研讨社群构建我们必须忘了罗辑思维

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  • 《Brief History of Machine
    Learning》

旗帜鲜明我是一个伪科技和社群的发烧友,一直从为毁灭世界以及刻社群的方法论和执行接触。过去一律年自己形容了过多关于社群的章(艾瑞克自留地),但是趁我写的愈加多,研究之越来越深入,心中的迷惑却为更加不行。无论是自己写的,还是打网上看到的其他人的阐发,很多时节实在还都泛在云端上面,真正得以生之大众案例并无多见。

介绍:这是平等篇介绍机器上历史之篇章,介绍很到,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

直接以来我们在研讨论的上,多数且是拿罗胖、小米、鹿晗以及醉鹅娘等来举行规范,但是当自己越深入钻研这些案例之时节,越发有雷同种植感觉,这些案例并无是社群构建这同样重合最好的习目标,因为这些人口本人之法、学识与资源,并无是公众公司所能抱有的,他们之案例几乎是不可复制的。

  • 《Deep Learning in Neural Networks: An
    Overview》

据此自己当这次钛坦白分享当中,我要围绕在当时一点来讲了说自己之一些掌握。

介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新星版本《神经网络与深上综述》本综述的表征是因时间排序,从1940年初步说话起,到60-80年份,80-90年份,一直称到2000年晚及近年来几年的拓展。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

社群的分类

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

自都在相同首文章里被社群做了一个分割,主要分为三类:信仰型社群、商业型社群以及自发型社群。

介绍:这是千篇一律份python机器上库,如果你是均等各项python工程师而且想深入的求学机器学习.那么就首稿子或会扶助及你.

所谓信仰型社群指得就是看似于罗振宇及鹿晗他们这么的社群,这同近似社群的开山本身其实有些都产生一些星演员的特性,所以我拿罗振宇与鹿晗做啊即无异类社群的意味。他们之粉对此他们发向往和敬佩的心怀在里,他们花社群的出品本身去了花费性,而是为好像自己之偶像,他们中间有一对丁,已经不是以置办东西了,简直就是是在批发东西。

  • 《How to Layout and Manage Your Machine Learning
    Project》

今的社群理论还在说即无异重叠,把这种社群奉为社群的嵩境界,但是从所有市场之框框来说,不是孰还发出或构建这种社群的,正使电商不是哪个都好做成淘宝一样。

介绍:这同首介绍如果规划与管理属于您协调的机械上类的稿子,里面提供了管住模版、数据管理暨履行方法.

去年逍遥子提到了网红经济,相关的辩护也都困扰出了,有人说网红经济时代来了。其实信仰型社群和网红经济还是演员背后的生意逻辑,本质上是没有呀不同的,都是以打一个坐食指要么虚拟影像为着力的人格化IP。

  • 《Machine Learning is
    Fun!》

以海里的传过程当中,吸引到平等居多死忠粉丝,然后投其所好死忠粉丝打造内容,或者因情引发死忠粉,最终的目的都是为这同样广大死忠粉为好生的情而消费。正使前方说到之一样,这多死忠群都是批量底花制品,买回家收藏还是送人。

介绍:如果你还非清楚什么是机器上,或虽然是刚上感觉到大枯燥乏味。那么推荐一诵读。这首文章已让翻成中文,如果出趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

这些情节可是网红的颜值和清凉照片,老罗的写与发言,鹿晗的歌要真人秀等。艺人、网红、社群、自媒体抑或新媒体渠道,大家划圈而医疗,但是自从展现的角度来说实在还是一模一样的,都是用流量成为可观之创收。

  • 《R语言参考卡片》

时下多方的团伙群类文章,都是环着这么平等森口在描写,但是她们于市面备受之比重其实是雅低的,并无艺术成为整个社群商业化的意味,他们的成功之路都是无力回天复制的。所以自己当开社群分类的时候,第二像样叫做商业型社群,是本着标信仰型社群而出的。

介绍:R语言是机上之要害语言,有好多底意中人想深造R语言,但是连忘记一些函数和重点字的意思。那么这篇稿子或会帮到你

咱们站于任何市场之角度来说,绝大多数之社群,都是商业型社群。针对商业型社群我本在旁一样首文章被生个比喻,叫做CRM2.0。对于常见公司的话,社群其实更像是同拟客户管理体系的系统化升级。

  • 《Choosing a Machine Learning
    Classifier》

我直接发只视角于商业世界没有新鲜事,所有的浑新商业模式都是初瓶装老酒。比如社群经济,我们的祖宗在开事情的时段,其实采取的即使是社群经济的定义。那个时候他们不清楚营销,传播基本依靠嘴,他们从未我们如此发达之社交网络,口碑就是那个时刻的交际工具,牌匾就是他俩的微博及微信。

介绍:我欠怎么抉择机器上算法,这篇稿子于直观的较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的好坏,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等题材。此外还有已翻了底版本:http://www.52ml.net/15063.html

我们以共享经济来说,AIRBNB和UBER火爆之前,猪八戒网就当开知识及日赚钱这个业务了,只不过那个时段他共享的非是房和车子,而是技能与岁月。早于自我那会儿学的上便曾来矣各种走腿公司,有人卖自己之剩余时间,有人贩卖自己之光阴赚钱,只不过那个时段卖的获利逼格和价值不赛罢了。

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

说回去社群这个业务上,古代底商人、社区的小店以及小镇及之非公有制,他们举行工作的根基就是是社群经济。站于总体市场层面来说,传统公司他们最早的那套客户管理体系,其实就是一个社群的雏形。

介绍:深度上概述:从感知机到深网络,作者对于例子的选取、理论的牵线都不行成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

只不过那个时刻她们构建社群的家伙,是CRM,是电话呼叫中心,是缺乏信群发通知,是不过点对单点的沟通。而我辈本底社群工具越来越多样化,我们出微信,有微博,有贴吧,有各种各样的累累和社交工具。过去单点对单点的关系,转变吗单点对多点甚至是大抵点对多点的沟通,过去辐射型的沟通网络变成了网状结构。

  • 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
    Optimization》

故此自己透过得出的结论认为,互联网的社群只是工具的改动,内在的目的及构建原理没有发改变。

介绍:<机器上和优化>这是同样准机器上之小册子,
短短300大多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一样垛坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也称老手温故而知新.
比从MLAPP/PRML等大部头,
也许就仍你又需!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

对公司来说,无论是过去的CRM,还是今天之社群,他们想做的就是充实消费者的粘性和复购率,强化消费者对自己品牌之意识及传播口碑的速率。除了工具的转移外界,传统商家的其余一个消变更之地方应当是心态和思方法。

  • 《深度上与统计上理论》

传统企业由时代背景的案由或者多或者遗失发生几官僚化,这当互联网时代是娱乐不转移的,尤其是以社群的构建上面。社群是一个要用户深度参与的团队结构,企业索要以社群里拿团结同用户在一个针对性顶之职点。

介绍:作者是来百度,不过他自个儿现已在2014年4月份申请离职了。但是就篇稿子好对如果你切莫知晓深度上和支持于量机/统计上理论来什么关联?那么应该及时看看这篇文章.

