机械学习与深度学习资料

By admin in 投资 on 2019年1月24日

您应有考虑:在绝对较短的日子内创设平等的成果,应该怎么规划时间?从中长时间的角度考虑,应该对什么事情进展时间投资?

而愈发将时刻投入到有价值且生产率高的作业上,就越不难通过长时间的分神取得高额受益。

《拆掉思维里的墙》里有诸如此类一句话:每个人都是投机性命之舟的掌舵者,大家一再会因为外面态度而变更自己的希望。不管是多诚恳,都毫无把您的舵,放在别人手上。

介绍:谷歌地图解密

别让自己的光阴,变得尤为廉价。

自家堂弟今年读大二,这几每日天缠着我帮他找专职,说想趁着沐日赚点零花钱。

自家将自己监管在短视的约束中,思想上的惰性让自己墨守成规。

介绍:不会计算肿么办?不精通如何抉择恰当的计算模型怎么做?那那篇文章你的完美读一读了印度孟买理工JoshuaB. Tenenbaum和帝国理工Zoubin Ghahramani协作,写了一篇有关automatic
statistician的稿子。可以自行选拔回归模型系列,仍能半自动写报告…

04

介绍:雅虎商量院的数目集汇总:
包含语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总括广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的多少。

预订小时一到,搬家师傅风风火火地赶过来了,二话不说就扛起一箱行李往拖车上搬。

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

“如若要比较做一件工作值不值得,最好的艺术就是计量你的时薪。“

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

然而,当真能控制你人生的,只有你协调。

全职了一学期,我才难堪地窥见:投入了那样多时间,却从不收取预期的报恩。

在开车前往新家的中途,我跟师傅聊了几句。我问他每日能接那么多单,一个月下来收入也能上万啊?

介绍:mllib实践经验分享

师傅苦笑。原来,他不时天不亮就要去帮人移居,从早搬到晚,大约没什么休息的时刻,一天下来都会累得腰酸背疼。就算月获益上万,可真要平均摊派到各类时辰,也许也不过二十几块钱。

介绍:紧假若描述了利用R语言举办数据挖掘

自我的岁月太过廉价,不抱有稀缺性,所以哪儿都不缺我。

介绍:二〇一四年五月CMU进行的机器学习秋日课刚刚竣事有近50钟头的录像、十七个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名教师都是牛人:包罗大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

02

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法长远显出,还有落成代码,一步步进展。

本身还注册过一个在网上教扶桑人学中文的阳台,每节课25分钟,赚8块钱。有时候光备课就花了自我一整个钟头,可是却日常因为skype网络的不安宁而听不清对方的话,导致被投诉扣钱。

介绍:那份文档来自微软研商院,精髓很多。如若急需完全清楚,要求肯定的机器学习基础。不过有些地点会令人耳目一新,毛塞顿开。

01

设若仍可以再重读三遍高校,我会静下心多读几本书,多啃一些单调却使得的文化。我会花时间为团结陈设职业倾向,早早地初阶作育自己的着力竞争力,让祥和装有不可替代性和稀缺性。

介绍:机器学习种种方向概括的网站

急速培养出团结的独自视角,找到自己为之斗争的大势。

为了能让樊胜美早点有个家,王柏川天天应酬陪客,凭着不错的交际能力在新加坡将店铺发展壮大,却在投资被骗后发现自己失去了立足社会的常有。

介绍:本文尽管是写于二零一二年,可是那篇小说完全是小编的经验之作。

那种专职不须要太多的技术含量,只须求大量重复性的机械劳动,不须求动脑,因而也得不到其他的技术升级。

深以为然。

介绍:基于马尔可夫链自动生成清酒评论的开源推特(Twitter)机器人,github地址.

人们都想做风口上的猪,都想抓住机遇。你或许会遭受来自亲人或朋友的各个压力,要你挑选稳定的单位,要你随大流去做某件事情。

实在,要找到那种专职并不困难,种种博士58同城上、满大街的店面都贴着招人的小广告。毕竟,必要降价劳引力的地方比比皆是。

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,如今可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完毕.

自己和舍友曾顶着大太阳在学童街发传单,忍受着路人的白眼和不足,还要小心避让学生街的城管。

那么,怎样才能增强自己的不足替代性呢?

咱俩每一日从事的工作,都有可能在以后被机器所代表。只有你的不得替代性,才能让你不会师临没有工作。

自我问他想做什么样项目标兼顾,他想了一会,列举出了部分看似于发传单、奶茶店店员、工厂流水线之类的劳作。

“我倒是不怕累。”小弟挠了挠头,“就是千万别给本人找那种很费脑的干活。我可不想连沐日都不能够放松。”

介绍:CNN开源已毕横向评测,参评框架包涵Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现杰出.

