机械学习

By admin in 天文学 on 2019年3月20日

机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

 

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的小说,介绍很完美,从感知机、神经互联网、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:那是比利时人造智能实验室尤尔根Schmidhuber写的摩登版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时日排序,从1936年始于讲起,到60-80年份,80-90年份,平素讲到两千年后及近期几年的展开。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用分外周全.

介绍:那是一份python机器学习库,尽管您是一位python工程师而且想深刻的读书机器学习.那么那篇小说也许能够协理到你.

介绍:这一篇介绍假使规划和管理属于您协调的机器学习项指标稿子,里面提供了管住模版、数据管理与履行方法.

介绍:假如你还不知情怎样是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇作品已经被翻译成汉语,假如有趣味能够移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:帕杰罗语言是机器学习的第壹语言,有不计其数的敌人想学习汉兰达语言,可是接连忘记一些函数与重点字的意义。那么那篇小说或者可以帮助到你

介绍:笔者该如何挑选机器学习算法,那篇文章相比直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的优劣,其余切磋了样本大小、Feature与Model权衡等难点。此外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的选拔、理论的介绍都很成功,由表及里。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

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, 也符合老手温故而知新.
比起MLAPP/P普拉多ML等大部头,
恐怕这本你更须要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是出自百度,不过他自家现已在二零一四年八月份报名离职了。可是那篇文章很科学假设你不通晓深度学习与匡助向量机/总结学习理论有如何关联?那么相应及时看看那篇小说.

介绍:那本书是由谷歌商厦和MIT共同出品的电脑科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 二零一三。分为5超过46%:1)注脚,总结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)可能率,随机行走。5)递归。等等

介绍:音信时期的计算机科学理论,如今境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:这是一本由雪城高校新编的第三版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学学奇骏语言的同室选读。

介绍:那并不是一篇文书档案或书籍。那是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近来, Charles Leiserson, Al Aho, JonRover等大神向Knuth提议了二十个难点,内容囊括TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:不会计算怎么做?不明了怎么挑选适当的计算模型如何做?那这篇文章你的绝妙读一读了华盛顿圣路易斯分校Joshua
B. Tenenbaum和牛津Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的小说。能够自动选拔回归模型类别,还可以自行写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同桌能够精通一下

介绍:那是一本信息寻找相关的书籍,是由新加坡国立Manning与谷歌(谷歌)副首席执行官Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。近年来小编增添了该学科的幻灯片和学业。IPRADO相关能源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用10罗恒以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.很显明

介绍:雅虎探究院的数据集汇总:
包蕴语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,计算广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数额。

介绍:那是一本加州伯克利分校总结学闻明教师特雷沃 Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2015年3月已经开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最棒入门学习资料汇聚是专为机器学习初大家推荐的优质学习财富,帮衬初学者快速入门。而且那篇小说的牵线已经被翻译成中文版。就算你有点熟习,那么作者建议你先看一看粤语的介绍。

介绍:重固然沿着Bengio的PAMI
review的小说找出来的。包涵几本综述小说,将近100篇故事集,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本图书,首要介绍的是跨语言音信寻找方面包车型大巴文化。理论很多

介绍:本文共有多个连串,小编是发源IBM的工程师。它首要介绍了推荐介绍引擎相关算法,并帮忙读者相当慢的兑现那个算法。 琢磨推荐引擎内部的机密,第叁 某个: 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,第叁 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学音讯科学系助教DavidMimno写的《对机械学习初学者的一点提出》,
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.”

介绍:那是一本有关分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是南洋理工科的詹姆士 L.
McClelland。珍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

介绍:【“机器学习”是何许?】JohnPlatt是微软商量院独立科学家,17年来他平昔在机械学习园地耕耘。近年来机器学习变得敬而远之,Platt和同事们遂决定实行博客,向民众介绍机器学习的商量进展。机器学习是何等,被使用在哪个地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一五年国际机器学习大会(ICML)已经于五月21-2126日在国家会议着力隆重实行。这次大会由微软欧洲商讨院和哈工大东军事和政院学生界救亡协会办主办,是那个装有30多年历史并出名世界的机器学习园地的盛会第一次来到中夏族民共和国,已成功吸引环球1200多位专家的报名参预。干货很多,值得深远学习下

介绍:那篇小说首如果以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的实际使用,RankNet对NDCG之类不灵动,参与NDCG因素后变为了LambdaRank,同样的思考从神经网络改为使用到Boosted
Tree模型就完了了拉姆daMAKugaT。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
二〇〇八 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,LambdaMA酷路泽T,越发以拉姆daMAOdysseyT最为优良,代表杂文为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有很多有目共睹的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将解说无监控特征学习和纵深学习的重中之重意见。通过学习,你也将贯彻八个成效学习/深度学习算法,能看出它们为你工作,并就学怎样选择/适应这么些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是贯虱穿杨的督察学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假诺您不熟习这个想法,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)。此外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

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

介绍:那份文书档案来自微软钻探院,精髓很多。假使须要完全精通,要求肯定的机械学习基础。但是有点地点会令人面目一新,一语成谶。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的小说,讲的早已算比较详细的了

介绍:每日请1个大拿来讲座,首要涉嫌机械学习,大数目解析,并行总计以及人脑钻探。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

介绍:二个极品完整的机器学习开源库计算,假若您觉得这些碉堡了,那前边这么些列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的恋人进行了翻译中文介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、耶鲁高校总结机系ChrisManning讲授的《自然语言处理》课程全部摄像已经得以在哈佛公开课网站上看到了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与试验也能够下载。

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

介绍:利用卷积神经互连网做音乐推荐。

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

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

介绍:机器学习最大旨的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候思疑人们都以,很多算法是一类算法,而有些算法又是从别的算法中拉开出来的。那里,大家从四个方面来给大家介绍,第多少个地点是学习的方式,第3个方面是算法的类似性。

介绍:看难题你已经领会了是怎么着内容,没错。里面有诸多经典的机械学习故事集值得仔细与高频的开卷。

介绍:录制由早稻田大学(Caltech)出品。要求匈牙利语底子。

介绍:总计了机器学习的经典图书,包罗数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

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

介绍:标题十分的大,从新手到大方。然则看完上边装有素材。肯定是我们了

介绍:入门的书真的很多,而且自身一度帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是二个监督式机器学习种类,用来消除预测方面包车型地铁标题,比如
YouTube 的摄像推荐。

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总括

介绍:计算机视觉入门在此之前景目的检查和测试1(计算)

介绍:总括机视觉入门之行人检查和测试

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大方的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在此地不可捉摸的伽玛函数(下)

介绍:作者王益如今是腾讯广告算法老董,王益博士结束学业后在google任研讨。那篇小说王益博士7年来从谷歌(Google)到腾讯对此分布机器学习的见识。值得细读

介绍:把机器学习升高的级别分为0~4级,每级须求学习的教科书和摆布的文化。这样,给机器学习者提供1个腾飞的门道图,防止走弯路。其它,整个网站都以有关机器学习的,能源很充裕。

介绍:机器学习各类方向总结的网站

介绍:深度学习阅能源列表

介绍:这是一本来自微的讨论员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的措施和使用的电子书

介绍:二零一五年4月CMU实行的机器学习三夏课刚刚竣工有近50钟头的录像、17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:包含大拿汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是出名高校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在今年的IEEE/IFIP可相信系统和互联网(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了四个有关Sibyl系统的宗旨演说。
Sibyl是3个监督式机器学习系列,用来缓解预测方面包车型大巴题材,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌(Google))研讨院的Christian
Szegedy在谷歌钻探院的博客上简要地介绍了他们当年出席ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假诺不是很清可看看可能率编制程序语言与贝叶斯方法执行

介绍:网络朋友问伯克利机器学习大拿、美利坚同盟军双双院士迈克尔 I.
Jordan:”假如你有10亿英镑,你怎么花?Jordan:
“作者会用那10亿比索建造几个NASA级别的自然语言处理商讨项目。”

介绍:常会合试之机器学习算法思想简单梳理,别的小编还有一些任何的机械学习与数据挖掘小说纵深学习文章,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的2五个公文与数据挖掘摄像汇总

介绍:在Kaggle上不时取得不错战表的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及民用如何创设深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者相当的热情的把这么些课程翻译成了国文。假诺您马耳他语倒霉,可以看看这一个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作相当的棒(就像是大数据)。其实过多个人都还不领会如何是深度学习。那篇小说由浅入深。告诉您深度学毕竟是哪些!