上述是自我对信仰型社群和商业型社群的明亮,在当时半近乎社群之外,还有一样接近天然形成的的确去中心化的社群,我称之为自发型社群。信仰型社群和商业型社群是自上而下形成的集体结构,是盖商业目的吗导向的,是中心化的团结构。自发型社群是自下而上形成的一样栽集体结构,是坐兴趣也基本的人口的集结,这个兴趣可以是食指、物或编造的人同形象之类。比如鹿晗和老罗的粉,哆拉A梦之涂刷,以及海贼王里面路飞的粉等等,组织分子为一个齐之目的,在茫茫人海中天然聚拢扎堆而变成。

  • 《计算机对中的数学》

这等同好像社群没有啊商业化的性能,多数凡一律栽兴趣分享,存在感认同,大家在一起享受自己对同样码事、一个人口、一个影像或一个东西的体味和清楚,这种社群的周旋属性比较纯粹。

介绍:这本书是出于谷歌公司同MIT共同出品的微处理器是中之数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013
。分为5大部分:1)证明,归纳。2)结构,数论,图。3)计数,求与,生成函数。4)概率,随机行。5)递归。等等

自然这处兴趣扎堆本身便包含在商业价值的潜力,所以市面达成便涌出了有人口,他们开有意的树立部分这种类型的兴趣社群,然后把这些社群的流量引导至好在销售的成品方面来,以形成好的赢利目的。我管这种自发型社群的变种称之为邻近社群,就是赖建设一个跟和睦产品有关的即社群来制作流量入口,这里预先埋一个伏笔,后面我会着重讲解这无异于块。

  • 《信息时代的处理器对理论(Foundations of Data
    Science)》

社群的金字塔结构

介绍:信息时代的微机对理论,目前境内有纸质书购买,iTunes购买

才在第一局部中我将社群进行了归类,分为信仰型社群、商业型社群和自发型社群,这三看似社群是上一个金字塔结构的,金字塔的极度上面是为网红艺人和大伽为主底信仰型社群组织,含金量非常大,但是数量稀少且不可复制;中间一交汇是盖企业和店为主的商业型社群,是整整市场之着重点;最下面一层是数量极其庞大而商业化属性很小之自发型社群。

  • 《Data Science with
    R》

于导师要概念论者来说,第一类似信仰型社群价值不过可怜,因为成功点好办案,写起吧更为宏大上与浮泛自己的逼格,写稿发书相对比容易通过审查,而且发生明星光环加持阅读量和商海又容易接受,而且各项渠道为蛮愿意发,因为写小企业小案例容易让当成软文。

介绍:这是一致遵照由雪城大学新编的亚版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学R语言的同窗选读。

这些章理论性更胜似,可以再好的帮企业便捷掌握社群的布局,从概念层面达到懂互联网化的社群是怎么一拨事,但是于实操性上面不得不说差了某些。在理论同落地之间不翼而飞了一些事物,出于这个原因我近年开头大量接触部分应酬电商第三在平台,通过他们接触到有遂之小企业小商家,通过平等线碰这些案例,来补全和修正自己之论战。

  • 《Twenty Questions for Donald
    Knuth》

对于市场吧实在还关注的凡商业型社群是怎开的,普通的局及经纪人,他们之法也许没那么高大上,而且简粗暴,但是反复非常实用。站在争鸣层面指导,可以是铺人格化、产品内容化、内容聚集流量直到流时引导社群变现,而且以操作的长河当中,社群要打自己的逼格和优越感。

介绍:这并无是均等首文档或书籍。这是首向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近日, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20只问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

而是到底是丢失了同等围绕,这丢掉的同等环绕中间,有有凡平凡公司在社群理论落地上的一个内容困局,对于经大众消费品的小卖部同店,他们非理解怎么打自己之始末。

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

商业化社群打造内容的困局

介绍:不会见统计怎么处置?不明了如何挑选适合的统计模型怎么收拾?那这首文章你的良好读一朗诵了麻省理工Joshua
B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作,写了平首关于automatic
statistician的章。可以自动选择回归模型类别,还能活动写报告…

俺们先是由产品内容化这个角度来考量,一个怪现实的问题摆在咱们前面,一个叔片钱一对的袜子,我们怎么去贯彻其的制品内容化?我们其实心有余而力不足想像,一群人数凑在一起,建立一个社群,就是为讨论一个叔片钱一对的袜子!又要是讨论一个拉圾桶、一个拉圾袋,而且以讨论的早晚还看温馨特别有逼格,优越感爆棚,而且与追苹果一样随时这样,拿在同一对袜子天天显摆,刷优越感?

  • 《ICLR
    2014论文集》

有人可能说立刻即是机会,这些产品如果转型,要召开一定行业细分行业里的苹果,于是我们来看了星期袜,季度袜等这些产品。但是对于自己个人而言,还是做不顶为如此,而与均等多口天天凑在一起讨论我下面上既发臭了之袜子。

介绍:对纵深上和representation learning最新进展产生趣味的同窗可以了解一下

华是独发展着的国,遍地都是中小企业,连科技业还还没生中国的苹果与特斯拉对等,我们用在这么的转型论去点中小企业,让他俩失去完如此的快捷,或许有点不顶依仗总责。

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》

万众消费品不称在活达雕刻太多内容化的概念,企业只能当产品质量和服务达大都产一些素养,所以待做的,不是确立一个罗辑思维一样牛逼的,带有明星光环的社群,而是学会怎么采取好社会化营销工具,第三方平台的拉扯资源,怎么用互联网的方做好客户管理体系,更好之助协调传产品以及品牌。

介绍:这是均等遵照信息寻找相关的书,是出于斯坦福Manning同谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美绝被欢迎之音讯搜索教材之一。最近作者多了该课程的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

出品内容化其实生一个措条件,那就是是活自然要来可IP化的性能,这个产品必定要是出“虚”的成份在中。这种“虚”要满足人口的振奋需要,感观需求,音乐、书、影视剧、公仔、动漫、美食及绘画等等,这些还生“虚”的成分在里头。我们说通俗点,内容化的出品或者被丁看在沁人心脾,要么为人口所以着爽。

  • 《Machine learning in 10
    pictures》

群众消费品也许、或者、可能会见发生特例,但是本人谈谈的凡漫天商业层面,更得一个方可普世的方法论,毕竟商业理论是也整个公司以及商户群体服务之,而不是均等多少群人。

介绍:Deniz Yuret用10张精美的觊觎来分解机器上重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

社群构建过程中最为酷的难题是呀?

  • 《雅虎研究院的数集汇总》

因而从这地方开始吃咱忘记罗辑思维、忘掉小米、忘掉苹果、忘掉鹿晗,站在民众公司以及商社之角度来谈谈,他们在社群构建的过程中面临的顶充分之难题是呀?

介绍:雅虎研究院的数额集汇总:
包括语言类数据,图和团伙交类数据,评分和分类数据,计算广告学数据,图像数据,竞赛数据,以及系统类的数量。

自实用的角度来说,他们或用做如此几步:

  • 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
    R》

首先单凡是成品跟服务之转型与提升,其实都召开了不少年了,还要延续;

介绍:这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert
Tibshirani的新书,并且在2014年元月都开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

老二个是工具的互联网化,学会因此网络工具;

  • Best Machine Learning Resources for Getting
    Started

老三只是怎么用这些家伙。

介绍:机器上最佳入门学习资料汇集是垄断为机械上新大家推荐的上品学习资源,帮助新家快速入门。而且这篇稿子的介绍都为翻译成中文版。如果您稍微熟悉,那么自己建议您先押无异扣中文的牵线。

次只及老三独总结来说,其实主是社会化媒体营销,而以即时中档,最要的凡第三单怎么用,简单来说怎么用这些工具和资源来抱流量。

  • My deep learning reading
    list

凭线上还是线下,企业实际一直以来最好关切之,就是流量之拿走。无论是线下投放媒体广告,还是线达举行网络推广,本质都是收获流量,通过品牌打造、营销包装、以及流量获取来做拉动产品之销量与市场占有。

介绍:主要是沿Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几据综述文章,将近100首论文,各位山头们的Presentation。全部都好当google上找到。

千古店在线下所面临的题材是,所有的流量都是一次性的,都是第三正值服务单位的,都是媒体之,是渠道、超市以及商场的,是电商平台的。由于工具的限定,流量没有法沉淀和积聚,依靠CRM或者呼叫中心沟通成本不过强。社群对于企业而言,就是以过去透过平台以及商超获取之流量,这种消费重金取的一次性流量,变成可沉淀的流量。