高等高校之间,我也做过不少全职。

心思学上有个词叫“稀缺性原理”,指的是东西越少,想要的人越多。东西的稀缺性越大,我们就会认为它的市值越高。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

共勉。

师父看也不看我一眼:放心,摔不了。我赶时间,下一家已经在催了。

介绍:帮您通晓卷积神经网络,讲解很清晰,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其他的有关神经网络作品也很棒

人家拿来提高文化技能水平的时日,我却花在人们都能做的机械性劳动上,只为赚取少得格外的一对酬劳。

介绍:用斯帕克MLlib完结易用可增加的机器学习,国内镜像.

自我说师傅你慢点,那箱子里装的是瓷器,别搬那么快。

做一件事此前,先独立思考:那样的活动能让我赢得新的知识或人际关系吗?有利于增添自己然后的受益呢?

介绍:Andrej Karpathy 是巴黎高等师范高校Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界获得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各样都很扎实,在每一个问题上都形成了state-of-art.

前程,五秒以下的干活将健全被人工智能所代替。将来十年,翻译、简单的音信电视发布、保安、销售、客服等领域的人,将有约90%会被人为智能全体要么局地代表。

介绍:libfacedetection是卡塔尔多哈大学开源的一个人脸图像识别库。包涵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二),能推断人脸角度。

李开复(英文名:)曾在当年3月的一场演说中声称:

介绍:统计机视觉入门之行人检测

您看具体有多可怕,人工智能会逐步代替人类的工作,那不是估量,而是正在暴发的谜底。

在那几个停不下来的一世,你的每一个小时都急需密切测算。

介绍:假使你还不清楚怎么是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成普通话,要是有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

人到中年之后,身体各项职能开始走下坡路,再也不曾生命力和二十几岁的小年轻拼加班拼熬夜。加上家中的封锁、种种其余因素,35岁之后,若是没有了解一项别人不可替代的能力,确实不难碰到社会淘汰。

大家相应养成习惯,总计自己每时辰能创立多少效益,应该投资在什么的活动上,未来会发出什么的效果。

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

思维上的惰性,使得众多少人乐意拿劳苦来弥补。殊不知,那种努力丝毫从未意思。

前二日终于把热播剧《欢娱颂2》看完了,看到王柏川破产后只能够去做代驾的那集,竟认为多少心酸。

怎么?因为那种全职人人都足以做到,我的义务人人都可以代替。

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙联手钻探有关于机器学习的多少个理论性问题,并提交一些有意义的结论。最终经过一些实例来申明那个理论问题的情理意义和实际运用价值。

白岩松曾经说过:一个人的价值、社会身份,是和她的不可替代性成正比的。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈林顿(Harrington)做的一个访谈。包涵了书中有些的问题解答和少数民用学习指出

日本文学家胜间和代,在《时间投资法》那本书里写过这么一句话:

介绍:深度学习阅资源列表

龙应台在《亲爱的安德·烈(An·dre)》里给她孙子写过如此一段话:孩子,我要求您读书用功,不是因为自身要你跟外人比战绩,而是因为,我愿意您将来会有着选取的义务,拔取有意义、有时间的做事,而不是被迫谋生。

多年来她一直从事的饭碗,都是持续地应用自己的张罗能力做倒手买卖,破产后却惊呆发现:没有了本钱,没有一艺之长,没有了合营伙伴后,自己唯一可以立足的力量只剩下开车。

自家望着三哥20岁天真无邪的脸,总算是清楚了美团主任王兴的这句“多数人为了避让真正的想想,愿意做任何事”。

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、模型拔取与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

时薪才能显示出你工作的含金量。当工作填满了您的平常生活,让您不要空隙,你也就失去了增值的可能性。不怕年薪再高,照样是一件亏本生意。

看过一篇小说,叫《35岁将来你仍是可以干嘛?》。

03

独立思考、不盲从

前多少个月搬家,找了一位特意负责小型搬家的师父。

介绍:
机器学习公开课汇总,固然其中的有些课程已经归档过了,不过还有个其余音讯并未。感谢课程图谱的小编

我拿出了大块的年月来做全职,得到的薪水却与自己付诸的小时并不成正比。

对于普通家庭出生的孩子,一旦经历人生的远大变化,没有属于自己的为主竞争力,就很难再站起来了。

介绍:
Tropp把物教育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法子写出来,是尤其好的手册,领域内的paper各样讲明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么不行的难

②时刻投资

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展望问题,相关的王法采纳包含预测编码、早期案例评估、案件完全处境的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们或许都相比陌生,不妨领会下。

介绍:首倘使本着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包罗几本综述文章,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在面部识别上你自己都是大方,即便细微的距离也能识别。商量已表达人类和灵长类动物在脸部加工上分裂于其余物种,人类接纳梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过计算机模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的宏观结合。

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍: 分外有力的Python的多寡解析工具包.