介绍:那是巴黎高师范大学学做的一免费课程(很勉强),这么些能够给您在深度学习的中途给你一个就学的思路。里面涉及了一些基本的算法。而且告诉你哪些去行使到骨子里条件中。中文版

介绍:这是华沙大学做的二个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际行使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那几个剧情须求有自然的根底。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍义务,各种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,空间音讯分析,多重变量分析,计量历史学,心境总括学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是日前数码解析世界的3个紧俏内容。很三个人在常常的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你计算一下普遍的机械学习算法,以供您在工作和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还计算了少数个密密麻麻。其余还笔者还了四个小说导航.万分的感恩荷德小编总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 二〇一二学科。有mp5,
mp5,
pdf各个下载 他是纽约大学教学,近期也在Facebook工作,他2015年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是叁个浙大高校总计机高校开发的开源华语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等作用,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

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

介绍:对于印度语印尼语不佳,但又很想深造机器学习的爱人。是1个大的便利。机器学习周刊近来首要提供汉语版,依然面向周边国内爱好者,内容涉嫌机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。多谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的机要数学伊始课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不便于,即使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的兴味。小编个人推举的特级《线性代数》课程是俄勒冈Madison分校吉尔伯特Strang教师的教程。 课程主页

介绍:大数额数据处理能源、工具不完备列表,从框架、分布式编制程序、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存款和储蓄、机器学习等。相当的赞的能源集中。

介绍:雅虎约请了一名来自本古里安徽大学学的访问学者,制作了一套关于机器学习的触目皆是摄像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器学习算法的答辩基础知识。

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学大学生克莉丝 McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习格局破解婚恋网站配对算法找到真爱的有趣的事,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,对他们开展了总结抽样及聚类分析(图2,3),最终终于获得了真爱。科技(science and technology)术改造变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一五年一月13日开盘,该课属于MIT博士级别的课程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的爱侣不妨能够挑战一下这门学科!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用音讯能源* 《NLP常用音讯能源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从一九九六年始发在处理器科学的故事集中被引用次数最多的舆论

介绍:把二零一九年的二个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随想中的代码整理为二个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们使用。能够实时的收集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C卡宴F也会继续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】以往,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎样更好学习它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS小编karpathy告诉你,最棒技巧是,当你开首写代码,一切将变得一五一十。他刚公布了一本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j 做影评的情丝分析。

介绍:不仅是材质,而且还对某个材质做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了我们如何?

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

介绍:Jordan教授(Michael I.
Jordan)教师是机械学习园地神经网络的大牌,他对纵深学习、神经网络有着很浓密的兴味。因而,很多发问的题材中含有了机器学习园地的各项模型,乔丹教师对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*查找是人为智能基本算法,用于高效地查找图中两点的最棒路径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估价代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,能够在几分种内成功NLP on Azure
Website的布署,马上初步对FNLP各个特色的试用,或然以REST
API的款式调用FNLP的言语分析功用

介绍:现任浙大高校首席助教、计算机软件博导。总括机科研所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数额、生物音信再到量子总括等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小品种:收集从贰零壹伍年开班深度学习文献,相信能够看做深度学习的源点,github

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:小编是深浅学习一线大牌Bengio组写的学科,算法深刻显出,还有达成代码,一步步进行。

介绍:许多价值观的机械学习任务都以在求学function,可是谷歌(谷歌)近日有起先读书算法的动向。谷歌(谷歌)其它的那篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

介绍:小编是中兴技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席科学家的李航硕士写的关于新闻寻找与自然语言处理的稿子

介绍:利用机用器学习在浮言的鉴定区别上的应用,其余还有七个。二个是甄别垃圾与虚假音信的paper.还有3个是网络舆论及其分析技术

介绍:该课程是网易公开课的收费课程,不贵,拔尖福利。首要适合于对选拔安德拉语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中笔者总计了三代机器学习算法达成的嬗变:第3代非分布式的,
第①代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的壮大,第贰代如斯Parker和Storm完结了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总括机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,别的三本是哈特ley的《多图几何》、冈萨雷斯的《数字图像处理》、拉法埃尔C.冈萨雷斯 / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到具体算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的洋洋选择,以及她们在做推荐进程中获取的局地经验。最终一条经验是应当监察和控制log数据的质量,因为推荐的材料很依赖数据的材料!

介绍:初学者怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和照相机模块实行人脸识别

介绍:怎么样行使深度学习与大数据创设对话系统

介绍:弗朗西斯 Bach合营的有关稀疏建立模型的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的行使,而且率先有个别有关Why does
the l1-norm induce sparsity的解说也很正确。

介绍:TucsonKHS是机器学习中要害的概念,其在large
margin分类器上的采用也是广为领会的。借使没有较好的数学基础,直接精晓奇骏KHS恐怕会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同学对于机器学习及深度学习的迷惑在于,数学方面已经大概领会了,但是动起手来却不精晓怎么着下手写代码。巴黎综合理工科深度学习学士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:【语言材质库】语料库能源集中

介绍:本文种过2遍最盛行的机械学习算法,大致理解怎样措施可用,很有扶助。

介绍:那一个里面有成都百货上千关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深远学习、神经互连网等领域的恢宏源代码(或可实施代码)及连锁诗歌。科学研商写杂文的好能源

介绍:NYU 二〇一四年的纵深学习课程资料,有录制

介绍:总结机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边玖拾玖个尤其棒的类型

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

介绍:Andrej Karpathy 是印度孟买金融大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、录制语义分析世界得到了科学斟酌和工程上的突破,发的稿子不多,但各个都很实在,在每一种标题上都实现了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在此处

介绍:CIKM Cup(只怕叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM实行的国际数码挖掘竞技的称号。

介绍:杰弗里·埃弗Rees特·辛顿
F福睿斯S是一人英国出生的一个钱打二十七个结机学家和情感学家,以其在神经网络方面包车型地铁进献有名。辛顿是反向传来算法和相比散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极促进者.

介绍:微软钻探院深度学习技术中央在CIKM二零一六上关于《自然语言处理的深浅学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<协助向量机的累累限定价格订单的动态建立模型>选用了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从London股交所的订单日志数据塑造价格活动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的伙伴一起切磋有关于机器学习的几个理论性难点,并付诸一些有含义的定论。最后通过有些实例来注脚这几个理论难点的大体意义和骨子里使用价值。

介绍:笔者还著有《那就是寻觅引擎:核心技术详解》一书,首假若介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经轶事事集文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第拾二届中华夏族民共和国”机器学习及其使用”研究研商会PPT

介绍:总计学习是关于电脑基于数据营造的可能率计算模型并动用模型对数码实行展望和剖析的一门科学,计算学习也成为总括机器学习。课程来自上海南开

介绍:机器学习的目的是对电脑编程,以便利用样本数量或今后的阅历来缓解给定的难点.

介绍:CIKM 贰零壹伍 杰夫 Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的大旨报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分中文列表

介绍:其它笔者还有一篇元算法、AdaBoost python完毕作品

介绍:加州Berkeley高校学士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:还有续集通晓深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌(谷歌(Google))地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新竞技 ”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,并在事实上竞技之中比调参数和清数据。
如果已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPI牧马人提供了NLPIQashqai/ICTCLAS中文分词的Python接口,其余Zhon提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,普通话标点,拼音,和汉字正则表明式(如找到文本中的繁体字)

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱练习模型识别成效。想法不错。陶冶后最近能不负众望永不总结,只看棋盘就提交下一步,大概10级棋力。但那篇小说太过乐观,说什么样人类的最后一块堡垒马上快要跨掉了。话说得太早。可是,假如与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油葡萄紫

介绍:UT Austin教师EricPrice关于二〇一九年NIPS审阅稿件实验的详细分析,他意味着,依据此次试验的结果,倘若二零一九年NIPS重新审阅稿件的话,会有一半的杂谈被拒。

介绍:KDNuggets分别总计了二零一四年十五个阅读最多以及享受最多的小说。我们从中能够看出七个大旨——深度学习,数据化学家职业,教育和薪俸,学习数据正确的工具比如Tiguan和Python以及公众投票的最受欢迎的数据正确和数目挖掘语言

介绍:Python达成线性回归,小编还有任何很棒的作品推荐能够看看

介绍:二〇一四华夏大数量技术大会叁十二位中心专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新散文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用福睿斯NN和PV在情绪分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(近期是空的)。那意味着Paragraph%E5%85%AC%E5%B8%83%E5%9C%A8github(%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%9A%84)%E3%十分之八82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPI途乐/ICTCLAS201四分词系统公布与用户沟通大会上的发言,请越来越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的解说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术商量 李然-大旨模型

介绍:Convex Neural Networks 消除维数灾祸

介绍:介绍CNN参数在行使bp算法时该怎么练习,毕竟CNN中有卷积层和下采集样品层,即便和MLP的bp算法本质上平等,但情势上或许略微分歧的,很鲜明在成就CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其余笔者也做了2个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:假设要在一篇文章中匹配八千0个基本点词咋做?Aho-Corasick 算法利用添加了回来边的Trie树,能够在线性时间内做到匹配。
但假如合营八万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把三个正则优化成Trie树的点子,如马来人写的 Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是1个开源的纵深学习框架,笔者如今在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:二〇一四ImageNet季军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell达成的2个开源的人造神经互连网库,它抽象了网络创立、锻炼并选择了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户能够行使各样措施组成这个函数来操作实际世界数据。

介绍:假设你从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言精通,或许生物信息学,智能机器人,金融展览会望,那么这门主旨课程你不可能不深切摸底。

介绍:”人工智能钻探分许多派系。当中之一以IBM为表示,认为只要有高质量总括就可取得智能,他们的‘水海螺红’征服了世界象棋季军;另一黑道认为智能来自动物本能;还有个很强的派系认为假诺找来专家,把她们的探究用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源于

介绍:1)机译Sequence to Sequence
NIPS14
 2)成分句法GRAMMAR
AS FOREIGN LANGUAGE

介绍:天涯论坛有道的二个人工程师写的word2vec的解析文书档案,从基本的词向量/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的各个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感兴趣的仇敌能够看看

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程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有众多诸如:[DMOZ

介绍:小编是电脑研二(写小说的时候,现在是二零一四年了应该快要结业了),专业方向自然语言处理.这是某个他的阅历之谈.对于入门的情人可能会有援助

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的稿子,极度好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多剧情,在此地有一部分的好好内容正是发源机器学习晚报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的小说