  • Cross-Language Information
    Retrieval

站于流量之范围来说,过去铺面同商贩的流量来源至关重要发生如此几只面:一个凡市场占有率的品牌认知,也尽管是重复性消费之重度用户、他们因为对产品产生信赖感而选择产品或介绍于自己的亲朋好友;另一个就算是渠道流量,这种流量大靠品牌的话语权,所以品牌和沟渠一直存在博弈;在马上半独面之外就是花钱买进之传媒流量了。

介绍:这是一律如约图书,主要介绍的凡跨语言信息寻找方面的知。理论很多

第一看似流量面临一个挂钩不便之题材,第二单流量则只是持续性获取,但是控制权在旁人手上,品牌要来足够的话语权和品牌优势,否则渠道也上。第三个流量当各一样不成市场活动结束后,都处清零之状态,除了转发为口碑的那么有有之外,剩下的万事毁灭了。

  • 探究推荐引擎内部的心腹,第 1 有些:
    推荐引擎初探

乘胜市场竞争的无休止升级,流量的取资金是时时刻刻升腾之,社群对于企业来说,解决了三单问题:第一只是维系成本,可以达成这沟通的目的;第二独凡是频频流量之沉淀,每一样糟糕活动还可以积聚流量,并持续传播;第三只是流量获取资金不断回落,随着社群规模之不断扩大,单个流量之获取成本会下降。

介绍:本文共有三独密密麻麻,作者是缘于IBM的工程师。它要介绍了引进引擎相关算法,并拉扯读者很快之兑现这些算法。
追究推荐引擎内部的秘闻,第 2 组成部分: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,探索推荐引擎内部的绝密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

基本功流量怎么抱?

  • 《Advice for students of machine
    learning》

甭管网红、自媒体还是优,基础流量及人气的抱是最好为难之,但是要这个基础流量的筑基完成之后,流量就会源源不断的入,会促成一个当然增长的趋势,当然背后是急需以平凡维护做支撑的。那么这里虽生出矣一个题材,基础流量怎么抱?

介绍:康奈尔大学信息科学相关助手教授David
Mimno写的《对机械上新师的少数建议》,
写的好实在,强调实行与理论结合,最后还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

于自媒体人来说,还可由此行业交流为媒体专栏刊登自己的研究成果,通过这些点子来收获流量,但是这还要是情流量的取方式了,还是不曾主意于及普世作用。普通公司和商人怎么抱筑基流量?

  • 分布式并行处理的数

刚以前头我事先埋了一个伏笔,那便是邻近社群,这里我先行来解释一下什么是接近社群。所谓领近社群是脱胎于自发型社群,最终发展为商业型社群的一个跨层变种。

介绍:这是同一据有关分布式并行处理的数码《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是斯坦福的James L.
McClelland。着重介绍了各种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

俺们且懂得当QQ里面,微信中,贴吧里,有大量之兴趣社群,这些兴趣社群多数是自发型成并集结的,他们凑在同步谈论好喜欢的物,分享交流自己之更,在社群里获得有可以。最像之事例就是是广场舞蹈大妈了,他们就是一个自发型成的社群。

  • 《“机器上”是什么?》

站于商贸的角度来说,社群是天生自带流量的,于是有的细心开始琢磨这里面的商业表现潜力。于是我们得以看来有广场舞里来威望之丁,开始下这社群做广告舞的扶植及场地租赁来见。这虽是一个杰出的靠近社群变现的案例。在线上之言语实际也是一致,有局部口初步有意识的团伙这种兴趣社群,然后以这些兴趣社群的流量引导及自己之产品方面,进而实现协调的出品表现的目的。

介绍:【“机器上”是啊?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他直以机械上园地耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和同事等遂决定举办博客,向群众介绍机器上的研究进展。机器上是啊,被以在哪?来拘禁Platt的当下首博文

这种商业模式有一个前题,那就算是使来一个及协调产品调性对应的流量入口,在这种濒临社群的布局中,社群相当给产品的代言人,可能社群的情节和制品无一直关系,但是用户群体的调性是同一之。

  • 《2014年国际机器上大会ICML 2014
    论文》

咱面前说交,对于一般的商家及企业来说,其实他的活是不曾辙内容化的,但是这种濒临社群的布局则可以很好的赞助公司与商号解决内容是题目。这种模式及网红孵化公司的营业逻辑是同的,流量之源于和产品必然要是出共性。

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经于6月21-26日于国家会中心繁华举办。本次大会由微软亚洲研究院与清华大学一起主办,是是有30大多年历史并著名世界之机上世界的盛会首涂鸦来华,已成吸引世界1200基本上各项学者的报名参与。干货很多,值得深入上下

贴近社群解决之凡社群结构的问题与商店内容之题材,这个时咱们就算得绕回到信仰型社群的组织中了。对于企业以及商号而言,需要发出非常强的社会化媒体运营的力量。

  • 《Machine Learning for Industry: A Case
    Study》

对于民众公司和商人来说,在社群的构建中,能够挑选的大势约有少个,一个凡透过邻近社群来构建类似信仰型社群的构造,另一样种植就是是用团结曾经有些客户体系进行互联网社群化改造。从实操的角度来说,绝大多数的企业只好完成后同种植,邻近社群有稍许人能操作实际是难以置信的。

介绍:这篇稿子要是以Learning to
Rank为条例说明企业界机器上之现实以,RankNet对NDCG之类不灵敏,加入NDCG因素后成为了LambdaRank,同样的盘算从神经网络改呢运用至Boosted
Tree模型就完事了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机器上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一称得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其为LambdaMART最为突出,代表论文也:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
另外,Burges还有许多名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

  • 100 Best GitHub: Deep
    Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

  • 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep
    Learning”教程》

介绍:本学科将阐述无监控特征上及纵深上的首要意见。通过学习,你呢用贯彻多只职能学/深度上算法,能望其啊汝办事,并学习如何用/适应这些想法到新题材达成。本课程假定机器上的基本知识(特别是驾轻就熟的督察上,逻辑回归,梯度下降之想法),如果你切莫熟悉这些想法,我们建议你失去这里机上课程,并事先得第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面就发生python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果急需全了解,需要肯定之机上基础。不过小地方会面吃丁面前一致亮,毛塞顿开。

  • Understanding
    Convolutions

介绍:这是一模一样篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的既算是比较详细的了

  • 《Machine Learning Summer
    School》

介绍:每天要一个大牛来讲座,主要涉及机械上,大数量解析,并行计算以及人脑研究。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

  • 《Awesome Machine
    Learning》

介绍:一个顶尖完整的机上开源库总结,如果你觉得这个碉堡了,那后是列表会重新于您惊叹:【Awesome
Awesomeness】,国内已经发生热情的情侣进行了翻汉语介绍,机器上数据挖掘免费电子书

  • 斯坦福《自然语言处理》课程视频

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学电脑系Chris
Manning教授的《自然语言处理》课程有视频都得以于斯坦福明课网站上收看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业及试验也足以下载。

  • 《Deep Learning and Shallow
    Learning》

介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来在浙大毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

  • 《Recommending music on Spotify with deep
    learning》

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》

介绍:神经网络的免费在线书,已经写了三节了,还有相应之开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的佛法。

  • 《Java Machine
    Learning》

介绍:Java机器上有关平台与开源之机上库,按照大数量、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类开展了整理。看起格外全的,Java爱好者值得珍藏。

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》

介绍:机器上太中心的入门文章,适合零基础者

  • 《机器上常见算法分类集中》

介绍:机器上之算法很多。很多时困惑人们还是,很多算法是均等类似算法,而微算法又是从其他算法中拉开出来的。这里,我们打零星独面来受大家介绍,第一个点是学的点子,第二单方面是算法的类似性。