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数码挖掘竞赛的名号。

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)和中间统计学(36-705),聚焦统计理论和格局在机械学习世界应用.

介绍:机器学习课程

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造R语言的同室选读。

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级需求上学的教材和驾驭的学识。那样,给机器学习者提供一个向上的不二法门图,以免走弯路。别的,整个网站都是有关机器学习的,资源很足够。

介绍:里面基本没提到到实际算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的过多应用,以及她们在做推荐进程中赢得的有的经历。最终一条经验是应当监控log数据的质料,因为推荐的质料很依赖数据的质料!

介绍:推荐系统经典杂谈文献

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:深度学习概述:从感知机到深度网络,小编对于例子的选项、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:deeplearning4j官网提供的实在应用场景NN采用参考表,列举了部分卓越问题提出选择的神经网络

介绍:WSDM2015最佳杂文把马尔可夫链理论用在了图分析下边,比相似的propagation
model越发深厚一些。通过全局的哈密久安分布去求解每个节点影响周详模型。如若合理(转移受到隔壁的震慑周到影响)。可以用来反求每个节点的影响周到

介绍:Neural Networks Demystified类别视频,斯蒂芬(Stephen)(Stephen)Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:那是一本图书,紧要介绍的是跨语言音信寻找方面的学识。理论很多

介绍:用基于梯度下降的法子磨练深度框架的举行推荐引导,小编是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍:里面按照词条提供了众多资源,还有相关知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:那是一本复旦州立计算学闻明教师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在二零一四年元月已经开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的启幕测试体会报告.

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年4月1日开盘,该课属于MIT硕士级其余教程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的爱侣不妨可以挑衅一下那门学科!

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:介绍CNN参数在应用bp算法时该怎么操练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,固然和MLP的bp算法本质上平等,但方式上或者稍微区其他,很明朗在成就CNN反向传播前询问bp算法是必须的。其它小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:UT Austin助教埃里克普赖斯(Price)关于二零一九年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,依照这一次实验的结果,假若今年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:《线性代数》是《机器学习》的紧要性数学开始课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不不难,即使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志趣。我个人推举的特等《线性代数》课程是加州圣地亚哥分校GilbertStrang助教的学科。
学科主页

介绍:Francis 巴赫(Bach)合营的关于稀疏建模的新综合(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应用,而且率先局地有关Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很科学。

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:微软研讨院深度学习技术中央在CIKM2014
上有关《自然语言处理的纵深学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍:用于Web分析和数目挖掘的几率数据结构.

介绍:部分国语列表

介绍:用社交用户作为学习图片的一道特征,可更好地表述图片内容相似性。由于不依靠于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的取得和漱口;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍: 决策树

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

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
,帮忙构建各类互动的架构,在多机多卡,同步创新参数的情况下焦点完成线性加快。12块Titan
20小时可以做到谷歌(Google)net的教练。

介绍:很多公司都用机器学习来化解问题,进步用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和管事吗?斯帕克MLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商量的Jeremy弗里曼脑神经地理学家编写,最初是为着实时处理他们每半小时1TB的切磋数据,现在发表给大家用了。

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。锻炼后近来能成功永不总计,只看棋盘就交付下一步,差不多10级棋力。但这篇作品太过乐观,说如何人类的末梢一块堡垒立刻快要跨掉了。话说得太早。但是,若是与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍:机器学习开源软件,收录了各个机器学习的种种编程语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

介绍: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在汉语分词中的应用

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种类录像课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的辩解基础知识。

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

介绍:录像由加州理工高校(Caltech)出品。须求丹麦语底子。

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的重点性.

介绍: 零售领域的数据挖掘文章.

介绍: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。

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百度搜索jasonding1354跻身自己的博客主页

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

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

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学大学生克莉丝 McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习方法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,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万问题答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最后终于得到了真爱。科技(science and technology)改变命局!

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

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的已经算比较详细的了

介绍:很好的尺度随机场(CRF)介绍小说,小编的学习笔记

介绍:Python落成线性回归,小编还有其它很棒的作品推荐可以看看

介绍:鲁棒及便利的人造智能优先研讨陈设:一封公开信,近日早已有斯图·亚特(Stuar·t)罗素(Russell), Tom Dietterich, 埃里克(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得(Peter) Norvig, TomMitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是近期霍金和Elon
Musk提醒人们瞩目AI的潜在威逼。公开信的始末是AI地理学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的前景发展动向,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及必要专注的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关琢磨较少。其实还有一部韩剧《疑犯追踪》,介绍了AI的形成从一开端的我学习,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。说到那里推荐收看。

介绍:CMU的总结系和处理器系出名讲师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,比较了计算和机械学习的分裂

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是轻车熟路,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,具体包含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,依照大数量、NLP、统计机视觉和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:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多个本子的代码

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)落成只需50行.