介绍:笔者与Bengio的弟兄Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(Kai-fu Lee)一九八七年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 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: 使用deep
learning的人脸关键点检查和测试,别的还有一篇AWS计划教程

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:
Tropp把地艺术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方法写出来,是不行好的手册,领域内的paper各样注解都在用里面包车型客车结果。虽说是初等的,但还是特别的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别已经是轻车熟路,有些恐怕依旧率先次听新闻说,内容抢先文本、数据、多媒体等,让他们伴您开首数据正确之旅吧,具体包涵:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌)地文学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际提议

介绍:
分外好的座谈递归神经互连网的作品,覆盖了索罗德NN的概念、原理、磨炼及优化等各样方面内容,强烈推荐!本文我Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了过多的能源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在辩论与履行之间找到平衡点,各关键内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都以用帕杰罗语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的深浅学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及方便人民群众的人工智能优先商讨陈设:一封公开信,最近已经有StuartRussell, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签署The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是新近霍金和Elon
Musk提醒人们注意AI的地下劫持。公开信的情节是AI化学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的前途进步大势,建议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点供给,以及供给专注的社会问题。终归当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研讨较少。其实还有一部美国剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝令暮改从一初阶的自作者学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第六季的时候出现了机械通过学习成才之后想操纵世界的情景。说到此地推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了成都百货上千能源,还有相关知识结构,路线图,用时间长度短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Twitter(TWT君越.US)人工智能切磋院(FAIPAJERO)开源了一文山会海软件库,以扶持开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
推特(TWTR.US) 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的支出条件 Torch
中的暗中同意模块,能够在更短的时刻内练习更大局面的神经互连网模型。

介绍:本文固然是写于二零一三年,不过那篇小说完全是作者的经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈Linton做的五个访谈。包蕴了书中有的的难点解答和少数个体学习建议

介绍:万分好的纵深学习概述,对二种流行的深度学习模型都开始展览了介绍和议论

介绍:主固然描述了动用Highlander语言进行数量挖掘

介绍:帮您掌握卷积神经网络,讲解很清晰,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
笔者的其它的有关神经网络小说也很棒

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

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

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

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:三个用来急速的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此处您能够看到近年来深度学习有怎么样新势头。

介绍:此书在消息搜索领域显然,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个I奥迪Q3能源列表 ,收音和录音了音讯寻找、互连网新闻搜索、搜索引擎完结等地点有关的书本、商讨中央、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:消息几何学及其在机械学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习消除法律相关分析和预测难点,相关的法律采纳包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全情况的猜度,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家莫不都比较不熟悉,不妨领悟下。

介绍:
文中提到了最优,模型,最大熵等等理论,别的还有使用篇。推荐系统能够说是一本未可厚非的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是贰个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完结了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经互联网CNN + 长长期纪念LSTM) 和伊利诺伊香槟分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络大切诺基NN)的算法。NeuralTalk自带了二个磨炼好的动物模型,你能够拿狮子大象的相片来试试看

介绍:本文重要介绍了在Hadoop2.0上行使深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的点子练习深度框架的执行推荐引导,我是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍: 用总结和因果方法做机械学习(录制告诉)

介绍: 七个讲机器学习的Youtube摄像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,我的琢磨方向是机械学习,并行总结假使您还想询问一些别的的能够看看他博客的其它小说

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选拔

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总结中的应用

介绍: Awesome类别中的公开数据集

介绍: 三个学问搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的缘故一是用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: Fields是个数学商讨主旨,上边的那份ppt是来源于Fields实行的运动中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典散文,标注了关键点

介绍:
伊Stan布尔大学与谷歌合营的新杂谈,深度学习也足以用来下围棋,据悉能达到六段水平

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还援引2个纵深学习入门与综合资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍:
DEEPLEAKugaNING.UNIVE福特ExplorerSITY的故事集库已经选定了963篇经过分类的吃水学习诗歌了,很多种经营文散文都早已选定

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

介绍:很多商户都用机器学习来消除难点,进步用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和实惠吗?斯ParkerMLlib 1.第22中学间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商量的杰里米Freeman脑神经物文学家编写,最初是为着实时处理他们每半小时1TB的研究数据,今后公布给大家用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java达成。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完毕大旨部分使用了arbylon的Lda吉布斯Sampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试突出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是三个学问搜索引擎,从学术互联网中挖掘深度知识、面向科学和技术大数目标掘进。收集近陆仟万作者音信、七千万散文音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;支持专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议排名。

介绍: Quora上的核心,钻探Word2Vec的好玩应用,OmerLevy提到了他在CoNLL二零一六一级杂文里的分析结果和新点子,DanielHammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,尽管个中的略微课程已经归档过了,不过还有些的音讯并未。谢谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特 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 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是深大开源的一位脸图像识别库。蕴涵正面和多视角人脸检查和测试七个算法.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贰),能测度人脸角度。

介绍:WSDM二〇一六最棒杂文把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比一般的propagation
model越发深切一些。通过全局的安定团结分布去求解每一种节点影响全面模型。若是合理(转移受到附近的影响全面影响)。能够用来反求各种节点的熏陶周到

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
非常厉害的强调特征兵接兵纳对分类注重要性的稿子。心境分类中,依据互音讯对复杂高维特征降维再使用节约财富贝叶斯分类器,取得了比SVM更卓绝的功效,陶冶和归类时间也大大下落——更主要的是,不必花大批量年华在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:CMU的总计系和计算机系著名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了总计和机械学习的歧异

介绍:随着大数额时代的赶到,机器学习变成消除难点的一种重点且主要的工具。不管是工产业界还是学术界,机器学习都以三个炙手可热的主旋律,不过学术界和工产业界对机器学习的研商各有讲究,学术界侧重于对机械学习理论的研商,工产业界侧重于如何用机器学习来消除实际难点。这篇文章是美团的莫过于条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选拔与超参优化、高斯模型与别的模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周到)、token_sort_ratio(词排序相似全面)、token_set_ratio(词集合相似周全)等 github

介绍:Blocks是基于Theano的神经互联网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地成立和保管NN模块.

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“近日恰巧开始拍戏,课程4K高清摄像一起到Youtube上,近年来恰好更新到 2.4
Exponential
Families,课程录像playlist,
感兴趣的同室能够关切,非凡适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的联合署名特征,可更好地球表面明图片内容相似性。由于不依靠于人工标签(标注),可用来大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和保洁;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时间种类非常检查和测试算法(S-H-ESD)本田CR-V包的介绍,个中对丰裕的概念和剖析很值得参考,文中也论及——相当是强针对性的,有个别圈子支出的不行检查和测试在别的世界间接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难点的对答,数据品质对各类层面集团的属性和成效都至关心保养要,文中总括出(不压制)22种典型数据品质难题表现的信号,以及卓越的数目品质化解方案(清洗、去重、统① 、匹配、权限清理等)

介绍:汉语分词入门之能源.

介绍:15年苏黎世纵深学习峰会录制采访,境内云盘

介绍:很好的规则随飞机场(CLacrosseF)介绍小说,小编的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络达成连忙准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何挑选GPU的建议

介绍: 斯坦ford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年同大旨报告 、讲义.

介绍:
分类整理的机械视觉相关能源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!小编的更新频率也很频繁

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与计划.

介绍: 人脸识别一次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 采纳Torch用深度学习互连网驾驭NLP,来自推文(Tweet)(Instagram) 人工智能的文章.

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来描写NLP中各项职分的难度.

介绍: 消息寻找排序模型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八个影响索引项权重的因子:IDF逆文书档案频率;TF索引项频率;文书档案长度归一化。3)并且包蕴集成学习的想想:组合了BM11和BM15三个模型。4)笔者是BM25的提议者和Okapi完结者罗伯森.

介绍:
自回归滑动平均(ACR-VMA)时间种类的简单介绍,AMuranoMA是商讨时间体系的主要方法,由自回归模型(A帕杰罗模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

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:
揭发孔雀之国菜的好吃秘诀——通过对大气菜系原料关系的打通,发现孔雀之国菜美味的原由之一是中间的寓意相互争辨,很有意思的文书挖掘商量

介绍:
HMM相关文章,别的推荐汉语分词之HMM模型详解

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最资深的是语言学家齐夫(Zipf,1903-一九五〇)一九四九年建议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1923-
二零零六)引入参数核查了对甚高频和啥低频词的勾勒 2)Heaps’ law:
词汇表与语言材质规模的平方根(那是三个参数,土耳其语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有不以为奇中华VNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心阅读,相信您也会受益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN方今热议话题,大旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的措施,通过BT软件,中华VSS订阅各集合即可

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

介绍: 深度学习的圆满硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在面部识别上你小编都以我们,尽管细微的歧异也能辨别。研商已证明人类和灵长类动物在脸部加工上区别于其余物种,人类选拔梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过电脑模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的健全结合。

介绍:
神经互连网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神经网络,网络经过磨练可以做出惊人和曼妙的事物出来。其它笔者博客的其它作品也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的莫过于行使场景NN选取参考表,列举了一部分高人一头难点提出接纳的神经互连网

介绍:二个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多少个本子的代码

介绍:深度学习课程,github

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆大学爱德华·霍威教师.

介绍:谷歌(Google)对Twitter DeepFace的无敌反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达到99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴定识别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客小说,由何塞普h Bradley和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式实现,以及显示一些简便的例证并提出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿高校Pedro 多明戈斯共青团和少先队的DNN,提供杂谈和促成代码.

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

介绍:本文依据神经网络的腾飞进度,详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的花样,当中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,计算的尤其好.

