个相,小编又怎么能够拉得动你吗!

My deep learning reading
list

   
测度很多少人来看本身这一个难点,或然哑然失笑,巴菲特和中医,完全是风牛马不相及的事体,何必扯在一块儿啊!佛说,人世间共计有8四千个格局,从一个措施进去,一点突破,融会贯通,就能够自愿自度。既然如此,小编想投资和中医,只是不一样的不二法门和方法而已,他们所遵照的道,大概说真相应该是同样的?

介绍:从1998年启幕在微型总结机科学的故事集中被引述次数最多的舆论

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介绍:机器学习教会了大家怎样?

     
在市场股票总值投资世界,巴菲特,彼得Lynch,罗杰斯等等一连串,他们不仅富甲天下,而且个个万事亨通,谈笑风生。巴菲特,他得了道,他才是股神,笔者领会,很多个人看了那篇小说今后,会反对,会说巴菲特其实也不过如此,好呢,就依你,笔者只可以说无知者无畏了。你们见到巴菲特向来就从未写过书,很多有关巴菲特的片段事情,都是她身边的人,或然研商巴菲特的人写的。为啥吧!因为道可道,10分道,道是能够清醒的,但难以发挥
。中医的承受,为啥那么难,原因有几点,第①式中草药的构建不如以前,第②中医的继承,用了天堂的教学方法,大家掌握,在过去洪荒,中国的科学和技术是靠师傅和徒弟关系来传承的,那是3个一点都不小的差别,首要仍旧靠旁观和悟。中医不是不易,是全人类观照本身的身心与宇宙怎么样保持阴阳动态平衡的一种
洞察和实证,中医的实质正是 “悟”和“证”。

《机器学习常见算法分类集中》

     
 笔者不知晓,笔者把温馨的眼光,声明朝楚没有?我们望着历史上,技术派有好多门到户说的职员,比如说江恩,他表达的波浪理论,可是他年长是个穷人,再比如说,作手回想录的原型到新兴饮弹自尽,
再比如,中中原人民共和国的技能派大师缠中说缠,最后因为癌症而死,在图片技术派,甚至财务数据派的圈子里作者大致看不到有哪些大方之家?可能率只可以证实过去,做个参考,并无法可相信测算现在,不然多量的化学家和总结学家早就富可敌国了,遗憾的是股神唯有贰个,正是巴菲特。这么些笑话有点冷,对啊。

《吴立德《可能率主旨模型&数据正确基础》》

作者:阿樟

《Machine learning is teaching us the secret to teaching

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介绍:好东西的干货真的很多

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介绍:贰零壹肆年国际机器学习大会(ICML)已经于八月21-211日在江山议会着力隆重进行。这一次大会由微软南美洲研讨院和北大东军事和政院学一同主办,是那么些拥有30多年历史并盛名世界的机器学习园地的盛会第一遍来到中夏族民共和国,已成功吸引满世界1200多位学者的报名参预。干货很多,值得深刻学习下

介绍:下集在此间不可思议的伽玛函数(下)

介绍:小编该如何挑选机器学习算法,那篇小说相比较直观的比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的优劣,此外探讨了样本大小、Feature与Model权衡等难点。其它还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

《Machine learning in 10
pictures》

介绍:机器学习课程

《InfiniTAM:
基于深度图像的体数据集成框架》

《机器学习周刊》

《Java Machine
Learning》

《怎么选用深度学习的GPUs》

《Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别》

介绍:现任交大大学首席教师、总括机软件博导。计算机科研所副所长.内部课程

介绍:这一篇介绍假若规划和管理属于您自个儿的机器学习项目标文章,里面提供了管住模版、数据管理与实践方法.

《LIBSVM》

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今后的经历来化解给定的难题.