介绍:对于斯洛伐克语糟糕,但又很想上学机器学习的心上人。是一个大的福利。机器学习周刊近期重点提供汉语版,仍旧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:若是要在一篇小说中匹配十万个根本词肿么办?Aho-Corasick
算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内已毕匹配。
但即使匹配十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把多个正则优化成Trie树的措施,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:杂文+代码:基于集成方法的推文(Tweet)感情分类,贯彻代码.

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, 也符合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理种类之(八)

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:常见面试之机器学习算法思想不难梳理,其它小编还有一部分别样的机械学习与数码挖掘文章纵深学习文章,不仅是论战还有源码。

介绍:密歇根理工的深浅学习课程的Projects 每个人都要写一个舆论级其他报告
里面有一部分很有意思的使用 我们可以看看 .

介绍:下集在那里神奇的伽玛函数(下)

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:
卓殊棒的强调特征接纳对分类着首要性的小说。心绪分类中,依据互音信对复杂高维特征降维再利用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更尽善尽美的功能,磨练和分类时间也大大下落——更紧要的是,不必花大量光阴在学习和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有些介绍性作品和课件值得学习

介绍:在此处您可以见到方今深度学习有怎么样新势头。

介绍:ACL候任主席、巴黎高等师范高校总计机系克莉丝(Chris)Manning教书的《自然语言处理》课程所有视频已经足以在加州理工理工公然课网站上见到了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与考试也得以下载。

介绍:已毕项目现已开源在github上面Crepe

介绍:出自MIT,商讨加密数据神速分类问题.

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.很清楚

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还援引一个纵深学习入门与综合营料

介绍:本项目选择了Microsoft Azure,可以在几分种内到位NLP on Azure
Website的布局,立时先河对FNLP各个风味的试用,或者以REST
API的款型调用FNLP的语言分析效益

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

介绍:生物文学的SPARK大数据应用.并且伯克利(贝克莱(Berkeley))开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的始末可以关切一下官方主页.

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”研商会PPT

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量教育学》.

介绍:该课程是今日头条公开课的收费课程,不贵,一级福利。主要适合于对选取R语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍: 把来自target的attention signal加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模型好的多neural network joint model

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

介绍:那又是一篇机器学习初学者的入门小说。值得一读

介绍:作者是Samsung技术有限公司,诺厄方舟实验室,首席数学家的李航博士写的有关信息搜索与自然语言处理的篇章

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》,作者是香港理工的James(James) L.
McClelland。珍惜介绍了各样神级网络算法的分布式已毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中发掘深度知识、面向科技(science and technology)大数据的打通。收集近4000万作者新闻、8000万随想消息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;扶助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议名次。

介绍:机器学习最主题的入门小说,适合零基础者

介绍:贝叶斯学习。如若不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:音讯时代的电脑科学理论,近期国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的采用,其它还有三个。一个是可辨垃圾与虚假新闻的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

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:那是一本音讯搜索相关的图书,是由路易斯安那香槟分校Manning与谷歌(谷歌)副总经理Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。方今小编增加了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

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

介绍:音讯几何学及其在机器学习中的应用

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:
自回归滑动平均(ARMA)时间种类的粗略介绍,ARMA是研讨时间序列的显要艺术,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: 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:在Kaggle上常常取得正确战表的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体怎么构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:那是一个机器学习资源库,即使比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.其它还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:
布鲁塞尔高校与谷歌(Google)合营的新随想,深度学习也能够用来下围棋,据说能达到六段水平

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心思分类功用很好.落到实处代码.

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、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(Google)学术不难搜一下,假设谷歌(Google)不可用,那些网址有这么些世界几大顶会的舆论列表,切不可望文生义,胡乱假如.

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:
1)词频与其降序排序的关联,最闻明的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数考订了对甚高频和什么低频词的勾勒 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,波兰语0.4-0.6)成正比

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

介绍:{swirl}数据陶冶营:R&数据正确在线交互教程.

介绍:用斯帕克的MLlib+GraphX做科普LDA大旨抽取.

介绍:
机器学习中的数学,小编的探讨方向是机器学习,并行计算若是你还想询问一些此外的可以看看她博客的其他作品

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:总计机视觉入门从前景目标检测1(计算)

介绍:那本书是由谷歌商厦和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) Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)讲明,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

介绍:Convex Neural Networks 解决维数悲惨

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此间有一对的理想内容就是来自机器学习早报.