介绍:经典难题的新钻探:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总括机交互(BCI)比赛优厚方案源码及文书档案,包罗完整的数额处理流程,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:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的钻研期刊,每篇小说都包罗多少个算法及相应的代码、德姆o和试验文书档案。文本和源码是经过了同行业评比审的。IPOL是开放的正确和可重复的商量期刊。笔者一直想做点类似的劳作,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:出自MIT,商讨加密数量飞快分类难点.

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
,协理创设种种互动的架构,在多机多卡,同步创新参数的图景下中央完成线性加快。12块Titan
20小时可以成功谷歌net的教练。

介绍:那是1个机械学习能源库,即使比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.此外还有三个由zheng
Rui整理的机械学习财富
.

介绍:Chase
戴维斯在NICA智跑15上的大旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从一九九七年终步到当前积攒了成都百货上千的正经词语解释,假若您是壹人刚入门的朋友.可以借这本词典让投机成长更快.

介绍:通过分析1927年于今的交锋数据,用PageRank总计FIFA World Cup参加比赛球队排行榜.

介绍:帕杰罗语言教程,其它还引进1个卡宴语言教程An Introduction to
R
.

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

介绍: 3个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍:
匡助node.js的JS神经互连网库,可在客户端浏览器中运维,帮衬LSTM等 github地址

介绍: 决策树

介绍:
探讨深度学习活动编码器如何有效应对维数灾祸,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基础,值得深切学习 国内云(视频)

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种方面

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科学普及LDA主题抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN消除多标签分类(特征)难点

介绍: DeepMind杂谈集锦

介绍:
2个开源语音识别工具包,它近年来托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音讯手册》,
国内有热心的情侣翻译了中文版,大家也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数量挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,浓密浅出.

介绍: 非常有力的Python的多寡解析工具包.

介绍: 二〇一六文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调查切磋及Theano的始发测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, 亚伦Courville著等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源普通话言处理包.

介绍: 使用Ruby完结简单的神经互联网例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数码化学家名家推荐,还有资料.

介绍:达成项目曾经开源在github下面Crepe

介绍:小编辑发表现,经过调参,传统的不二法门也能和word2vec得到大约的功用。别的,无论小编怎么试,GloVe都比不过word2vec.

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

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:用于改进语义表示的树型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:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中间总计学(36-705),聚焦总括理论和方法在机器学习世界应用.

介绍:《耶路撒冷希伯来科业余大学学学蒙特Carlo方法与自由优化学科》是波尔多希伯来应用数学大学生教程,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需要求看看,提供授课录制及课上IPN讲义.

介绍:生物医学的SPA中华VK大数据应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,别的的始末能够关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术仍然机译技术感兴趣的亲们,请在提议自身牛逼到无以伦比的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,请通过谷歌学术简单搜一下,如若谷歌(谷歌(Google))不可用,这几个网址有其一圈子几大顶会的杂文列表,切不可一概而论,胡乱假若.

介绍:随想+代码:基于集成方法的推特心情分类,落到实处代码.

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

介绍:北卡罗来纳教堂山分校的纵深学习课程的Projects 各种人都要写三个诗歌级别的报告
里面有局地很有意思的运用 大家可以看看 .

介绍:奇骏语言线性回归多方案速度比较具体方案包罗lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的三篇杂文(机器学习那几个事、无监察和控制聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机器学习课也很优异

介绍:莱斯大学(Rice University)的深度学习的可能率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成米酒评论的开源Instagram机器人,github地址.

介绍:摄像+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,大卫 Taylor近年来在McGillUniversity研讨会上的告诉,还提供了一名目繁多讲机器学习格局的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的摄像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊(亚马逊(Amazon))在机械学习地点的一部分采取,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:叁个依据OpenGL达成的卷积神经网络,帮衬Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引荐系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量法学》.

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

介绍:国内Pattern Recognition And Machine
Learning读书会财富集中,各章pdf讲稿,博客.

介绍:用于Web分析和数目挖掘的可能率数据结构.

介绍:机器学习在导航上面的应用.

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

介绍:{swirl}数据磨炼营:Odyssey&数据正确在线交互教程.

介绍:关于深度学习和凯雷德NN的议论 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon二〇一四)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年淑节学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录制,很不错.国内镜像.

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib达成易用可扩展的机器学习,国内镜像.

介绍:以往上千行代码可能率编制程序(语言)完成只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,别的1个,其余还引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票市场价格.

介绍:国际人工智能联合会议引用故事集列表,超过57%舆论可选取谷歌找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的主要性性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机械学习:最领会入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源达成横向评测,参评框架包罗Caffe 、Torch-⑦ 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现优良.

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

介绍:Instagram心思分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:华盛顿大学的Machine Learning Paper Repository.

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

介绍:Ebook Advanced Analytics with Spark, Early Release Edition.

介绍:北大高校副教师,是图挖掘地点的大方。他掌管设计和落到实处的Arnetminer是境内超越的图挖掘系统,该系统也是多个会议的支持商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半监法学习,multi-label学习和合并学习地方在国际上有一定的熏陶力.

介绍:音信搜索,自然语言处理,机译方面包车型地铁专家.

介绍:吴军政大学学生是现阶段谷歌中国和东瀛爱沙尼亚语搜索算法的首要性设计者。在谷歌(Google)其间,他领导了好多研究开发项目,包罗过多与中文相关的产品和自然语言处理的体系,他的新个人主页.

介绍:喵星人相关杂文集.

介绍:怎样评价机器学习模型种类小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:Instagram新trends的主干完成框架.

介绍:Storm手册,国内有中文翻译版本,感谢小编.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机译学术故事集写作方法和技术,Simon Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类录像How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:神经互联网磨炼中的Tricks之迅捷BP,博主的其他博客也挺美丽的.

介绍:作者是NLP方向的博士,短短几年内商讨成果颇丰,推荐新入门的朋友阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg依据谷歌(Google)Scholar建立了3个总计机领域的H-index牛人列表,大家耳熟能详的各样领域的大咖绝大多数都在榜上,包涵1人Noble奖得主,35人图灵奖得主,近百位美利坚合众国工程院/中国科学技术大学学院士,300多位ACM
Fellow,在此处推荐的原故是大家能够在google通过查找牛人的名字来得到更加多的能源,这份资料很宝贵.

介绍:用大型语言材料库学习概念的层系关系,如鸟是鹦鹉的顶头上司,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上级。创新性在于模型构造,用因子图刻画概念之间依存关系,因引入兄弟关系,图有环,所以用有环扩散(loopy
propagation)迭代测算边际可能率(marginal probability).

介绍:
那是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,即便陆风X8语言
已经有相近的项目,但百川归海能够扩大三个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

介绍:This paper proposes Fast R-CNN, a clean and fast framework for
object detection.

介绍:图像指纹的再度识别,我源码,国内翻译版本.

介绍:提供计算机视觉、机器视觉应用的商店音信汇总.应用领域包含:自动援助驾车和交通管理、眼球和尾部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各个工业自动化和检察、医药和生物、移动设备目的识别和ACRUISER、人群跟踪、摄像、安全监察、生物监察和控制、三维建立模型、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据总计开源库.

介绍:洛桑联邦理工吉尔伯特 Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特 Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的数码向量化学工业具Canova,github,
补助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文书向量化.

介绍:急忙入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了一些机器学习技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选择和模型选用难题.

介绍:基于斯Parker的飞速机器学习,摄像地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗行为.

介绍:13位数据地文学家语录精选.

介绍:深度学习在大数量解析世界的应用和挑衅.

介绍:免费的机械学习与数学书籍,除外还有其余的免费编制程序书籍,编制程序语言,设计,操作系统等.

介绍:一篇关于CNN模型对象识别Paper.

介绍:深度学习的总计分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能十分的快完结磨练的宽泛(多层)深度互联网HN.

介绍:深度学习解读文章.

介绍:Coursera上的引荐系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其余机器学习小说也不错.

介绍:推荐系统”性格化语义排序”模型.

介绍:心理时刻更惜字——MIT的最新推特商量结果.

介绍:埃德蒙顿大学人类语言技巧商量相关故事集.

介绍:完成神经图灵机(NTM),花色地址,别的推荐相关神经图灵机算法.

介绍:Washington大学的机械视觉(二零一六),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”公布第壹版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, 杰夫 Ullman 新版扩充Jure
Leskovec作为合营小编,新增社交互连网图数据挖掘、降维和大面积机器学习三章,电子版照旧免费.

介绍:贰个深度学习财富页,资料很充裕.

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:白话数据挖掘十大算法.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统,国内译版.

介绍:硕士学位散文:ELM切磋进展.

介绍:Pandas十二分钟速览,ipn.

介绍:面向数据音信的公文挖掘.

介绍:用网络图片合成延时摄像(SIGGRAPH 2014).

介绍:分类体系的维数悲惨.

介绍:深度学习vs.大数据——从数额到文化:版权的盘算,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

介绍:预测模型入门.

介绍:深刻浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben Jones的数码可视化建议.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:IPN:监督学习格局言传身教/相比参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN,
Naive Bayes等方法.

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引MuranoI词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的狐狸尾巴检查和测试工具VDiscover.

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编制程序接口。多GPU大概达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet锻炼到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目标cxxnet相比较,选用动态数据流引擎,提供越多灵活性。今后将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:二〇一六年国际总计机视觉与形式识别会议paper.

介绍:Netflix工程主任眼中的分类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注比赛排名+各家杂文,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术连带杂谈.