  • 《机器上藏论文/survey合集》

介绍:看题目你已知道了是呀内容,没错。里面有过多经的机器上论文值得仔细跟高频的读。

  • 《机器上相频库》

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

  • 《机器上藏图书》

介绍:总结了机上的经书籍,包括数学基础和算法理论的图书,可举行为入门参考书单。

  • 《16 Free eBooks On Machine
    Learning》

介绍:16本机器上的电子书,可以下载下来当pad,手机端任意时刻去阅读。不多己提议你看了一论又下充斥同论。

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

介绍:标题非常要命,从新手到大方。不过看了上面装有素材。肯定是大家了

  • 《机器上最佳入门学习材料汇集》

介绍:入门的书真的好多,而且自己都帮助你找手拉手了。

  • 《Sibyl》

介绍:Sibyl 是一个监督式机器上体系,用来解决预测方面的题目,比如
YouTube 的视频推荐。

  • 《Deep
    Learning》

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

  • 《Neural Network & Text
    Mining》

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

  • 《前景目标检测1(总结)》

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

  • 《行人检测》

介绍:计算机视觉入门的推行人检测

  • 《Deep Learning – important resources for learning and
    understanding》

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》

介绍:这还要是一致首机器上新师的入门文章。值得一读

  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

  • 《Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器修 &
    数据挖掘兵器谱》

介绍:python的17单有关机器上之家伙

  • 《神奇的伽玛函数(上)》

介绍:下集在此间神乎其神的伽玛函数(下)

  • 《分布式机器上之故事》

介绍:作者王益时凡腾讯广告算法总监,王益博士毕业后在google任研究。这篇稿子王益博士7年来打谷歌到腾讯对于分布机器上之见识。值得细读

  • 《机器上提升的志(Level-Up Your Machine
    Learning)》

介绍:把机器上提升的级别分为0~4层,每级需要上之教材以及掌握的文化。这样,给机器学习者提供一个发展的门路图,以免走弯路。另外,整个网站还是有关机器上之,资源十分丰富。

  • 《Machine Learning
    Surveys》

介绍:机器上各个方向概括的网站

  • 《Deep Learning Reading
    list》

介绍:深度上经历资源列表

  • 《Deep Learning: Methods and
    Applications》

介绍:这是平等准来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所出示的关于深度上的主意和用之电子书

  • 《Machine Learning Summer School
    2014》

介绍:2014年七月CMU举办的机器上夏季课刚刚结束
有贴近50钟头的视频、十差不多独PDF版幻灯片,覆盖
深度上,贝叶斯,分布式机器上,伸缩性
等热点话题。所有13叫讲师都是牛人:包括好牛Tom Mitchell
(他的[机器上]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

  • 《Sibyl:
    来自Google的大机器上体系》

介绍:在今年底IEEE/IFIP可靠系统与网络(DSN)国际会达成,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题发言。
Sibyl是一个监督式机器上系统,用来解决预测方面的题目,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

  • 《Building a deeper understanding of
    images》

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客及粗略地介绍了她们当年到场ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

  • 《Bayesian network
    与python概率编程实战入门》

介绍:贝叶斯学习。如果无是死干净可省概率编程语言和贝叶斯方法执行

  • 《AMA: Michael I
    Jordan》

介绍:网友提问伯克利机器上大牛、美国双双院士Michael I.
Jordan:”如果您闹10亿美金,你怎么花?Jordan:
“我会见用这10亿美金建造一个NASA级别的自然语言处理研究项目。”

  • 《机器上&数据挖掘笔记_16(常见面试的机上算法思想简单梳理)》

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有部分其它的机上及数码挖掘文章和纵深上文章,不仅是辩论还有源码。

  • 《文本及数量挖掘视频汇总》

介绍:Videolectures上无限给欢迎之25个文本及数据挖掘视频汇总

  • 《怎么选择深度上之GPUs》

介绍:在Kaggle上时时得不错成绩的Tim
Dettmers介绍了他协调是怎么取舍深度上之GPUs,
以及民用怎么构建深度上的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:深度模型》

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

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

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

  • 《Deep Learning
    教程翻译》

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器上爱好者非常热情的管这科目翻译成了国文。如果您英语不好,可以看这个

  • 《Deep Learning
    101》

介绍:因为近两年来,深度上以媒体界被炒作特别厉害(就如那个数量)。其实过多总人口都还无懂得什么是深度上。这首稿子由浅入深。告诉您深度学究竟是呀!

  • 《UFLDL
    Tutorial》

介绍:这是斯坦福大学做的一律免费课程(很勉强),这个可以给您于深上之路上让你一个学的笔触。里面涉及了有的基本的算法。而且告诉你怎样去动至骨子里条件遭到。中文版

  • 《Toronto Deep Learning
    Demos》

介绍:这是多伦多大学做的一个深上用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上利用案例。有源码

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

介绍:机器上型,阅读是内容需要有必然之基本功。

  • 《R工具包的分类集中》

介绍: (CRAN Task Views,
34栽常见任务,每个任务而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,时间序列分析,空间信息分析,多重变量分析,计量经济学,心理统计学,社会学统计,化学计量学,环境科学,药物代谢动力学

  • 《机器上常见算法分类集中》

介绍:
机器学习的是现阶段数解析世界的一个热门内容。很多丁在平时之干活负都要多或有失会为此到机械上的算法。本文也您总结一下宽广的机械上算法,以供应你在办事暨学着参考.

  • 《Deep
    Learning(深度上)学习笔记整理系列》

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总了一点独密密麻麻。另外还作者还了一个章导航.非常的感谢作者总结。

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(二)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(三)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(四)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(五)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(六)

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(七)

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

  • 《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
    Vision》

介绍:传送理由:Rob Fergus的所以深度上做计算机是苏的NIPS 2013科目。有mp4,
mp3,
pdf各种下载
他是纽约大学讲授,目前吗在Facebook工作,他2014年之8篇论文

  • 《FudanNLP》

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院开支之开源中文自然语言处理(NLP)工具确保
Fudan
NLP里富含中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等功效,对寻找引擎
文本分析等远有价。

  • 《Open Sourcing
    ml-ease》

介绍:LinkedIn 开源之机械上工具确保,支持单机, Hadoop cluster,和 Spark
cluster 重点是 logistic regression 算法

  • 《机器上周刊》

介绍:对于英语不好,但同时好想念学学机器上之情侣。是一个死的便利。机器上周刊目前重中之重提供中文版,还是面向广大国内爱好者,内容提到机械上、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

  • 《线性代数》

介绍:《线性代数》是《机器上》的最主要数学先导课程。其实《线代》这宗课称得浅显易懂特别非轻,如果同上来就讲逆序数及陈行列式性质,很轻让生去学习的兴味。我个人推举的极品《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的课程。
课主页

  • 《Big-data》

介绍:大数目数据处理资源、工具不全列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器上等。很赞赏的资源集中。

  • 《machine learning for smart
    dummies》

介绍:雅虎邀请了平称呼源于本古里安大学之访问学者,制作了一如既往拟关于机器上的多重视频课程。本课程并分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器上算法的争辩基础知识。

  • 《Entanglement-Based Quantum Machine
    Learning》

介绍:应本着生数据时,量子机器上的率先单试验 paper
下载

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

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过充分数目手段+机器上方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定着12单账号,下载了恋爱网站2万女性用户之600万题目答案,对她们进行了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后终于取得了真爱。科技改变命运!

  • 《Underactuated
    Robotics》

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开战,该课属于MIT研究生级别之课,对机器人及非线性动力系统感兴趣的冤家不妨可以挑战一下即门课!