介绍:网友问伯克利(Berkeley)机器学习大牛、U.S.A.双双院士迈克尔(Michael) I.
Jordan:”即使您有10亿法郎,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿比索建造一个NASA级其他自然语言处理研讨项目。”

介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS中文分词的Python接口,别的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: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,并在其实竞技中间比调参数和清数据。
要是已装过gensim不要忘升级

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:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

介绍:总计机视觉数据集不完全集中

介绍:应对大数目时代,量子机器学习的首先个试验 paper
下载

介绍:如若你从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言通晓,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门主题课程你必须深远领会。

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,快的缘故一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,小编近期在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:是Stanford 讲师 安德·鲁(An·drew) Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热情的把这么些课程翻译成了华语。如果您泰语不好,可以看看那几个

介绍:还有续集明确深度学习方法概述(二)

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德(Donald) Knuth提问记录稿:
近期, 查尔斯(Charles) Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20个问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:这一篇介绍即使规划和治本属于您自己的机器学习项目的篇章,里面提供了管理模版、数据管理与执行方法.

介绍:A*检索是人为智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的一流路径,
宗旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到目标顶点的推断代价。合集

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的商量期刊,每篇小说都包含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是开放的不利和可另行的探究期刊。我直接想做点类似的劳作,拉近产品和技术之间的距离.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,笔者用Shannon Entropy来描写NLP中各项职分的难度.

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:拉姆daNet拉姆daNet是由Haskell落成的一个开源的人为神经网络库,它抽象了网络创制、操练并使用了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以利用多种主意结合那个函数来操作实际世界数据。

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:16本机器学习的电子书,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去读书。不多我提议你看完一本再下载一本。

介绍:本文会过五遍最盛行的机械学习算法,大概通晓怎么方法可用,很有扶持。

介绍:在当年的IEEE/IFIP可相信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的焦点发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面的问题,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:从1996年始发在电脑科学的杂谈中被引用次数最多的舆论

介绍:2014中华大数目技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:FudanNLP,那是一个武大高校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:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的随想

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热情的情侣翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍:中文分词入门之资源.

介绍:前谷歌(Google)广告系统工程师乔希(Josh) 威尔s
讲述工业界和学术界机器学习的异议,大实话

介绍: Stanford的Trevor Hastie助教在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年同大旨报告
讲义.

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(似乎大数据)。其实过几个人都还不了然如何是深度学习。那篇小说循序渐进。告诉您深度学究竟是何等!

介绍:讲统计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其余三本是哈特(Hart)ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德(Richard)(Richard) E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:我该怎么挑选机器学习算法,那篇作品比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方式的上下,其余商讨了样本大小、Feature与Model权衡等问题。别的还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

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。它完成了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期纪念LSTM) 和德克萨斯奥斯汀分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个锻炼好的动物模型,你可以拿狮子大象的肖像来试试看看

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

介绍:那是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的流行版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时日排序,从1940年初叶讲起,到60-80年代,80-90年代,一贯讲到2000年后及近期几年的拓展。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用分外周到.

介绍:机器学习的算法很多。很多时候质疑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其余算法中延长出来的。那里,大家从五个地点来给大家介绍,首个地方是读书的法门,首个地方是算法的类似性。

介绍:亚马逊(亚马逊)在机器学习地点的有些选拔,代码示例.

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的篇章,卓殊好

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达成中心部分使用了arbylon的LdaGibbs萨姆(Sam)pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试卓越,开源在GitHub上。

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基(卡内基)梅隆大学爱德华(Edward)·霍威助教.

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

介绍:推特技术团队对前段时间开源的时日连串万分检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对那几个的概念和剖析很值得参考,文中也涉及——至极是强针对性的,某个世界支出的充足检测在任何领域直接用可不行.

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同校可以精通一下

介绍: 本文基于<帮助向量机的高频限价订单的动态建模>接纳了 Apache
斯帕克和斯帕克(Spark)MLLib从伦敦(London)股票交易所的订单日志数据构建价格活动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:许多观念的机器学习任务都是在就学function,然而谷歌脚下有起始攻读算法的样子。谷歌(谷歌(Google))其它的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户调换大会上的发言,请越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的解说包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术探究
李然-宗旨模型

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:本课程将演讲无监督特征学习和深度学习的首要观点。通过学习,你也将贯彻三个职能学习/深度学习算法,能观察它们为您办事,并就学怎样行使/适应这个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(尤其是驾轻就熟的监察学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),假若您不熟知那几个想法,咱们提出你去那里机械学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余那有关那套教程的源代码在github下面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,论文在此地