介绍:讲总结机视觉的四部奇书(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:是Stanford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者十分闷热心的把这么些科目翻译成了中文。假若你土耳其共和国(Türkiye Cumhuriyeti)语不好,能够看看这么些

《Awesome Machine
Learning》

《A*搜索算法的可视化短教程》

《加州大学Owen分校(UCI)机器学习数据集仓库》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(六)

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

《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
Vision》

《Hacker’s guide to Neural
Networks》

介绍:利用机用器学习在蜚语的甄别上的应用,别的还有四个。一个是识别垃圾与虚假新闻的paper.还有贰个是互联网舆情及其分析技术

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

《机器学习录制库》

《UFLDL-哈佛大学Andrew Ng助教“Deep
Learning”教程》

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

介绍:Francis 巴赫同盟的有关稀疏建立模型的新归纳(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的行使,而且率先局地有关Why does
the l1-norm induce sparsity的表明也很正确。

介绍:
很多干货,而且撰稿人还计算了好多少个体系。其余还小编还了2个作品导航.格外的感恩戴义作者总计。

《Bayesian network
与python概率编制程序实战入门》

《Bengio组(布拉迪斯拉发大学LISA组)深度学习教程

介绍:机器学习速查表

介绍:多少挖掘十大经典算法之一

《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
Bibliography》

《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer
Science》

介绍:【神经互联网黑客指南】未来,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好读书它?能够让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉你,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将变得清楚。他刚发布了一本图书,不断在线更新

介绍:那份文书档案来自微软斟酌院,精髓很多。若是急需完全掌握,需求肯定的机器学习基础。然则有个别地点会令人面目一新,毛塞顿开。

《Open Sourcing
ml-ease》

《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
Optimization》

介绍:那又是一篇机器学习初学者的入门小说。值得一读

《Recommending music on Spotify with deep
learning》

《机器学习&数据挖掘笔记_16(常相会试之机器学习算法思想不难梳理)》

《Toronto Deep Learning
Demos》

介绍:那是孟买高校做的3个深度学习用来辨别图片标签/图转文字的demo。是三个实在利用案例。有源码

介绍:【语料库】语言材料库能源集中

介绍:如何利用深度学习与大数额创设对话系统

介绍:微软切磋院深度学习技术中央在CIKM2015上有关《自然语言处理的深浅学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

《机器学习速查表》

《Sibyl:
来自谷歌(Google)的广阔机器学习系统》

《Machine Learning is
Fun!》

介绍:使用Neo4j做影片评论的情绪分析。

介绍:【“机器学习”是怎么样?】约翰Platt是微软研讨院独立物经济学家,17年来他径直在机械学习世界耕耘。近来机器学习变得敬而远之,Platt和共事们遂决定实行博客,向群众介绍机器学习的研讨进展。机器学习是哪些,被应用在哪个地方?来看Platt的那篇博文

《机器学习经传说事集/survey合集》

《Deep Learning
101》

介绍:本项目选择了Microsoft Azure,能够在几分种内到位NLP on Azure
Website的计划,马上早先对FNLP各类风味的试用,只怕以REST
API的款型调用FNLP的语言分析效益

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

《对电话机器学习大神迈克尔Jordan:解析领域中各项模型》

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表明机器学习重庆大学约念: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.很明显

介绍:该学科是网易公开课的收款课程,不贵,顶尖福利。重要适合于对使用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

《Deep Learning
教程翻译》

介绍:许多观念的机械学习任务都以在学习function,可是谷歌(Google)如今有始发攻读算法的自由化。谷歌(Google)此外的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

《总计机器学习》

《机器学习算法之旅》

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:计算机视觉入门之行人检查和测试

介绍:不会总结咋做?不亮堂怎么选拔适当的总计模型咋做?那那篇文章你的上佳读一读了北卡罗来纳教堂山分校Joshua
B. Tenenbaum和加州圣巴巴拉分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇关于automatic
statistician的篇章。能够活动选取回归模型连串,还是可以半自动写报告…

介绍:笔者王益如今是腾讯广告算法老板,王益大学生毕业后在google任钻探。那篇小说王益学士7年来从谷歌(Google)到腾讯对此分布机器学习的视界。值得细读

介绍: 本文基于<援救向量机的再三限定价格订单的动态建立模型>接纳了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从London股交所的订单日志数据营造价格活动预测模型。(股票有高危机,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

《ICLR
2014论文集》

《Machine Learning Summer School
2014》

《UFLDL
Tutorial》

《图像处理,分析与机具视觉》

《Deep Learning 和 Knowledge Graph
引爆大数据革命》

《“机器学习”是何许?》

《Machine Learning for Industry: A Case
Study》

介绍:Jordan教师(Michael I.
乔丹)教授是机器学习园地神经互联网的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深远的兴味。由此,很多讯问的难点中富含了机械学习世界的各项模型,Jordan教师对此一一做了表达和展望。