介绍:基于Caffe的加快深度学习种类CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(磨炼与)存款和储蓄.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 其余推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式CRUISER机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理体系.

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:AndrewNg关于深度学习/自学习/无监察和控制特征学习的告知,国内云.

介绍:故事集:通过秘密知识迁移陶冶奥迪Q3NN.

介绍:面向经济数据的情愫分析工具.

介绍:(Python)主旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌(谷歌(Google))大脑物农学家、caffe创设者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks达成HavalNN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的海量(7亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股票市镇的五个难题.

介绍:神经互连网学习材质推荐.

介绍:面向连串学习的CRUISERNN综述.

介绍:福特Explorer文本处理手册.

介绍:“非看不可”的Python摄像集锦.

介绍:谷歌(Google)(基础结构)栈.

介绍:矩阵和多少的任性算法(UC 伯克利 贰零壹叁).

介绍:DataCamp通中学级智跑语言教程.

介绍:免费电子书:轻松精晓拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是依照Scipy为机械学习建筑的的多个Python模块,他的特征正是四种化的归类,回归和聚类的算法包蕴协理向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是二个让机器学习钻研简单化的依据Theano的库程序。

介绍:NuPIC是2个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是肌肤的可信计算办法。HTM的为主是基于时间的频频学习算法和储存和撤废的时间和空间情势。NuPIC适合于五花八门的标题,尤其是检查和测试相当和展望的流多少来源于。

介绍:Nilearn
是1个力所能及不慢计算学习神经印象数据的Python模块。它选择Python语言中的scikit-learn
工具箱和一些拓展预测建立模型,分类,解码,连通性分析的应用程序来实行类别的总括。

介绍:Pybrain是依照Python语言强化学习,人工智能,神经互联网库的简称。
它的靶子是提供灵活、简单选用并且强大的机械学习算法和拓展多样各种的预约义的环境中测试来比较你的算法。

介绍:Pattern
是Python语言下的1个网络挖掘模块。它为多少挖掘,自然语言处理,网络分析和机械和工具学习提供工具。它帮助向量空间模型、聚类、帮忙向量机和感知机并且用KNN分类法进行分拣。

介绍:Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有三个共享如MNIST, CIFA安德拉-10
(图片数据集), 谷歌’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你使用他来通过很各个的法子来替代自个儿的多少。

介绍:鲍勃是1个免费的信号处理和机械学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写制定的,它的宏图目标是变得越来越赶快并且减弱开销时间,它是由拍卖图像工具,音频和摄像拍卖、机器学习和情势识其余汪洋软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和计算的数据集的库程序。这些模块对于玩具难题,流行的处理器视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的行使。

介绍:MILK是Python语言下的机器学习工具包。它首要是在不少可获得的归类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中动用监督分类法。
它还实施特征接纳。
那些分类器在广大上边相结合,能够形成不一致的例如无监察和控制学习、密切关系金传播和由MILK协理的K-means聚类等分类种类。

介绍:IEPY是一个瞩目于关系抽取的开源性消息抽取工具。它主要针对的是内需对大型数据集举行音讯提取的用户和想要尝试新的算法的地文学家。

介绍:Quepy是通过改变自然语言难点因而在数据库查询语言中开始展览询问的贰个Python框架。他能够大约的被定义为在自然语言和数据库查询中不一样品类的标题。所以,你绝不编码就能够成立你自身的1个用自然语言进入你的数据库的系统。以后Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支撑。并且铺排将它延伸到别的的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经互联网的纵深学习的二个库程序,它利用的是通过PyCUDA来开始展览GPU和CUDA的增速。它是最要紧的神经网络模型的种类的工具而且能提供部分不比的移动函数的激活功效,例如引力,涅斯捷罗夫重力,信号丢失和甘休法。

介绍:它是五个由有用的工具和一般数据科学义务的扩充组成的贰个库程序。

介绍:那几个顺序包容纳了多量能对你成功机器学习任务有协助的实用程序模块。当中山大学量的模块和scikit-learn一起干活,别的的平凡更有用。

介绍:Ramp是七个在Python语言下制定机器学习中加速原型设计的化解方案的库程序。他是二个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机械学习和总括工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个不难易行的注解性语法探索成效由此能够快捷有效地履行算法和更换。

介绍:这一层层工具通过与scikit-learn包容的API,来创造和测试机器学习效果。这个库程序提供了一组织工作具,它会让你在许多机器学习程序行使中很受用。当您利用scikit-learn那几个工具时,你会感觉到遭逢了十分大的帮扶。(尽管那只辛亏您有分化的算法时起效果。)

介绍:REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有3个集合的分类器包装来提供各样各类的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它能够在3个部落以平行的点子锻炼分类器。同时它也提供了一个交互式的内容。

介绍:用亚马逊(亚马逊(Amazon))的机械学习建筑的简短软件收集。

介绍:那是3个在Python语言下基于scikit-learn的无比学习机器的实现。

介绍:电子书降维方法,其余还援引Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的吃水学习数据集列表.

介绍:Go语言编写的自然语言处理工科具.

介绍:词频模型对词向量的反击,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:预测模型的五个方面.

介绍:北卡罗来纳教堂山分校州立大学深度学习与自然语言处理课程,部分学科笔记词向量引言

介绍:CVP奇骏2014上Google的CV商讨列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习机关发现篮赛美貌片段.

介绍:对本土化特征学习的解析

 

 

机械学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二始于更新

但愿转发的爱侣,你能够不要联系自身.然而早晚要保存原来的作品链接,因为那些类型还在一连也在不定期更新.希望见到小说的仇敌能够学到更加多.其余:有个别材质在神州走访要求梯子.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:ICML二〇一六杂文集,优化四个+稀疏优化一个;强化学习伍个,深度学习一个+深度学习总计1个;贝叶斯非参、高斯进程和读书理论三个;还有划算广告和社会选用.ICML2015
Sessions
.

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

介绍:,第壹8届IEEE总结机视觉与格局识别(CVP哈弗)大会在美利坚联邦合众国罗马举办。微软研商员们在大会上显得了比往年更快更准的处理器视觉图像分类新模型,并介绍了哪些使用Kinect等传感器达成在动态或低光环境的短平快大规模3D扫描技术.

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

介绍:机器学习工具包/库的汇总/相比.

介绍:数据可视化最棒实践指南.

介绍:Day
1
Day
2
Day
3
Day
4
Day
5
.

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

介绍:混合密度互连网.

介绍:数据物军事学家职位面试题.

介绍:准确评估模型预测误差.

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:来自推特(TWTR.US)的图像自动生成.

介绍:How to share data with a statistician.

介绍:(谷歌(Google))神经(感知)会话模型.

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

介绍:NLP常用新闻能源.

介绍:语义图像分割的真情演示,通过深度学习技能和概率图模型的语义图像分割.

介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积互联网,模型代码.

介绍:深度学习——成长的烦恼.

介绍:基于伊利树方法的文件流聚类.

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及最新进展.

介绍:深度学习革命.

介绍:数据科学(实践)权威指南.

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

介绍:生产环境(产品级)机器学习的火候与挑战.

介绍:神经网络入门.

介绍:来自马萨诸塞理工科的构造化稀疏诗歌.

介绍:来自雅虎的机械学习小组关于在线Boosting的诗歌 .

介绍:二十一个最抢手的开源(Python)机器学习项目.

介绍:C++并行贝叶斯推理总结库QUESO,github code.

介绍:Nature:LeCun/Bengio/Hinton的时尚篇章《深度学习》,Jürgen
Schmidhuber的流行业评比诗歌章《Critique of Paper by “Deep Learning
Conspiracy” (Nature 521 p
436)》
.

介绍:基于Scikit-Learn的预测分析服务框架Palladium.

介绍:John Langford和哈尔 Daume III在ICML二零一四上有关Learning to
Search的教学讲座幻灯片.

介绍:读完那100篇故事集就能成大数据高手,境内翻译.

介绍:NLP课程《社交媒体与公事分析》精选阅读列表.

介绍:写给开发者的机器学习指南.

介绍:基于维基百科的热点音讯发现.

介绍:(Harvard)HIPS将宣布可扩充/自动调参贝叶斯推理神经互连网.

介绍:面向上下文感知查询建议的层系递归编解码器.

介绍:GPU上依据Mean-for-Mode估算的飞速LDA练习.

介绍:从实验室到工厂——营造机器学习生产架构.

介绍:适合做多少挖掘的多少个经典数据集(及其余九十六个列表).

介绍:谷歌(Google)面向机器视觉的纵深学习.

介绍:营造预测类应用时怎么样挑选机器学习API.

介绍:Python+情绪分析API完结典故剧情(曲线)分析.

介绍:(库罗德)基于Instagram/心思分析的祝词电影推荐,别的推荐分拣算法的论证相比分析.

介绍:CMU(ACL 二〇一三)(500+页)面向NLP基于图的半督察学习算法.

介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行业评比审的意义.

介绍:(汉兰达LDM 2014)计算强化学习入门.

介绍:大卫 Silver的吃水加深学习教程.

介绍:深度神经网络的可解释性.

介绍:斯Parker急忙入门.

介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机械学习.

介绍:Stanford社交网络与音信网络分析课程资料+课设+数据.

介绍:大卫Silver(DeeMind)的强化学习课程,slide.

介绍:基于Theano/GPU的神速深度学习.

介绍:来自微软的<中华V编制程序入门>.