介绍:那篇小说紧假若以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的具体选取,RankNet对NDCG之类不灵敏,插手NDCG因素后变为了兰姆daRank,同样的商讨从神经网络改为使用到Boosted
Tree模型就完事了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其以拉姆(Lamb)daMART最为良好,代表杂文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

其它,Burges还有众多全球闻名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上选拔深度学习,文章来源paypal

介绍:康奈尔高校新闻科学系助理助教大卫(David)Mimno写的《对机械学习初大方的一些指出》,
写的挺实在,强调举办与理论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍: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,帮你更快地创建和治本NN模块.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

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:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

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

介绍:许多校友对于机器学习及深度学习的疑忌在于,数学方面曾经大概驾驭了,可是动起手来却不精晓如何入手写代码。清华深度学习博士安德烈j
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.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主旨报告的幻灯片,
亚历·克斯(Ale·x) Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:Jordan助教(迈克尔 I.
乔丹)助教是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深切的志趣。因而,很多叩问的题材中蕴藏了机器学习园地的种种模型,乔丹助教对此一一做了诠释和展望。

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年上马到眼前累积了重重的正儿八经词语解释,倘诺你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让投机成长更快.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的小说

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(不难相似周到)、partial_ratio(局地相似周到)、token_sort_ratio(词排序相似周全)、token_set_ratio(词集合相似周到)等
github

介绍:NYU 二〇一四年的吃水学习课程资料,有录像

介绍: DeepMind随想集锦

介绍: 音信寻找排序模型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四个影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且包含集成学习的思辨:组合了BM11和BM15三个模型。4)笔者是BM25的发起人和Okapi达成者罗伯特(Bert)son.

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍: 深度学习的应有尽有硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

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:免费书:Azure ML使用精要.

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:看问题你早就知道了是怎么内容,没错。里面有过多经文的机械学习杂谈值得仔细与一再的读书。

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的散文库已经选定了963篇经过分类的吃水学习随想了,很多经文散文都早就选定

介绍:这么些里面有很多有关机器学习、信号处理、总结机视觉、长远学习、神经网络等世界的大批量源代码(或可实施代码)及有关小说。科研写杂文的好资源

介绍:小编是根源百度,可是她自个儿已经在二零一四年七月份申请离职了。可是那篇小说很不利倘若您不明了深度学习与支持向量机/总结学习理论有怎么样联系?那么相应立刻看看那篇小说.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经新闻处理系统进展大会的英文简称.

介绍:初大方怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:统计学习是有关电脑基于数据构建的票房价值计算模型并运用模型对数码进行展望和剖析的一门科学,总结学习也变为总计机器学习。课程来自新加坡交通高校

介绍:R语言教程,别的还引进一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:当前加州大学欧文分校为机械学习社区保险着306个数据集。询问数据集

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!作者的翻新频率也很频仍

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数目、生物音信再到量子统计等,Amund
Tveit等爱慕了一个DeepLearning.University小品种:收集从二〇一四年开端深度学习文献,相信可以当做深度学习的起源,github

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:此书在信息搜索领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音讯搜索、网络音讯寻找、搜索引擎已毕等地点有关的书籍、探究为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍: Quora上的主旨,琢磨Word2Vec的幽默应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014最佳杂文里的剖析结果和新格局,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:
机器学习无疑是时下多少解析世界的一个看好内容。很六个人在经常的办事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一上周边的机器学习算法,以供你在做事和读书中参考.

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:莱斯高校(Rice University)的吃水学习的几率理论.

介绍: Topic modeling 的经典杂文,标注了关键点

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:有趣的机器学习:最显眼入门指南,中文版.

介绍:机器学习教会了俺们什么样?

介绍:极度好的吃水学习概述,对二种流行的深浅学习模型都举行了介绍和议论

介绍:一个依据OpenGL完毕的卷积神经网络,协助Linux及Windows系.

介绍:Kaggle脑控总计机交互(BCI)竞技优化方案源码及文档,包涵总体的多少处理流程,是学习Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:机器学习模型,阅读这些情节须求有自然的基础。

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:NLP常用新闻资源*
《NLP常用音信资源》

介绍:怎么样选取深度学习与大数额构建对话系统

介绍: 来自Stanford,用神经网络完成高效准确的依存关系解析器

介绍:深度学习阅读清单

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,其余还有一篇AWS布署教程

介绍:用机器学习做多少解析,戴维(David) 泰勒(Taylor)方今在Mc吉尔University研究会上的告诉,还提供了一种类讲机器学习方式的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:
Fields是个数学研讨为主,上面的那份ppt是缘于菲尔德s进行的位移中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍:加州伯克利(Berkeley)(伯克利)大学大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从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: 深度学习用于问答系统答案句的选取

介绍:谷歌研讨院的克赖斯特ian
Szegedy在谷歌(谷歌)商讨院的博客上简要地介绍了她们当年到庭ImageNet取得好战表的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的敏捷算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

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

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

介绍:
“面向视觉识其他CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容提到图像识别应用的种种方面

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

介绍:计算了机器学习的经文书籍,包含数学基础和算法理论的书本,可做为入门参考书单。

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍:IVAN VASILEV写的纵深学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客小说,由Joseph 布拉·德利(Bra·dley)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中的分布式已毕,以及突显一些不难易行的例子并提出该从什么地方上手.中文版.