介绍:不仅是材质,而且还对有个别材质做了诠释。

介绍:NYU 二零一五年的深度学习课程资料,有摄像

《关于机器学习的几何驳斥难点》

《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep
Networks》

介绍:机器学习最佳入门学习质地集聚是专为机器学习初专家推荐的上品行学业习财富,援助初学者连忙入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。要是你有点熟练,那么小编提议您先看一看粤语的介绍。

介绍:小编还著有《那便是摸索引擎:主旨技术详解》一书,首尽管介绍应用层的东西

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 二零一三课程。有mp3,
mp4,
pdf各类下载她是London学院教学,如今也在推特工作,他二零一五年的8篇论文

《深度学习与计算学习理论》

《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
R》

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年二月17日开张,该课属于MIT研究生级其余课程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的爱人不妨能够搦战一下那门学科!

介绍:那个里面有很多有关机器学习、信号处理、总结机视觉、深刻学习、神经网络等世界的大气源代码(或可实施代码)及连锁散文。科研写散文的好财富

介绍:那是一本澳大利亚国立总括学有名教师特雷沃 Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年4月一度开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

《经典散文雷欧 Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

《行人检查和测试》

《树莓派的人脸识别教程》

《Automatic Construction and Natural-Language Description of
Nonparametric Regression
Models》

《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
Love》

《mllib实践经验(1)》

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:标题很大,从新手到大方。但是看完上面装有素材。肯定是大家了

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

《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web
Spam》

《LinkedIn最新的引进系统文章Browsemaps》

介绍:mllib实践经验分享

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数量、生物音讯再到量子计算等,Amund
Tveit等保险了三个DeepLearning.University小品种:收集从2016年起来深度学习文献,相信能够看成深度学习的起源,github

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, 也切合老手温故而知新.
比起MLAPP/P路虎极光ML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/

《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to
Mavens》

《Neural Network & Text
Mining》

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)公司和MIT共同出品的计算机科学中的数学:Mathematics
for Computer
Science
,EricLehman et al 二零一二。分为5抢先伍分叁:1)注解,归结。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

《Support Vector
Machines》

《NLP常用音信财富》

《第玖二届中华人民共和国”机器学习及其应用”研究研商会PPT》

《消息时代的总括机科学理论(Foundations of Data
Science)》

介绍:本文共有八个密密麻麻,作者是发源IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并赞助读者不慢的贯彻这几个算法。斟酌推荐引擎内部的地下,第二 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商量推荐引擎内部的暧昧,第② 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:本课程将解说无监察和控制特征学习和深度学习的要紧意见。通过学习,你也将促成三个功效学习/深度学习算法,能见到它们为您办事,并就学怎么利用/适应那一个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(尤其是如数家珍的监督学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假如您不熟练那个想法,大家提议你去那里机械学习课程,并先达成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余那有关那套教程的源代码在github上面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

该财富的github地址:Qix

介绍:总括机视觉数据集不完全集中

分布式并行处理的数目

介绍:CIKM Cup(或许叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数码挖掘竞技的称谓。

介绍:Videolectures上最受欢迎的2多少个公文与数据挖掘录像汇总

《Machine Learning Summer
School》

介绍:主假诺本着Bengio的PAMI
review的小说找出来的。包罗几本综述小说,将近100篇随想,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:本章中小编总计了三代机器学习算法完结的嬗变:第1代非分布式的,
第一代工具如Mahout和Rapidminer完毕基于Hadoop的壮大,第②代如斯Parker和Storm达成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

《途观语言参考卡片》

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见职责,每一种职分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,空间消息分析,多重变量分析,计量军事学,心绪总计学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:新闻时期的电脑科学理论,如今境内有纸质书购买,iTunes购买

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

《FudanNLP》

《线性代数》

介绍:NLP常用消息能源*《NLP常用音信资源》

《【语料库】语言材质库财富集中》

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

介绍:常相会试之机器学习算法思想不难梳理,其它笔者还有部分其余的机械学习与数码挖掘小说纵深学习小说,不仅是论战还有源码。

《Deep Learning and Shallow
Learning》

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习格局破解婚恋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,下载了婚恋网站2万女用户的600万难题答案,对他们进行了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底赢得了真爱。科学和技术术改造变命局!