  • 《mllib实践经验(1)》

介绍:mllib实践经验分享

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

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

  • 《NLP常用信息资源》

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

  • 《机器上速查表》

介绍:机器上速查表

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

介绍:从1996年开以处理器是的舆论被被引用次数最多的舆论

  • 《InfiniTAM:
    基于深度图像的体数据并框架》

介绍:把当年之一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文被的代码整理也一个开源之算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的收集3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度上(Deep
Learning),怎样更好学习她?可以让您于浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你开始写代码,一切以更换得清。他刚宣布了同等按照书籍,不断在线更新

  • 《Building a Production Machine Learning
    Infrastructure》

介绍:前Google广告系统工程师Josh Wills
讲述工业界和教育界机器上之异同,大实话

  • 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
    Neo4j》

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情分析。

  • 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
    Bibliography》

介绍:不仅是材料,而且还针对小材料做了诠释。

  • 《A primer on deeping
    learning》

介绍:深度上入门的初级读本

  • 《Machine learning is teaching us the secret to teaching

介绍:机器上教会了我们什么?

  • 《scikit-learn:用于机器上之Python模块》

介绍:scikit-learn是以SciPy基础及构建的用于机器上的Python模块。

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:解析领域中各类模型》

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机械上园地神经网络的大牛,他针对性纵深上、神经网络有着非常浓厚的趣味。因此,很多叩问的问题遭到涵盖了机械上世界的各模型,乔丹教授对准这个一一做了说明以及展望。

  • 《A*搜索算法的可视化短教程》

介绍:A*搜寻是人工智能基本算法,用于高效地查找图被少沾的超级途径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是起起点到顶点n底实际代价,h(n)大凡顶点n到目标顶点的估计代价。合集

  • 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

介绍:本档用了Microsoft Azure,可以在几乎分叉种内得NLP on Azure
Website的配备,立即开始对FNLP各种特色的试用,或者以REST
API的形式调用FNLP的言语分析效益

  • 《吴立德《概率主题模型&数据对基础》》

介绍:现任复旦大学首席教授、计算机软件博士生导师。计算机科学研究所入所长.内部课程

  • 《机器上入门资源不全集中》》

介绍:好东西的干货真的多

  • 《收集从2014年开始深度上文献》

介绍:从硬件、图像及正规、生物、大数量、生物信息更至量子计算相当于,Amund
Tveit等保护了一个DeepLearning.University小类:收集从2014年上马深度上文献,相信可以用作深度上的起点,github

  • 《EMNLP上个别篇关于股票方向的施用论文

介绍:EMNLP上片篇关于stock
trend
用到了deep model组织特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock
Prediction用到了stock
network。

  • 《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程

介绍:作者是深度上一线特别牛Bengio组写的课程,算法深入显出,还有实现代码,一步步拓展。

  • 《学习算法的Neural Turing Machine

介绍:许多俗的机械上任务都是当攻读function,不过谷歌目前发起读算法的方向。谷歌另外的立首学习Python程序的Learning
to
Execute啊时有发生相似之处

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

介绍:作者是华为技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席科学家的李航博士写的关于信息寻找和自然语言处理的章

  • 《Rumor has it: Identifying Misinformation in
    Microblogs》

介绍:利用机用器学习以谣言的鉴别上之动,此外还有一定量单。一个凡识别垃圾以及假信息之paper.还发生一个凡是网络舆情及其分析技术

  • 《R机器学习实践》

介绍:该科目是网易公开课的收款课程,不贵,超级福利。主要适合为对用R语言进行机上,数据挖掘感兴趣之人口。

  • 《大数额解析:机器上算法实现之演变》

介绍:本章中笔者总结了三替机上算法实现之嬗变:第一代表非分布式的,
第二替代工具如Mahout和Rapidminer实现冲Hadoop的扩充,第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

  • 《图像处理,分析与机具视觉》

介绍:讲计算机视觉的季统奇书(应该被经典吧)之一,另外三仍是Hartley的《多图几哪里》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
的《数字图像处理》

  • 《LinkedIn最新的推荐系统文章Browsemaps》

介绍:里面基本没涉及到实际算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的众利用,以及他们当开推荐过程被获的一对历。最后一条经验是当监控log数据的质量,因为推荐的品质不行靠数据的品质!

  • 《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》

介绍:初大方如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

  • 《树莓派的人脸识别教程》

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

  • 《利用深度上及大数据构建对话系统

介绍:如何下深度上及特别数目构建对话系统

  • 《经典论文Leo Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

介绍:Francis Bach合作之有关稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉及之采取,而且率先有些关于Why does
the l1-norm induce sparsity的解释为死不错。

  • 《Reproducing Kernel Hilbert
    Space》

介绍:RKHS是机器上中关键的定义,其以large
margin分类器上之运用也是广为熟知的。如果无比好之数学基础,直接掌握RKHS可能会见是。本文自基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:许多同桌对机器上与深度上的迷惑在于,数学方面曾经盖知道了,但是动于手来可未掌握什么下手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了平首实战版本的深度上和机上课程,手把手教而用Javascript写神经网络和SVM.

  • 《【语料库】语料库资源集中》

介绍:【语料库】语料库资源集中

  • 《机器上算法的一起》

介绍:本文会过相同整最流行的机械上算法,大致了解什么方法可用,很有辅助。

  • 《Reproducible Research in Computational
    Science》

介绍:这个里面来广大有关机器上、信号处理、计算机视觉、深入学、神经网络等世界的大气源代码(或只是实行代码)及相关论文。科研写论文的好资源

  • 《NYU
    2014年的深浅上课程资料》

介绍:NYU 2014年的纵深上课程资料,有视频

  • 《计算机视觉数据集不了集中》

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

  • 《Machine Learning Open Source
    Software》

介绍:机器上起来源软件

  • 《LIBSVM》

介绍:A Library for Support Vector Machines

  • 《Support Vector
    Machines》

介绍:数量挖掘十十分经典算法之一

  • 《100 Best GitHub: Deep
    Learning》

介绍:github上面100单非常过硬的门类

  • 《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》

介绍:当前加州高等学校欧文分校为机上社区保护在306只数据集。询问数据集

  • 《Andrej
    Karpathy个人主页》

介绍:Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器上以图像、视频语义分析世界得到了科研与工程达标之突破,发之稿子不多,但每个都十分扎实,在列一个题材及还得了state-of-art.

  • 《Andrej
    Karpathy的纵深加深学习演示》

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在此处

  • 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》

介绍:CIKM Cup(或者叫CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数码挖掘竞赛的名称。

  • 《Geoffrey E.
    Hinton》

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一律各类英国生的精打细算机学家和心理学家,以该以神经网络方面的孝敬闻名。辛顿是相反为传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深上的主动推进者.

  • 《自然语言处理的吃水上理论及实际》

介绍:微软研究院深度学习技术中心当CIKM2014
上关于《自然语言处理的深上理论同事实上》教学讲座的幻灯片

  • 《用好数目与机具上做股票价格预计》

介绍: 本文基于<支持于量机的勤限价订单的动态建模>采用了 Apache
Spark和Spark
MLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票来高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

  • 《关于机器上的好多理论问题》

介绍:徐宗本
院士将为爱机器上的伙伴联手追有关于机器上之几单理论性问题,并被来有产生意义之结论。最后通过有些实例来验证这些理论问题的大体意义以及事实上使用价值。

  • 《深度上在自然语言处理的以》

介绍:作者还展示有《这就是找引擎:核心技术详解》一修,主要是介绍应用层的东西

  • 《Undergraduate machine learning at
    UBC》

介绍:机器上课程

  • 《人脸识别必读的N篇文章》

介绍:人脸识别必读文章推荐

  • 《推荐系统经典论文文献和业界应用》

介绍:推荐系统经典论文文献

  • 《人脸识别必读之N篇文章》

介绍:人脸识别必读文章援引

  • 《第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT》

介绍:第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT

  • 《统计机器上》

介绍:统计上是有关电脑基于数构建的概率统计模型并运用模型对数码进行展望与分析的同一派科学,统计上呢化为统计机器上。课程来自上海交通大学

  • 《机器上导论》

介绍:机器上之对象是本着电脑编程,以便利用样本数量还是以往之经验来缓解给定的问题.