介绍:(Go)心思分析API服务Sentiment Server.

介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.

介绍:Mining and Summarizing Customer
Reviews 
,Mining
High-Speed Data
Streams
,Optimizing
Search Engines using Clickthrough
Data
.

介绍:Nvidia深度学习课程.

介绍:2016年深度学习暑期课程,推荐教授主页.

介绍:那是一篇关于百度小说《基于深度学习的图像识别进展:百度的几何推行》的摘要,提议两篇小说结合起来阅读.

介绍:摄像标注中的机器学习技术.

介绍:硕士散文:(Ilya Sutskever)RAV4NN训练.

介绍:深度神经网络的红棕区域:可解释性难题,中文版.

介绍:Golang 完成的机械学习库能源汇总.

介绍:深度学习的计算分析.

介绍:面向NLP的深度学习技术与技巧.

介绍:Kaggle’s CrowdFlower比赛NLP代码集锦.

介绍:斯坦福的自然语言掌握课程.

介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍

介绍:那是一本机器学习的电子书,作者Max
Welling
知识分子在机械学习教学方面装有丰盛的经验,那本书小但精致.

介绍:由荷兰王国芝加哥高校 & 谷歌(Google)瑞士联邦著.

介绍:介绍个乐于计算和翻译机器学习和总括机视觉类资料的博客,包括的剧情:Hinton的CSC321课程的下结论;Deep
Learning综述;Notes on
CNN的计算;python的原理总计;Theano基础知识和演习总括;CUDA原理和编程;OpenCV一些总计.

介绍:针对现实难题(应用场景)怎么样抉择机器学习算法(种类).

介绍:数据科学免费书分类集合

介绍:深度学习在语音合成最新进展有哪些?推荐MSRA的弗兰k
Soong老师关于语音合成的深浅学习方法的留影和幻灯片与以及谷歌的LSTM-奥德赛NN合成介绍,论文

介绍:新书(可免费下载):数据科学的法子

介绍:情势识别与机械和工具学习书本推荐,本书是微软德克萨斯奥斯汀分校商讨院大神Bishop所写,算是可是广为认知的机器学习读本之一,内容覆盖周到,难度中上,适合大学生中文版 or 备份

介绍:数据可视化介绍(23页袖珍小册子)

介绍:那篇故事集荣获EMNLP二〇一五的一流数据/能源奖卓绝奖,标明的照片墙数据集

介绍:小编在深度学习的思考.

介绍:数据可视化常用工具软件资源汇总

介绍:Buffalo大学教授Sargur Srihari的“机器学习和概率图模型”的录像课程

介绍:火奴鲁鲁希伯来大学教书Shai Shalev-Shwartz和滑铁卢高校教师Shai
Ben-David的新书Understanding Machine Learning: From 西奥ry to
Algorithms,此书写的可比偏理论,适合对机器学习理论有趣味的同室选读

介绍:机器学习学习清单

介绍:搜狐上面包车型大巴一篇有关NLP界有何神级人物?提问。首推迈克尔 Collins

介绍:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创办者&COO Raúl
Garreta面向初学者大体概括使用机器学习进程中的主要概念,应用程序和挑衅,意在让读者能够再三再四查找机器学习文化。

介绍:(IPN)基于Scikit-Learn的GBRT(Gradient Boost Regression
Tree)教程,slide

介绍: 无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件.

介绍: 在亚马逊(亚马逊(Amazon))数据和众包Mechanical
Turk上,达成了来自彩票和处理的体制,以收集用户对产品的愿意购买价格(WTP,willingness-to-pay)陶冶集。
E-commerce Recommendation with Personalized Promotion [Zhao,RecSys15]
回归模型预测未知WTP,升高商行利润和消费者满足度

介绍:来自伯克利分校的广泛机器学习.

介绍:来自52ml的机器学习材质大汇总.

介绍:那本书的作者McKeown是2012年世界第十二个数据科高校(位于哥大)经理,她亦是ACL、AAAI和ACM
Fellow .

介绍:EMNLP-15文件摘要若干.

介绍:来自Netflix的Xavier 阿马特riain在Summer School 二零一四 @
CMU上长达4钟头的告知,共248页,是对推荐系统升高的三遍周全综合,在那之中还包含Netflix在性子化推荐方面的部分经历介绍.

介绍:(ECML PKDD 二〇一六)大数据流挖掘教程,别的推荐ECML PKDD 2015
Tutorial列表
.

介绍:Spark上的Keras纵深学习框架Elephas.

介绍:Surya Ganguli深度学习计算物历史学.

介绍:(系统/算法/机器学习/深度学习/图模型/优化/…)在线摄像课程列表.

介绍:(PyTexas 二零一六)Python核心建立模型.

介绍:Hadoop集群上的大规模分布式机器学习.

介绍:基于LinkedIn数据得出的深度学习热门”东家”排名.

介绍:(c++)神经网络手把手达成教程.

介绍:香江中大汤晓鸥教师实验室发布的特大型人脸识别数据集: Large-scale
CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 名家,202K
脸部图像,每一个图像40余标注属性.

介绍:面向机器视觉的无监督特征学习,Ross Goroshin’s
webpage
.

介绍:谷歌(Google)钻探院Samy Bengio等人多年来写的瑞虎NN的Scheduled
Sampling陶冶方法故事集.

介绍:机器学习为主算法简要入门.

介绍:Github机器学习/数学/总计/可视化/深度学习相关项目大列表.

介绍:CMU的新闻论课程.

介绍:谷歌(谷歌(Google))商量院Samy
Bengio
等人多年来写的奥迪Q5NN的Scheduled
Sampling磨炼方法诗歌.

介绍:基于Hadoop集群的广泛分布式深度学习.

介绍:来自北卡罗来纳理经济高校及NVIDIA的干活,很实际很实用。选用裁剪网络连接及重磨炼方法,可非常大削减CNN模型参数。针对亚历克斯Net、VGG等模型及ImageNet数据,不损失识别精度景况下,模型参数可大幅压缩9-13倍.

介绍:无需做深度学习就能用的分布式深度学习软件,github.

介绍:当今世界最NB的27人民代表大会数量化学家,通过她们的名字然后放在google中找找一定能找到很多很棒的能源译文.

介绍:Nils Reimers面向NLP的吃水学习(Theano/Lasagne)连串教程.

介绍:主讲人是陶哲轩,资料Probability:
Theory and
Examples
,笔记.

介绍:数据正确(学习)财富列表.

介绍:应对非均衡数据集分类难点的八大策略.

介绍:重点引进的贰13个数据正确相关课程.

介绍:递归神经网络.

介绍:(HOG)学习笔记.

介绍:总括建立模型/总计神经学课程汇总.

介绍:(Yelp)基于深度学习的经济贸易图片分类.

介绍:免费在线书《Neural Networks and Deep
Learning》神经互联网与深度学习。近期提供了前四章的草稿,第一章通过手写数字识其他例子介绍NN,第贰章讲反向传来算法,第壹章讲反向传播算法的优化,第六章讲NN为啥能拟合任意函数。大批量python代码例子和交互动画,生动有趣.中文版

介绍:数据科学大牛荐书(入门).

介绍:NLP 深度学习能源列表.

介绍:很多arXiv上边有名散文可以在这一个网站找到github的花色链接.

介绍:深度学习在视觉跟踪的探索.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:PaulAlan人工智能实验室表示,谷歌(Google)Scholar是十年前的产物,他们今后想要做尤其的抓实。于是推出了崭新的,专门针对地教育学家设计的学术搜索引擎Semantic
Scholar.

介绍:半监文学习,Chapelle.篇篇都以经典,小编包涵Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan.其它推荐Xiaojin
(Jerry) Zhu
编写的Introduction to
Semi-Supervised
Learning
.

介绍:斯Parker机器学习入门实例——大数据集(30+g)二分类.

介绍:为入门者准备的吃水学习与神经网络免费资源.

介绍:谷歌(Google) 开源最新机器学习系统
TensorFlow,其它提供TensorFlow白皮书white paper of tensorflow
2015
.hacker
news
,Google大拿解读TensorFlow

介绍:Samsung开源的极快深度学习应用程序开发分布式平台.

介绍:分布式机器学习工具包.

介绍:语义大数额——大数额/事件处理的语义方法.

介绍:LSTM(Long Short Term Memory)和PRADONN(Recurrent)学习教程.

介绍:普林斯ton Vision Group的纵深学习库开源.

介绍:基于AWS的自行分布式科学总括库Ufora,Why I Open Sourced Five Years
of
Work
.

介绍:(PyCon SE 2014)深度学习与深度数据科学.

介绍:推荐南大机械学习与数据挖掘切磋所所长——周志华助教的谷歌(Google)学术主页.

介绍:免费书:面向数据正确的高级线性模型.

介绍:基于知识迁移的神经网络高效练习Net2Net.

介绍:徐亦达机器学习课程 Variational Inference.

介绍:深度神经互联网结构学习.

介绍:来自巴黎高师范大学学的Multimodal Deep Learning papers.

介绍:深度学习简析,TensorFlow,Torch,Theano,Mxnet.

介绍:这几个专栏是2个stanford学生做的CS183c课程的八个note,该科目是由Reid
霍夫曼等互连网boss级人物设置的,每节课请1人巨头公司的连锁领导来做访谈,讲述该店铺是怎么scale的。最新两期分别请到了雅虎的梅姐和airbnb创办者Brian
Chesky。.

介绍:基于分布式表示的自然语言驾驭(100+页),论文.