介绍:那是一本来自微的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的办法和平运动用的电子书

介绍:笔者是深浅学习一线大牛Bengio组写的学科,算法深切显出,还有完结代码,一步步拓展。

《机器学习导论》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

《机器学习入门能源不完全集中》》

《Deep learning from the bottom
up》

介绍:每一天请一个大牛来讲座,首要涉及机械学习,大数量解析,并行总括以及人脑商讨。https://www.youtube.com/user/smolix(需翻墙)

介绍:八个一流完整的机械学习开源库总计,假诺你觉得这一个碉堡了,那前面那些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的恋人进行了翻译华语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

《文本与数据挖掘录制汇总》

介绍:里面基本没提到到实际算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的洋洋运用,以及她们在做推荐进程中得到的有的经历。最后一条经验是理所应当监察和控制log数据的身分,因为推荐的成色很注重数据的品质!

介绍:CIKM 2014 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:推荐系统经传说事集文献

《奥迪Q7机器学习实践》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(四)

《前景目的检查和测试1(总括)》

《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
Neo4j》

《Machine Learning Theory: An Introductory
Primer》

《Entanglement-Based Quantum Machine
Learning》

《Rumor has it: Identifying Misinformation in
Microblogs》

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同窗能够精晓一下

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区保障着30四个数据集。查询数据集

《Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学总结 & 机器学习 &
数据挖掘兵器谱》

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。

《Haval工具包的分类集中》

《Neural Networks and Deep
Learning》

《二〇一六年国际机器学习大会ICML 2014诗歌》

介绍:哈弗语言是机械学习的第叁语言,有不少的情人想深造帕杰罗语言,可是接连忘记一些函数与第贰字的含义。那么这篇小说或然能够帮助到您

介绍:在今年的IEEE/IFIP可信系统和互联网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了多少个关于Sibyl系统的大旨发言。
Sibyl是二个监督式机器学习系统,用来消除预测方面包车型大巴题材,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

《Reproducible Research in Computational
Science》

新加坡国立《自然语言处理》课程摄像

《机器学习进步之道(Level-Up Your Machine
Learning)》

《初学者怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材质》

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

介绍:雅虎诚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俯拾就是摄像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的驳斥基础知识。

介绍:我是发源百度,不过她自我现已在2015年11月份报名离职了。但是那篇小说很科学假若你不领悟深度学习与扶助向量机/计算学习理论有怎么样关联?那么应该及时看看那篇文章.

《Deep Learning Reading
list》

介绍:Andrej Karpathy 是巴黎高师高校Li
Fei-Fei的大学生生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界获得了科学研商和工程上的突破,发的小说不多,但每一个都很扎实,在每三个难题上都形成了state-of-art.

介绍:机器学习开源软件

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:总结学习是关于电脑基于数据营造的可能率总括模型并行使模型对数据举行前瞻和分析的一门科学,计算学习也化为总括机器学习。课程来自上海北大

介绍:那是南卡罗来纳香槟分校大学做的一免费课程(很勉强),这几个能够给您在深度学习的旅途给你三个就学的思路。里面涉及了一些着力的算法。而且告诉你什么去选用到骨子里条件中。中文版

介绍:那篇小说主即使以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的现实性选拔,RankNet对NDCG之类不灵活,参与NDCG因素后改为了LambdaRank,同样的琢磨从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就大功告成了LambdaMA陆风X8T。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,拉姆daRank,LambdaMALacrosseT,特别以LambdaMAOdysseyT最为优秀,代表故事集为: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

介绍:
机器学习无疑是当前数码解析世界的多少个看好内容。很几人在日常的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总计一下广阔的机械学习算法,以供你在办事和读书中参考.

介绍:初大方如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材质

介绍:Sibyl 是三个监督式机器学习系统,用来化解预测方面包车型大巴标题,比如
YouTube 的录像推荐。

《AMA: Michael I
Jordan》

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着南开结业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:康奈尔大学音讯科学系助教大卫Mimno写的《对机械学习初专家的少数指出》,
写的挺实在,强调进行与理论结合,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.”