介绍: HMM相关小说

介绍:
一个开源语音识别工具包,它方今托管在sourceforge上面

介绍: social networks course

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇聚是专为机器学习初专家推荐的上流学习资源,援救初学者急迅入门。而且这篇小说的介绍已经被翻译成中文版。即使您有些熟悉,那么自己提议你先看一看粤语的牵线。

介绍:本文根据神经网络的开拓进取进程,详细讲解神经网络语言模型在依次阶段的方式,其中的模子包括NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等关键变形,总计的更加好.

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原本的Cheat
Sheet基础上添加了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: CMU的优化与自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基本,值得深远学习
国内云(视频)

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一点个密密麻麻。别的还小编还了一个小说导航.格外的感谢小编总计。

介绍:机器学习开源软件

介绍: 用计算和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍:作者王益如今是腾讯广告算法主任,王益学士毕业后在google任啄磨。那篇小说王益博士7年来从谷歌到腾讯对此分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:R语言是机械学习的重点语言,有这些的仇敌想深造R语言,然则接连忘记一些函数与重点字的意思。那么这篇小说或许可以帮忙到你

介绍:那是一份python机器学习库,假如您是一位python工程师而且想深刻的学习机器学习.那么那篇作品或许可以帮衬到你.

介绍:入门的书真的很多,而且我已经帮您找齐了。

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:每一日请一个大牛来讲座,主要涉嫌机械学习,大数量解析,并行总结以及人脑商量。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:乐乎有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,从基本的词向量/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,基本上是网上有关word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的朋友可以看看

介绍:用树莓派和照相机模块举行人脸识别

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:标题很大,从新手到大家。不过看完上边装有素材。肯定是专家了

介绍:小编发现,经过调参,传统的主意也能和word2vec拿走差不离的功力。其余,无论小编怎么试,GloVe都比可是word2vec.

介绍:好多数据地理学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:本章中作者总括了三代机器学习算法已毕的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的恢宏,第三代如斯帕克和Storm落成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍: 开源普通话言处理包.

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?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小编karpathy告诉你,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将变得清楚。他刚揭橥了一本图书,不断在线更新

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:那是布鲁塞尔高校做的一个深度学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个实际上采取案例。有源码

介绍: 谷歌物理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际指出

介绍:国际人工智能联合会议选定小说列表,半数以上杂谈可选择谷歌(Google)找到.

介绍:python的17个关于机器学习的工具

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着交大结束学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:Facebook人工智能探究院(FAIR)开源了一密密麻麻软件库,以扶植开发者建立更大、更快的纵深学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的开发条件 Torch
中的默认模块,能够在更短的时日内陶冶更大范围的神经网络模型。

介绍:那是一本来自微的探究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的方法和选取的电子书

介绍:
非凡好的研商递归神经网络的稿子,覆盖了RNN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
值得推介

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

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

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)宗旨,有不少RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信你也会受益匪浅.

介绍:
文中关系了最优,模型,最大熵等等理论,其它还有使用篇。推荐系统能够说是一本科学的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于十月21-26日在江山议会着力热闹进行。本次大会由微软南美洲研商院和哈工大大学一起主办,是以此富有30多年历史并闻名世界的机器学习园地的盛会首次赶到中国,已成功引发满世界1200多位专家的提请参与。干货很多,值得深刻学习下

介绍:github下边100个非凡棒的系列

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过磨炼可以做出惊人和完美的东西出来。其它小编博客的其他文章也很正确。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(六)

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近期热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简便的点子,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:推特(Twitter)感情分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文件与数量挖掘录像汇总

介绍:使用Neo4j
做电影评论的心思分析。

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.国内镜像.

介绍:机器学习的目的是对计算机编程,以便利用样本数量或以往的阅历来解决给定的问题.