介绍:推荐系统手册.

介绍:理解LSTM网络翻译.

介绍:机器学习在quora中的应用.

介绍:思维学习——QashqaiL+奥德赛NN算法消息论.

介绍:数据化学家结束学业后继续攻读的5种形式.

介绍:深度学习在神经网络的应用.

介绍:上下军事学习,代码.

介绍:机器学习零基础入门,代码.

介绍:二〇一六年份CCF卓越硕士学位故事集奖散文列表.

介绍:Learning to Hash Paper, Code and Dataset.

介绍:(PyData2015)基于Theano/Lasagne的CNN/RNN教程,github.

介绍:复旦大学邱锡鹏教员职员和工人编制的神经网络与深度学习读本,ppt.

介绍:微软北美洲钻探院开源分布式机器学习工具包.

介绍:语音识其他技能原理分析

介绍:迈克尔·I.乔丹的主页.依照主页能够找到很多能源。Michael·I.Jordan是鼎鼎大名的电脑科学和总结学学者,主要切磋机器学习和人造智能。他的重点进献包涵建议了机械学习与总计学之间的维系,并促进机械学习界广泛认识到贝叶斯网络的主要性。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
F智跑S是壹位United Kingdom诞生的乘除机学家和心思学家,以其在神经网络方面包车型客车贡献出名。辛顿是反向传来算法和自己检查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极向上拉动者.通过他的主页能够开掘到很多Paper以及卓越学生的paper,别的推荐她的上学的小孩子Yann
Lecun
主页

介绍:Yoshua
Bengio是机器学习方向的牛人,即使您不知道能够阅读对电话机器学习大神Yoshua
Bengio(上)
,对电话机器学习大神Yoshua
Bengio(下)

介绍:google大规模深度学习运用演进

介绍:MIT出版的吃水学习电子书,公开电子书

介绍:深度卷积神经网络(CNN)提取特征的数学理论

介绍:推荐微软澳洲钻探院何恺明主页

介绍:《语音与语言处理》第①版(草稿)

介绍:Stanford新课”总结词汇语义学”

介绍:上海政法高校王硕华先生的总计机器学习与机械和工具学习导论录制链接:密码:
r9ak
.可能率基础

介绍:computational linguistics and deep
learning视频,推荐Deep
Learning: An Introduction from the NLP
Perspective

介绍:(BlackHat二零一五)深度学习使用之流量鉴定区别(协议鉴定区别/极度检测),[slide])(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification.pdf),%5Bmaterial%5D(https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf)

介绍:2个推荐系统的Java库

介绍:多中央图的谱分解及其在互连网侵袭检查和测试中的应用(MC-GPCA&MC-GDL)

介绍:用Python学总括总计学

介绍:datumbox-framework——Java的开源机器学习框架,该框架重点是提供多量的机器学习算法和总计检验,并能够处理中型小型圈圈的数据集

介绍:递归神经互联网awesome类别,涵盖了书籍,项目,paper等

介绍:Pedro多明戈斯是华盛顿大学的教授,首要研究方向是机械学习与数据挖掘.在二〇一四年的ACM
webinar会议,曾刊登了有关盘点机器学习世界的中国共产党第五次全国代表大会门户主旨解说.他的个人主页拥有许多有关钻探的paper以及她的教授课程.

介绍:机器学习录制集锦

介绍:深度机器学习库与框架

介绍:那篇小说内的引荐系统能源很丰裕,我很有心,摘录了《推荐系统实战》内引用的随想.

介绍:(天管历史学)贝叶斯方法/MCMC教程——总计实战

介绍:免费书:计算稀疏学习,作者Trevor
Hastie
Rob
Tibshirani
都以新罕布什尔Madison分校大学的教学,特雷沃Hastie更是在总计学学习上建树多多

介绍:中华V分布式总计的开拓进取,别的推荐(揽胜)气候变化可视化,(陆风X8)马尔可夫链入门

介绍:Nervana
Systems在Startup.ML的大旨研究商量会——心境分析与深度加深学习

介绍:深度学习卷积概念详解.

介绍:Python推荐系统开发库汇总.

介绍:超棒的神经互联网课程,深切浅出介绍深度学习,由Hugo Larochelle(Yoshua
Bengio的硕士生,杰弗里 Hinton以前的学士后)主讲,强烈推荐.

介绍:巴黎高师新科目,面向视觉识其余卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej
Karpathy),slides+video,homework.

介绍:NIPS
2014议会计算第③有些,第一有的.

介绍:python机器学习入门资料梳理.

介绍:哈佛大学闻明视觉几何组VGG在IJCV16年首卷首期: Reading Text in the
Wild with Convolutional Neural
Networks,Jaderberg。那篇期刊文章融合了前边两篇会议(ECCV14,NIPS14ws),定位和辨识图片中的文本(叫text
spotting)。 端到端系统: 检测Region + 识别CNN。随想、数据和代码.

介绍:计算机视觉的八个较大的数额集索引,
包罗3捌16个标签,共收音和录音了3十七个数据集合,点击标签云就能够找到自身供给的库了.

介绍:汤姆bone 对 ICCV SLAM workshop 的下结论: the future of SLAM, SLAM vs
deep learning 重点介绍了 monoSLAM 和 LSD-SLAM,而且探究了 feature-based
和 feature-free method 的长度。在百姓deep learning做visual
perception的时候,再来读读CV中的 geometry.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon公布.

介绍:ICCV 二〇一六的ImageNet比赛以及MS COCO竞技联合研究斟酌会的幻灯片和摄像.

介绍:Python机器学习入门.

介绍:Neural Enquirer 第二版.

介绍:[Google]依照TensorFlow的深度学习/机器学习课程.

介绍:路虎极光-bloggers网站2014″必读”的100篇小说,福睿斯语言学习的福音.

介绍:推荐书籍:<机器学习:概率视角>,样章Undirected graphical
models Markov random
fields
.

介绍:那是一本在线的深浅学习书本,合著者有伊恩 Goodfellow, Yoshua Bengio 和
亚伦 Courville.假诺你是壹个人新入门的学习者能够先看那本书籍Yoshua Bengio:
How can one get started with machine
learning?
.汉语译本

介绍:UFLDL推荐的深度学习阅读列表.

介绍:伦敦州立大学布法罗分校二〇一四年春日机械学习课程主页.

介绍:
Theano是主流的深浅学习Python库之一,亦匡助GPU,入门比较难.推荐Theano
tutorial
,Document

介绍:大学生杂谈:神经网络总括语言模型.

介绍:文本数据的机械学习活动分拣方法(下).

介绍:用途睿欧NN预测像素,能够把被挡住的图纸补充完整.

介绍:微软商量院把其深度学习工具包CNTK,想进一步精晓和学习CNTK的同学能够看明天发布的《CNTK白皮书》An
Introduction to Computational Networks and the Computational Network
Toolkit
.

介绍:
Carl曼滤波器教材,用尽量少的数学和演绎,传授直觉和经验,全体Python示例,内容覆盖Carl曼滤波器、扩充Carl曼滤波,无迹Carl曼滤波等,包罗演习和参考答案

介绍:在线免费书:面向数据科学的总结测算,凯雷德示例代码,很正确GitHub.

介绍:那本书是由Yoshua
Bengio撰写的学科,其内容包涵了上学人工智能研究所选择的吃水学习架构的就学能源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox.

介绍:那是一份机器学习和纵深学习课程,作品和财富的清单。那张清单依据种种大旨展开创作,包罗了过多与深度学习有关的类型、计算机视觉、抓实学习以及各个架构.

介绍:那是由多恩Martin策划收集的IPython台式机。话题涵盖大数额、Hadoop、scikit-learn和不易Python堆栈以及众多任哪个地方方的内容。至于深度学习,像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被含有在那之中,当然还有相关的特定构架和定义等.

介绍:开源的深度学习服务,DeepDetect是C++实现的依照外部机器学习/深度学习库(近期是Caffe)的API。给出了图片演习(ILSVKugaC)和文书陶冶(基于字的真情实意分析,NIPS15)的样例,以及基于图片标签索引到ElasticSearch中github.

介绍:那是海外的三个科技(science and technology)频道,涵盖了数据挖掘,分析以及数据科学类的作品.偶尔还有机器学习精选.

介绍:经传说事集:数据挖掘与总计学.

介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio.

介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon公布.

介绍:犹他州大学马特 Might教授推荐的博士阅读清单.

介绍:开放数据集.

介绍:(edX)不明朗的科学——可能率论导论(MITx).

介绍:奔驰M级语言开发常用软件/工具推荐.

介绍:动态纪念网络完毕.