《神奇的伽玛函数(上)》

《安德雷j
Karpathy的纵深加深学习演示》

《收集从二〇一五年上马深度学习文献》

介绍:凯雷德KHS是机器学习中任重(英文名:rèn zhòng)而道远的概念,其在large
margin分类器上的使用也是广为通晓的。假使没有较好的数学基础,直接领会索罗德KHS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。

《机器学习经典图书》

介绍:机器学习模型,阅读这几个内容必要有必然的基础。

《人脸识别必读的N篇小说》

《100 Best GitHub: Deep
Learning》

介绍:第捌二届中国”机器学习及其使用”研究商讨会PPT

介绍:许多校友对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面业已大概领悟了,可是动起手来却不通晓哪些入手写代码。斯坦福深度学习学士Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的深度学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

《Underactuated
Robotics》

《推荐系统经典诗歌文献及业界应用》

《scikit-learn:用于机器学习的Python模块》

《CIKM数据挖掘竞技争夺亚军算法-陈运文》

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

《用大数目和机械学习做股价估量》

介绍:总结机视觉入门以前景指标检查和测试1(总括)

介绍:那是一本消息搜索有关的书籍,是由新加坡国立科Manning与谷歌(Google)副老板Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的新闻搜索教材之一。近期小编扩张了该学科的幻灯片和课业。IR相关能源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

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》,笔者是武大的詹姆士 L.
McClelland。重视介绍了各样神级网络算法的分布式完毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参考下

《Advice for students of machine
learning》

介绍:雅虎研商院的数量集汇总:
包含语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总计广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的多少。

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

《Geoffrey E.
Hinton》

《Building a deeper understanding of
images》

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

《自然语言处理的吃水学习理论与实际》

介绍:那是一份python机器学习库,假诺你是1人python工程师而且想深入的求学机器学习.那么那篇小说或然能够帮助到你.

Cross-Language Information
Retrieval

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,依据大数据、NLP、总计机视觉和Deep
Learning分类实行了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

《NYU
二零一六年的纵深学习课程资料》

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级必要学习的教材和驾驭的文化。那样,给机器学习者提供三个腾飞的途径图,避防走弯路。其它,整个网站都是关于机器学习的,财富很丰硕。

《大数据解析:机器学习算法实现的演变》

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读书。不多作者提议你看完一本再下载一本。

《Big-data》

《machine learning for smart
dummies》

《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

《人脸识别必读的N篇小说》

介绍:LinkedIn 开源的机械学习工具包,援助单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

《对电话机器学习大神Michael乔丹:深度模型》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

介绍:对电话机器学习大神迈克尔 Jordan

介绍:深度学习入门的初级读本

《16 Free eBooks On Machine
Learning》

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作相当的棒(仿佛大数量)。其实过四人都还不知底什么是深浅学习。那篇小说由表及里。告诉你深度学毕竟是怎样!

介绍:FudanNLP,那是四个浙大高校总括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:把当年的3个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随想中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们使用。能够实时的征集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C奇骏F也会继续公开。

深究推荐引擎内部的心腹,第 1 片段:
推荐引擎初探

《Building a Production Machine Learning
Infrastructure》

介绍:杰弗里·埃弗Rees特·辛顿
FEscortS是壹位英帝国落地的揣测机学家和心绪学家,以其在神经网络方面包车型客车进献知名。辛顿是反向传播算法和相比散度算法的发明人之一,也是深浅学习的能动拉动者.

介绍:机器学习最大旨的入门小说,适合零基础者

《Machine Learning Open Source
Software》

介绍:那是一本由雪城大学新编的第②版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学习Odyssey语言的同窗选读。

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:深度学习阅财富列表

《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning
Library》

《深度学习在自然语言处理的行使》

《学习算法的Neural Turing Machine

介绍:ACL候任主席、南洋理哲大学总计机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程全体摄像已经得以在华盛顿圣Louis分校公然课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与考试也能够下载。

《总计机视觉数据集不完全集中》

介绍:贝叶斯学习。假如不是很清可看看概率编制程序语言与贝叶斯方法执行

《CIKM
二零一四主旨报告的幻灯片》

介绍:对于日语不佳,但又很想学习机器学习的情人。是三个大的福利。机器学习周刊近期重中之重提供粤语版,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。感激作者