  • 《CIKM
    2014主题报告的幻灯片》

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主题报告的幻灯片,
Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

  • 《人工智能与机具上园地有趣的开源项目》

介绍:部分华语列表

  • 《机器上藏算法详解及Python实现–基于SMO的SVM分类器》

介绍:此外作者还有同首元算法、AdaBoost python实现文章

  • 《Numerical Optimization: Understanding
    L-BFGS》

介绍:加州伯克利大学博士Aria
Haghighi写了平等首超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟牛顿法,再谈到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

  • 《简明深度上方式概述(一)》

介绍:还有续集明朗深度上道概述(二)

  • 《R language for
    programmers》

介绍:R语言程序员私人定制版

  • 《谷歌地图解密:大数量和机具上的做》

介绍:谷歌地图解密

  • 《空间数据挖掘常用方法》

介绍:空间数据挖掘常用方法

  • 《Use Google’s Word2Vec for movie
    reviews》

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec暨deep learning做NLP“
里面全套教程教平步一步用python和gensim包的word2vec模型,并当实际上比之中比调参数与清数据。
如果已经作了gensim不要忘记升级

  • 《PyNLPIR》

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

  • 《深度卷积神经网络下围棋》

介绍:这篇说把多年来型识别达到的突破用及围棋软件及,打16万摆放业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即亦可形成决不计算,只拘留棋盘就给来下同样步,大约10层棋力。但就首文章最过乐观,说啊人类的末尾一片堡垒马上快要跨越掉了。话说得极其早。不过,如果与别的软件做该还有潜力可挖。@万精油墨绿

  • 《NIPS审稿实验》

介绍:UT Austin教授Eric
Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,根据这次试验的结果,如果今年NIPS重新审稿的言语,会时有发生一半之论文被拒。

  • 《2014年最佳的慌数量,数据正确文章》

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14单阅读最多和享受最多之章。我们从中可以见到多独主题——深度上,数据科学家职业,教育和薪酬,学习数据正确的工具比如R和Python以及群众投票的最好让欢迎的多寡是与多少挖掘语言

  • 《机器上藏算法详解及Python实现–线性回归(Linear
    Regression)算法》

介绍:Python实现线性回归,作者还生外大过硬的稿子援引可看

  • 《2014华夏格外数目技术大会33员中心专家发言PDF》

介绍:2014华十分数据技术大会33各类中心专家发言PDF下载

  • 《使用RNN和Paragraph
    Vector做情感分析》

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新论文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在情感分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布于github(目前凡是拖欠的)。这表示Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

  • 《NLPIR/ICTCLAS2015细分词系大会上的艺演讲

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分开词系发布与用户交流大会上的演说,请复多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演讲包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的商品搜索技术研究
李然-主题模型

  • 《Machine Learning is
    Fun!》

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

  • 《CNN的反倒为求导及练习》

介绍:介绍CNN参数在动bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中生卷积层和下采样层,虽然同MLP的bp算法本质上一样,但款式上或者多少区别的,很强烈以得CNN反往传来前询问bp算法是得的。此外作者也做了一个资源集合:机器上,深度上,视觉,数学等

  • 《正则表达式优化成Trie树

介绍:如果要是以同一篇文章被匹配配十万单重点词怎么惩罚?Aho-Corasick
算法利用上加了回去边的Trie树,能够在线性时间外到位匹配。
但如果配合十万只正则表达式呢 ?
这时节可以为此到管多个刚刚则优化成Trie树的方,如日本丁写的
Regexp::Trie

  • 《Deep learning Reading
    List》

介绍:深度上阅读清单

  • 《Caffe》

介绍:Caffe是一个开源之深度上框架,作者目前在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

  • 《GoogLeNet深度上型的Caffe复现

介绍:2014
ImageNet冠军GoogLeNet深度上型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

  • 《LambdaNet,Haskell实现之开源人工神经网络库

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源之人工神经网络库,它抽象了网创建、训练并采用了高阶函数。该库还提供了平等组预定义函数,用户可以以多计做这些函数来操作实际世界数据。

  • 《百度余凯&张潼机器学习视频》

介绍:如果您行互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言理解,或者生物信息学,智能机器人,金融展望,那么就宗核心课程你要深刻了解。

  • 《杨强以TEDxNanjing谈智能的来自》

介绍:”人工智能研究分多山头。其中之一为IBM为代表,认为只要发生胜过性能计算就不过得到智能,他们之‘深蓝’击败了社会风气象棋冠军;另一样宗认为智能来自动物本能;还发只可怜强的门户认为只要找来大家,把她们的思考用逻辑一条条写下,放到计算机里就是推行……”
杨强于TEDxNanjing谈智能的发源

  • 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal
    ClassificationICML06》

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14
2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

  • 《Deep
    Learning实战之word2vec》

介绍:网易有道的老三各类工程师写的word2vec之分析文档,从基本的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec之各种tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec素材的大合集,对word2vec谢谢兴趣之爱人可以省

  • 《Machine learning open source
    software》

介绍:机器上起来源软件,收录了各种机械上之各种编程语言学术和买卖的开源软件.与这个类似之还有众多诸如:[DMOZ

  • Computers: Artificial Intelligence: Machine Learning:
    Software](https://link.jianshu.com?t=http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/), LIBSVM
    — A Library for Support Vector
    Machines, Weka
    3: Data Mining Software in
    Java, scikit-learn:Machine
    Learning in
    Python, Natural
    Language
    Toolkit:NLTK, MAchine
    Learning for LanguagE
    Toolkit, Data
    Mining – Fruitful and
    Fun, Open Source
    Computer Vision
    Library

  • 《机器上入门者学习指南》

介绍:作者是电脑研二(写篇的时光,现在是2015年了该将毕业了),专业方向自然语言处理.这是一些外的更的谈.对于入门的爱侣可能会产生协助

  • 《A Tour of Machine Learning
    Algorithms》

介绍:这是均等篇有关机器上算法分类的篇章,非常好

  • 《2014年之《机器上日报》大合集》

介绍:机器上日报中推荐多内容,在这边产生有之优质内容即是出自机器上日报.

  • 《 Image classification with deep
    learning常因此型》

介绍:这是平篇有关图像分类在深上中的文章

  • 《自动语音识别:深度上道》

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

  • 《NLP中之汉语分词技术》

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一致首NLP在国语分词中之运

  • 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints
    tutorial》

介绍: 使用deep
learning的人数脸要点检测,此外还有雷同首AWS部署教程

  • 《书籍推荐:Advanced Structured
    Prediction》

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇集了结构化预测世界众多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一诵读。网上公开之几段草稿:一,二,三,四,五

  • 《An Introduction to Matrix Concentration
    Inequalities》

介绍:
Tropp把数学家用强深装逼的数学语言形容的矩阵概率不等式用初等之法勾勒出来,是雅好之手册,领域外之paper各种证明还在用其中的结果。虽说是初等的,但要大的难以

  • 《The free big data sources you should
    know》

介绍:
不容错过之免费不行数据集,有些早就是习,有些可能还是率先软听说,内容过文本、数据、多媒体等,让他们陪你起来数据对的同吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍: 谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水上综述及实际建议

  • 《A Deep Dive into Recurrent Neural
    Nets》

介绍:
非常好之座谈递归神经网络的文章,覆盖了RNN的概念、原理、训练与优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还时有发生一样篇Deep Learning in a
Nutshell值得推介