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总括中的应用

介绍:深度学习课程

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新故事集Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心思分析功效不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(方今是空的)。那意味着Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 2013学科。有mp4,
mp4,
pdf各类下载
他是伦敦(London)大学讲师,近来也在非死不可工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:机器学习速查表

介绍:小编还著有《那就是寻觅引擎:要旨技术详解》一书,首若是介绍应用层的事物

介绍:随着大数额时代的过来,机器学习变成化解问题的一种紧要且重要的工具。不管是工业界依旧学术界,机器学习都是一个炙手可热的样子,不过学术界和工业界对机器学习的钻研各有侧重,学术界侧重于对机械学习理论的探究,工业界侧重于怎么着用机器学习来解决实际问题。那篇小说是美团的骨子里条件中的实战篇

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:机器学习大神亚历·克斯(Ale·x) Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近来恰好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近年来刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同窗可以关切,相当适合入门.

介绍:经典问题的新探讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:
揭开印度菜的好吃秘诀——通过对多量菜单原料关系的挖沙,发现印度菜美味的因由之一是其中的意味互相争论,很有趣的文书挖掘切磋

介绍:”人工智能研商分许多流派。其中之一以IBM为代表,认为只要有高性能统计就可得到智能,他们的‘深蓝’制服了世界象棋亚军;另一派系认为智能来自动物本能;还有个很强的山头认为如若找来专家,把她们的考虑用逻辑一条条写下,放到统计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的源于

介绍:
研讨深度学习活动编码器怎样有效应对维数悲惨,境内翻译

介绍:15年华盛顿纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:【“机器学习”是如何?】JohnPlatt是微软研讨院独立数学家,17年来她径直在机器学习世界耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定设立博客,向群众介绍机器学习的研商进展。机器学习是何许,被运用在何地?来看Platt的这篇博文

介绍:现任北大大学首席教师、统计机软件博士生导师。计算机科学研商所副所长.内部课程

介绍:数量挖掘十大经典算法之一

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

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

介绍:一个一级完整的机器学习开源库总计,倘诺你觉得那几个碉堡了,那背后那一个列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热心的爱人进行了翻译华语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:小编是统计机研二(写文章的时候,现在是二〇一五年了应当快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是某些他的经历之谈.对于入门的爱侣可能会有帮扶

介绍:本文共有四个密密麻麻,小编是来自IBM的工程师。它至关紧要介绍了推介引擎相关算法,并协理读者很快的兑现这几个算法。
追究推荐引擎内部的秘密,第 2 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,深究推荐引擎内部的隐秘,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:聚焦数据质料问题的对答,数据质地对各样框框集团的属性和功能都重点,文中计算出(不限于)22种典型数据质料问题表现的信号,以及突出的数额质地解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

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:杰弗里·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位United Kingdom诞生的测算机学家和心情学家,以其在神经网络方面的进献闻明。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动推进者.

介绍:RKHS是机器学习中最首要的定义,其在large
margin分类器上的选用也是广为熟习的。如若没有较好的数学基础,直接了然RKHS可能会不错。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,长远浅出,一共才12页。

介绍:Chase
戴维斯在NICAR15上的宗旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:谷歌对Facebook DeepFace的强劲反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达标99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

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

介绍:《机器学习的统计基础》在线版,该手册希望在答辩与执行之间找到平衡点,各主要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:把今年的一个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。欢迎大家利用。能够实时的搜集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会再而三公开。

介绍:大数额数据处理资源、工具不完备列表,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: 使用Ruby完毕不难的神经网络例子.

介绍:做深度学习如何挑选GPU的提出

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:小编与Bengio的哥们儿山姆(Sam)y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:)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:ggplot2速查小册子,此外一个,别的还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:那是新加坡国立大学做的一免费课程(很勉强),这些可以给您在深度学习的路上给您一个读书的思路。里面涉及了有的主导的算法。而且告诉你什么去选取到实在条件中。中文版

介绍:Washington大学Pedro Domingos团队的DNN,提供随想和兑现代码.

介绍:其它小编还有一篇元算法、AdaBoost python完成小说

介绍:通过分析1930年至今的交锋数据,用PageRank计算国际足联世界杯(FIFA World Cup)参赛球队排行榜.

介绍:《德克萨斯奥斯汀分校高校蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是加州理工应用数学学士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的对象一定要探望,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:KDNuggets分别总计了二〇一四年14个阅读最多以及享受最多的作品。大家从中可以看到多少个焦点——深度学习,数据数学家职业,教育和薪俸,学习数据科学的工具比如R和Python以及公众投票的最受欢迎的数量科学和数码挖掘语言

介绍:文中提到的三篇随想(机器学习这个事、无监督聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机器学习课也很精美

介绍: 采纳Torch用深度学习网络精晓NLP,来自非死不可 人工智能的小说.

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见义务,每个义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,时间连串分析,空间音信分析,多重变量分析,计量理学,心境总计学,社会学统计,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍: 大规模机器学习流程的构建与布置.

介绍:里面融合了广大的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特(伯特) Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰弗逊(杰斐逊(Jefferson))1813年的信

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