《Brief History of Machine
Learning》

介绍:那是一本图书,主要介绍的是跨语言信息搜索方面包车型地铁学识。理论很多

《Introduction to Information
Retrieval》

介绍:github上面玖拾5个要命棒的花色

《Twenty Questions for Donald
Knuth》

介绍:《线性代数》是《机器学习》的机要数学初步课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂特别不易于,倘诺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趣味。笔者个人推举的超级《线性代数》课程是华盛顿圣路易斯分校GilbertStrang教师的学科。学科主页

《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language
Processing》

介绍:Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示,杂文在此地

介绍:若是您还不明了什么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成中文,倘诺有趣味能够移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:谷歌(Google)商讨院的Christian
Szegedy在谷歌(谷歌)研商院的博客上简要地介绍了她们当年在座ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:看难点你曾经明白了是什么样内容,没错。里面有过多种经营典的机械学习散文值得仔细与反复的阅读。

《Deep Learning in Neural Networks: An
Overview》

介绍:python的17个有关机器学习的工具

《How to Layout and Manage Your Machine Learning
Project》

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

《Andrej
Karpathy个人主页》

《EMNLP上两篇关于股票方向的施用杂文》

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:网上朋友问伯克利机器学习大牛、United States双双院士迈克尔 I.
Jordan:”假设您有10亿新币,你怎么花?Jordan:
“笔者会用那10亿新币建造3个NASA级其他自然语言处理切磋项目。”

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:应对大数据时期,量子机器学习的率先个试验paper
下载

Understanding
Convolutions

介绍:大数量数据处理财富、工具不齐全列表,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。十分的赞的能源集中。

《分布式机器学习的故事》

《Deep Learning: Methods and
Applications》

《Deep
Learning》

介绍:那是西班牙人工智能实验室Jurgen施密德huber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,从一九三七年起首讲起,到60-80年间,80-90年间,一直讲到三千年后及目前几年的进行。涵盖了deep
learning里种种tricks,引用格外全面.

介绍:深度学习概述:从感知机到深度互联网,小编对于例子的挑三拣④ 、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:机器学习的算法很多。很多时候猜疑人们都以,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其余算法中拉开出来的。那里,大家从七个地点来给大家介绍,第3个方面是上学的艺术,第二个地点是算法的类似性。

介绍:二〇一四年十四月CMU举行的机器学习冬天课刚刚结束有近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名教授都以牛人:包含大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是知名高校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

《机器学习常见算法分类集中》

《雅虎钻探院的数据集汇总》

《Machine Learning Theory: An Introductory
Primer》

《Machine Learning
Surveys》

《Sibyl》

介绍:小编是小米技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席物医学家的李航博士写的有关消息搜索与自然语言处理的篇章

《A primer on deeping
learning》

介绍:机器学习各类方向回顾的网站

《机器学习最佳入门学习材质集聚》

介绍:入门的书真的很多,而且笔者一度帮您找齐了。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的已经算相比详细的了

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

介绍:在Kaggle上时时取得不错战表的TimDettmers介绍了他协调是怎么选用深度学习的GPUs,
以及个体怎么创设深度学习的GPU集群:http://t.cn/RhpuD1G

《Data Science with
R》

介绍:A*摸索是人工智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的超级途径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实在代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估算代价。合集

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙一起斟酌有关于机器学习的多少个理论性难题,并付诸一些有含义的定论。最后通过某些实例来证实那几个理论难点的大体意义和骨子里使用价值。

100 Best GitHub: Deep
Learning

《利用深度学习与大数目营造对话系统

介绍:录制由加州圣地亚哥分校大学(Caltech)出品。须求阿尔巴尼亚语底子。

《Deep Learning – important resources for learning and
understanding》

《Undergraduate machine learning at
UBC》

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(五)

《Hacker’s guide to Neural
Networks》

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:
近期, 查理 Leiserson, Al Aho, Jon奥迪(奥迪)等大神向Knuth提议了21个难点,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。

《Neural Networks and Deep
Learning》

介绍:本文子禽过三次最风靡的机械学习算法,大约通晓怎么着方法可用,很有扶持。

《Choosing a Machine Learning
Classifier》

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