介绍:英文主页

介绍:肆17个大数额解析最好学习能源(课程、博客、教程等)

介绍:深度学习的无微不至硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文

介绍:kaiming开源小说

介绍:自然语言处理(NLP)权威指南

介绍:怎么样在社会媒体上做言语检查和测试?没有多少咋做?Twitter官方揭橥了四个尤其难能可贵的数据集:12万标注过的Tweets,有70种语言

介绍:深度学习和机械学习重庆大学集会ICL景逸SUV 二零一四录取小说

介绍:机器学习——深度非技术指南

介绍:数据叙事入门指南——创新意识生成/数据搜集/内容设计相关能源推荐

介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集

介绍:(2015版)三十三个超棒的免费大数据源

介绍:Ion Stoica和 迈克尔 I.
Jordan两位大家第1回联袂发文,CAFFE和SPA君越K完美结合,分布式深度学习混搭情势!github

介绍:深度学习(分类)文献集

介绍:深度学习阅读列表

介绍:探索R包的好网站Awesome 42

介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim
Kraska
的1个切磋项目,MLbase是2个分布式机器学习管理体系

介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍

介绍:斯Parker录制集锦

介绍:途乐语言深度学习首节:从零开首

介绍:图解机器学习

介绍:AMiner杂谈引用数据集(v7:2,244,021 papers and 4,354,534 citation
relationships)

介绍:10本最棒机器学习免费书

介绍:ICCV15视频集

介绍::(Yahoo)基于Hadoop/斯Parker的分布式Caffe落成CaffeOn斯Parker

介绍:Learning to Rank简介

介绍:全球深度学习专家列表,涵盖探讨者主页

介绍:斯Parker生态拔尖项目集中

介绍:ACM IUI’16论文集Conference Navigator –
Proceedings

介绍:长远机器学习,2,3,4

介绍:Nando de
Freitas
在 Oxford
开设的深度学习课程,课程youtube地址,GoogleDeepMind的钻研地艺术学家,别的首页:computervisiontalks的剧情也很丰盛,若是你是做机械视觉方面包车型大巴切磋,推荐也看看别的内容.肯定收获也相当大.还有,那位youtube主页顶过的录制也很有份量

介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC

介绍:深度学习园地的哈克er
news.紧跟深度学习的新闻、切磋进展和血脉相通的创业小项目。从事机械学习,深度学习园地的心上人提出每日看一看

介绍:马克斯out互联网剖析

介绍:NIPS领域的会议paper集锦

介绍:机器学习在生物工程领域的应用,如若你从事生物工程领域,能够先读书一篇小说详细介绍

介绍:深度学习在海洋生物消息学领域的使用

介绍:一些关于机器学习必要精通知识,对于刚(Yu-Gang)刚入门机器学习的同学应该读一读

介绍:新加坡国立大学机械学习用户组主页,网罗了加州伯克利分校高校部分机器学习领域专家与情报

介绍:Randy
Olson’s
的局地数额解析与机械和工具学习项目库,是读书实践的好素材

介绍:Golang机器学习库,简单,易扩张

介绍:用斯维夫特开发苹果接纳的倒是很多,而用来做机械学习的就比较少了.SwiftAi在那下边做了广大聚集.可以看看

介绍:怎么样向一人五周岁的小孩子解释辅助向量机(SVM)

介绍: reddit的机器学习栏目

介绍:
总结机视觉领域的部分牛人博客,超有实力的研讨机关等的网站链接.做总计机视觉方向的爱人建议多关注个中的财富

介绍:Hong Kong中大深度学习研讨主页,别的商量小组对二零一三年deep learning
的最新进展和有关诗歌
做了整治,当中useful
links的始末很收益

介绍:
那是一篇有关寻找引擎的大学生散文,对现在普遍运用的搜索引擎google,bing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技术参考价值

介绍: 深度学习书本推荐(终归那类书相比较少).

介绍: 贝叶斯定理在深度学习地方的钻探诗歌.

介绍:
来自谷歌大脑的反复分布式梯度降低.同时引进大规模分布式深度互联网

介绍: 社交总括研讨相关题材综述.

介绍: 社交总结应用领域大概浏览,里面某个经典散文推荐

介绍: 协同过滤在推荐系统应用.

介绍: 协同过滤在情节引进的琢磨.

介绍: 协同过滤经典散文.

介绍: 协同过滤算法.

介绍: 亚马逊(亚马逊(Amazon))对此联合过滤算法应用.

介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理.

介绍: 计算机图形,几何等散文,教程,代码.做总括机图形的引荐收藏.

介绍:
推荐哥大课程,稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年现今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的妙龄商量者奖(Young
Researcher
Award)授予完毕大学生学位后七年内取得非凡进献的;由CV社区提名,在CVPKuga会议上透露。2016年得主是哥伦比亚大学助理教师John赖特,09年《健壮人脸识别的稀疏表示法》引用已超5K.

介绍: CMU机器学习系盛名教师亚历克斯 Smola在Quora对于《程序员如何学习Machine
Learning》的提出:Alex推荐了许多关于线性代数、优化、系统、和总结领域的经典教材和资料.

介绍:
书籍推荐,深度学习基础.源码

介绍:
软件工程领域以后也对机器学习和自然语言处理很感兴趣,有人生产了“大代码”的概念,分享了成百上千代码集合,并且认为ML能够用在前瞻代码Bug,预测软件作为,自动写新代码等职分上。大代码数据集下载

介绍:
深度学习举办目的识别的资源列表:包蕴帕杰罗NN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、法斯特福睿斯-CNN、DeepBox、MEscort-CNN、Faster
R-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN

介绍: Yann LeCun 2016深度学习课程的幻灯片(Deep Learning Course by Yann
LeCun at Collège de France
二零一五)百度云密码:
cwsm 原地址

介绍:
斯坦福星机交互组五篇CHI16稿子。1.众包激励机制的表现医研:批量结算比单职务的实现率高。2.在众包专家和新手间建立联系:微实习。3.词嵌入结合众包验证的词汇焦点分类(如猫、狗属于宠物)。4.词嵌入结合目的识别的移位推测。5.砥砺出错以加速众包速度。

介绍: 自学数据正确

介绍:
本课是CS224D一节介绍TensorFlow课程,ppt,DeepDreaming
with
TensorFlow

介绍:
Leaf是一款机器学习的开源框架,专为黑客营造,而非为物工学家而作。它用Rust开发,守旧的机器学习,于今的深度学习通吃。Leaf

介绍: GTC
2016
摄像,MXnet的手把手深度学习tutorial,相关参考资料MXNet
Tutorial for NVidia GTC
2016.

介绍: OpenAI Gym:开发、比较强化学习算法工具箱

介绍: 机器学习会议ICL奥迪Q5 二〇一五 杂文的代码集合

介绍: 此书是南洋理文高校可能率图模型大牌达芙妮Koller所写,主要涉及的是贝叶斯网络和马尔科夫逻辑网络的learning和inference难点,同时又对PGM有深入的申辩白释,是上学可能率图模型不可不看的书籍。难度中上,适合有局地ML基础的钻研生.[备份地址](https://vk.com/doc168073_304660839?hash=39a33dd8aa6b141d8a&dl=b6674

介绍: 斯Parker分布式深度学习库BigDL

介绍:
那是一份有关机器学习和数目挖掘在网络安全方面选择的能源帖,包罗了一部分重庆大学的站点,杂谈,书籍,澳大奥马哈国立课程以及部分使得的教程.

介绍: 宾夕法尼亚州立州立大学(MIT)开设课程.S094:自主驾乘小车的吃水学习

介绍: ICML 2014录像集锦

介绍: 机器学习推荐学习路线及参考资料

介绍:新手入门,通过TensorFlow入门深度学习

介绍: 自然语言处理(NLP)入门指南

介绍:通过神经互联网跳过数值方法求解薛定谔方程。

介绍:微软澳洲商量院的刘铁岩等人多年来在AAAI
2017上做的有关优化以及宽广机器学习的Tutorial。很值得一看。里面对守旧的优化算法,尤其是一对辩驳性格以及分布式算法的对应理论性格都有2个比较详细的下结论。格外适合想神速理解这个领域的专家和工程师。此外,这几个Tutorial还介绍了DMediaTek的有个别景色,作为3个分布式计算平台的得失,还顺带比较了斯Parker和TensorFlow等风靡框架。

介绍:AAAI
2017的Tutorial,专门讲述了深度学习框架的布置思想和贯彻,相比较若干种流行框架(Caffe、MXNet、TensorFlow、Chainer等)的属性和异同。

介绍:雅虎开源基于spark与TensorFlow的分布式数据深度学习框架,博文介绍

介绍:用离散嵌入解构模糊数据

介绍:录制发布:自然风貌可信赖机器学习(NIPS 二〇一五 Workshop)

介绍:谷歌(Google)发表大规模音频数据集

介绍:训练神经互联网的5种算法

介绍:笔记:巴黎高师CS224n深度深造NLP课程(2017)

介绍:London深度学习研究商量会资料

介绍:故事集导读:深度神经网络掌握、泛化与迁移学习,acolyer
blog
上还有很多种经营典推荐能够翻阅

介绍:面向机器学习的马尔科夫链蒙特Carlo(MCMC)

介绍:深度学习杂谈与财富大列表(散文、预操练模型、课程、图书、软件、应用、相关列表等)

介绍:自然语言处理NLP数据集列表

介绍:软件工程师的机械学习

介绍:量化金融(Quants)能源列表

介绍:《总括机依然无法做怎么样——人工理性批判》MIT版导言

介绍:谷歌(谷歌)发随想详解TPU

介绍:前年ICWSM会议杂谈合集,行业内部对它的评论和介绍是:”算是最一级也是最早的关于社会总计的会议”。里面包车型地铁舆论大部分是商讨社交网络的,例如twitter,emoji,游戏。对于社交媒体来说内容依然挺前沿的。假若您是做社会计算的仍可以看看。终归是行行业内部首屈一指的议会。对了,只借使你明白名字的有名社交媒体都有投稿.[陌陌不算]

介绍:台湾大学李宏毅先生汉语机器学习课程(2017)

介绍:2017 TensorFlow 开发者高峰会议(汉语字幕)

介绍:加州圣地亚哥分校2017季CS231n深度视觉识别课程摄像

 

 

转自 https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

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