  • 《机器上:学习资源》

介绍:里面融合了众底资源,例如角,在线课程,demo,数据做等。有分类

  • 《Statistical foundations of machine
    learning》

介绍:《机器上之统计基础》在线版,该手册希望在辩论及履行里找到平衡点,各要内容都陪有实在例子及数码,书中之例证程序都是为此R语言编写的。

  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》

介绍:IVAN VASILEV写的深浅上导引:从浅层感知机到深度网络。高但读

  • 《Research priorities for robust and beneficial artificial
    intelligence》

介绍:鲁棒与便宜之人为智能优先研究计划:一查封公开信,目前一度发Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等丁签字The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是近年霍金和Elon
Musk提醒人们注意AI的黑威胁。公开信的始末是AI科学家等站在便民社会的角度,展望人工智能的前景上扬方向,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四沾要求,以及要注意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研究比较少。其实还有平等管美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的形成从平开始之本身学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时节起了机器通过学习成长之后想操纵世界之状态。说及此处推荐收看。

  • 《metacademy》

介绍:里面冲词条提供了好多资源,还出连锁文化结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

  • 《FAIR open sources deep-learning modules for
    Torch》

介绍:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了一致文山会海软件库,以帮助开发者建立重不行、更快之深度上型。开放的软件库在
Facebook 被誉为模块。用她替代机械上园地常用的出环境 Torch
中之默认模块,可以以重复少的时间内训练还特别范围之神经网络模型。

  • 《浅析人脸检测的Haar分类器方法》

介绍:本文虽然是摹写于2012年,但是这篇稿子意是作者的经验的作。

  • 《如何变成平等各项数据科学家》

介绍:本文是针对性《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了开被有的的疑难解答和一些私房学习建议

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

介绍:非常好之深度上概述,对几种流行的深上型都开展了介绍及座谈

  • 《Hands-On Data Science with R Text
    Mining》

介绍:主要是叙了以R语言进行多少挖掘

  • 《Understanding
    Convolutions》

介绍:帮您掌握卷积神经网络,讲解很清晰,此外还有一定量首Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的别的有关神经网络文章吧深过硬

  • 《Introduction to Deep Learning
    Algorithms》

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

  • 《Learning Deep Architectures for
    AI》

介绍:一论学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

  • 《Geoffrey E.
    Hinton个人主页》

介绍:Geoffrey Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有介绍性文章与课件值得学习

  • 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF
    SCIENCE》

介绍:概率论:数理逻辑书籍

  • 《H2O》

介绍:一个据此来飞的统计,机器上而于数据量大之数学库

  • 《ICLR
    2015集会的arXiv稿件合集》

介绍:在此间你得看最近深度上有啊新取向。

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》

介绍:此书在消息搜索领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音搜索、网络消息寻找、搜索引擎实现等地方有关的书本、研究为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

  • 《Information Geometry and its Applications to Machine
    Learning》

介绍:信息几哪法及其于机械上着之施用

  • 《Legal Analytics – Introduction to the
    Course》

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器上解决法律相关分析及展望问题,相关的律采取包括预测编码、早期案例评估、案件完全状况的预计,定价与工作人员预测,司法行为预测相当。法律领域大家兴许都于陌生,不妨了解下。

  • 《文本及之算法》

介绍:
文中干了最漂亮,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统可说凡是一致比照科学的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

  • 《NeuralTalk》

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的打图像生成自然语言描述的工具。它实现了Google
(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训好之动物模型,你得拿狮子大象的照来尝试看

  • 《Deep Learning on Hadoop
    2.0》

介绍:本文主要介绍了当Hadoop2.0达动深度上,文章来源paypal

  • 《Practical recommendations for gradient-based training of deep
    architectures》

介绍:用基于梯度下降之计训练深度框架的实践推荐指导,作者是Yoshua
Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

  • 《Machine Learning With Statistical And Causal
    Methods》

介绍: 用统计与报方法做机械上(视频告诉)

  • 《Machine Learning Course
    180’》

介绍: 一个开腔机器上的Youtube视频教程。160成团。系统程度跟书可比拟。

  • 《回归(regression)、梯度下降(gradient
    descent)》

介绍:
机器学习中之数学,作者的研讨方向是机器上,并行计算如果你还眷恋询问一些其它的好望他博客的旁文章

  • 《美团推荐算法实践》

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

  • 《Deep Learning for Answer Sentence
    Selection》

介绍: 深度上用于问答系统答案句的挑

  • 《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
    Networks for Web Search

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上以文件计算中的使用

  • 《Awesome Public
    Datasets》

介绍: Awesome系列中之明数据集

  • 《Search Engine &
    Community》

介绍: 一个学问搜索引擎

  • 《spaCy》

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度极其抢之NLP库,快之缘由一样凡是用Cython写的,二凡是为此了只老抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

  • 《Collaborative Filtering with
    Spark》

介绍:
Fields大凡独数学研究为主,上面的这卖ppt是缘于Fields举办的移动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

  • 《Topic modeling
    的经论文》

介绍: Topic modeling 的藏论文,标注了重在点

  • 《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural
    Networks》

介绍:
多伦多大学以及Google合作的新论文,深度上啊得以就此来下围棋,据说会达成六截水平

  • 《机器上周刊第二冀》

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,Roboot,此外还推荐一个深上入门与综合资料

  • 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
    Learning》

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

  • 《Recommend :Hang Li
    Home》

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

  • 《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
    BIBLIOGRAPHY》

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的舆论库已经选定了963首经过分类的深上论文了,很多经典论文都已经用

  • 《MLMU.cz – Radim Řehůřek – Word2vec & friends
    (7.1.2015)》

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在同等赖机器上聚会及之告诉,关于word2vec及其优化、应用及扩充,很实用.国内网盘

  • 《Introducing streaming k-means in Spark
    1.2》

介绍:很多铺面还为此机器上来解决问题,提高用户体验。那么怎么可以被机器上又实时和有效性也?Spark
MLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究的Jeremy
Freeman脑神经科学家编写,最初是以实时处理他们每半时1TB底研究数据,现在颁为大家用了。

  • 《LDA入门与Java实现》

介绍:
这是平等篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供相同卖开箱即用Java实现。本文特记录基本概念与原理,并无涉及公式推导。文中的LDA实现基本组成部分以了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能够与地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

  • 《AMiner – Open Science
    Platform》

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络被挖深度知识、面向科技特别数目的发掘。收集近4000万作者信息、8000万论文信息、1亿大抵引用关系、链接近8百万知识点;支持专家搜索、机构排名、科研成果评价、会议排名。

  • 《What are some interesting Word2Vec
    results?》

介绍: Quora上之主题,讨论Word2Vec之幽默应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014特级论文里之辨析结果及新措施,Daniel
Hammack给来了搜寻特异词的有些应用并提供了(Python)代码

  • 《机器上公开课汇总》

介绍:
机器学习公开课汇总,虽然中的微课程已经归档过了,但是还有个别的音并未。感谢课程图谱的小编

  • 《A First Course in Linear
    Algebra》

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】Robert Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰弗逊1813年之归依

  • 《libfacedetection》

介绍:libfacedetection是深圳大学开源的一个人数脸图像识别库。包含正面与多视角人口脸检测两独算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍增), 准确度高
(FDDB非公开类评测排名第二),能估计人数脸角度。

  • 《Inverting a
    Steady-State》

介绍:WSDM2015绝佳论文
把马尔可夫链理论用在了图分析者,比一般的propagation
model更加深刻一些。通过全局的泰分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理(转移受到附近之熏陶系数影响)。可以据此来反求每个节点的震慑系数

  • 《机器上入门书单》

介绍:机器上入门书籍,切切实实介绍

  • 《The Trouble with
    SVMs》

介绍:
非常深的强调特征选择针对性分类器重要性的章。情感分类中,根据互信息对复杂高维特征降维再采取节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更理想的效应,训练与归类时间呢大大降低——更重要的凡,不必花费大量工夫以上学和优化SVM上——特征呢一致no
free lunch

  • 《Rise of the
    Machines》

介绍:CMU的统计系和计算机有关知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,对比了统计以及机具上的差异

  • 《实例详解机器上怎么解决问题》

介绍:随着大数额时代的来,机器上变成化解问题之均等种植重要且要的工具。不管是工业界还是学术界,机器上还是一个炙手可热的大方向,但是学术界以及工业界对机械上之研讨各个起讲究,学术界侧重于对机械上理论的钻研,工业界侧重于如何用机器上来缓解实际问题。这篇文章是美团的其实条件遭受之实战篇

  • 《Gaussian Processes for Machine
    Learning》

介绍:面向机器上之高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选择与超参优化、高斯模型与任何模型关系、大数据集的逼近方法齐,微盘下载

  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in
    Python》

介绍:Python下之文书模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似系数)、partial_ratio(局部相似系数)、token_sort_ratio(词排序相似系数)、token_set_ratio(词集合相似系数)等
github

  • 《Blocks》

介绍:Blocks是根据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道与算法,帮您再度快地开创与管制NN模块.

  • 《Introduction to Machine
    Learning》

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一期待的机器上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期恰好开拍,课程4K高清视频并到Youtube上,目前正好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣之同校可以关心,非常适合入门.

  • 《Collaborative Feature Learning from Social
    Media》

介绍:用社交用户作为上图片的一块儿特征,可重复好地发挥图片内容相似性。由于未借助于让人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的落和保洁;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

  • 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
    series》

介绍:Twitter技术团队本着前段时间开源的流年序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中针对好的定义跟分析深值得参考,文中也关系——异常是高针对性的,某个圈子支出之万分检测以另外世界直接用而不行.

  • 《Empower Your Team to Deal with Data-Quality
    Issues》

介绍:聚焦数据质量问题之对答,数据质量对各种框框企业之习性与效率都紧要,文中总结发生(不制止)22栽典型数据质量问题表现的信号,以及卓越的数额质量解决方案(清洗、去又、统一、匹配、权限清理等)

  • 《中文分词入门的资源》

介绍:中文分词入门的资源.

  • 《Deep Learning Summit, San Francisco,
    2015》

介绍:15年旧金山纵深上峰会视频采访,国内云盘

  • 《Introduction to Conditional Random
    Fields》

介绍:很好之尺码仍机场(CRF)介绍文章,作者的读书笔记

  • 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural
    Networks》

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现高效准确之依存关系解析器

  • 《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
    for Using GPUs in Deep
    Learning》

介绍:做深度上怎样挑选GPU的提议

  • 《Sparse Linear
    Models》

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授于H2O.ai
Meet-Up上之语,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型,13年跟主题报告
、讲义.

  • 《Awesome Computer
    Vision》

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量!作者的翻新频率为蛮频繁

  • 《Adam
    Szeidl》

介绍: social networks course

  • 《Building and deploying large-scale machine learning
    pipelines》

介绍: 大规模机器上流程的构建和部署.

  • 《人脸识别开发包》

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、说明书.

  • 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
    Torch》

介绍: 采用Torch用深度上网络了解NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

  • 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for
    NLP》

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一首有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来写NLP中各项任务的难度.

  • 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and
    Beyond》

介绍: 信息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经概率模型演变而来
2)捕捉了向量空间模型中三单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)并且包含集成学习之考虑:组合了BM11及BM15星星单模型。4)作者是BM25之发起人和Okapi实现者Robertson.

  • 《Introduction to ARMA Time Series Models –
    simplified》

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简便介绍,ARMA是研讨时序列的重要艺术,由从回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

  • 《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
    Machine
    Translation》

介绍: 把源target的attention signal加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的范好之多neural network joint model

  • 《Spices form the basis of food pairing in Indian
    cuisine》

介绍:
揭开印度菜肴的香秘诀——通过对大气菜系原料关系之挖,发现印度菜肴香的因由有是里面的寓意互相冲突,很有意思的文本挖掘研究

  • 《HMM相关文章索引》

介绍: HMM相关文章

  • 《Zipf’s and Heap’s
    law》

介绍:
1)词频与那个降序排序的涉及,最著名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了对甚高频以及那个低频词的状 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,英语0.4-0.6)成正比

  • 《I am Jürgen Schmidhuber,
    AMA》

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上之AMA(Ask Me
Anything)主题,有成百上千RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心看,相信你吗会见受益匪浅.

  • 《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:
成G上T的学数据,HN近期热议话题,主题涉及机械上、NLP、SNA等。下载最简便易行的点子,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

  • 《机器上相互速查表》

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原的Cheat
Sheet基础及长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

  • 《A Full Hardware Guide to Deep
    Learning》

介绍: 深度上之到硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

  • 《行人检测(Pedestrian
    Detection)资源》

介绍:Pedestrian Detection paper & data

  • 《A specialized face-processing network consistent with the
    representational geometry of monkey face
    patches》

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在面识别及您本身还是师,即使细微的出入吗能鉴别。研究就证实人类同灵长类动物在脸部加工及差于任何物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的一应俱全结合。

  • 《Neural Net in C++
    Tutorial》

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了于是而调剂梯度下降和可调节动量法设计以及编码经典BP神经网络,网络经过训练可以做出惊人和不错的事物下。此外作者博客的另外文章也非常科学。

  • 《How to Choose a Neural
    Network》

介绍:deeplearning4j官网提供的其实应用场景NN选择参考表,列举了有的典型问题建议用的神经网络

  • 《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala,
    Go)》

介绍:一个深度上类,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多只版的代码

  • 《Deep Learning
    Tutorials》

介绍:深度上课程

  • 《自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教授》

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教授.

  • 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
    Clustering》

介绍:Google对Facebook DeepFace的雄强回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上及99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别以及聚类.

  • 《MLlib中的Random
    Forests和Boosting》

介绍:本文来源Databricks公司网站的一模一样篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们以MLlib中的分布式实现,以及展示一些简练的事例并提议该打哪儿达手.中文版.

  • 《Sum-Product Networks(SPN)

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供论文及贯彻代码.

  • 《Neural Network Dependency
    Parser》

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

  • 《神经网络语言模型》

介绍:本文根据神经网络的腾飞进程,详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的样式,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,总结的特别好.

  • 《Classifying Spam Emails using Text and Readability
    Features》

介绍:经典问题的新研究:利用文本及可读性特征分类垃圾邮件。

  • 《BCI Challenge @ NER
    2015》

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞赛优化方案源码及文档,包括完全的数量处理流程,是学习Python数据处理以及Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

  • 《IPOL Journal · Image Processing On
    Line》

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理以及图像分析的研讨期刊,每篇文章还包含一个算法和相应的代码、Demo和实验文档。文本以及源码是透过了同行评审的。IPOL是开放之不错和而再次的研究期刊。我直接惦念做点类似之干活,拉近产品跟技巧中的距离.

  • 《Machine learning classification over encrypted
    data》

介绍:出自MIT,研究加密数据快速分类问题.

  • 《purine2》

介绍:新加坡LV实验室之神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework,支持构建各种互动的架,在多机多卡,同步更新参数的景况下中心达成线性加速。12片Titan
20时好完成Googlenet的教练。

  • 《Machine Learning
    Resources》

介绍:这是一个机上资源库,虽然比较少.但蚊子再稍加吗是肉.有凸起部分.此外还有一个是因为zheng
Rui整理的机械上资源.

  • 《Hands-on with machine
    learning》

介绍:Chase
Davis在NICAR15高达的主题报告材料,用Scikit-Learn做监督上之入门例子.

  • 《The Natural Language Processing
    Dictionary》

介绍:这是如出一辙仍自然语言处理的词典,从1998年开始到当下攒了无数的正式词语解释,如果您是同个正入门的朋友.可以借这按照词典让祥和成长更快.

  • 《PageRank Approach to Ranking National Football
    Teams》

介绍:通过分析1930年交今天之竞数据,用PageRank计算世界杯参赛球队排名榜.

  • 《R
    Tutorial》

介绍:R语言教程,此外尚引进一个R语言教程An Introduction to
R.

  • 《Fast unfolding of communities in large
    networks》

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的长足算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即根据此.

  • 《NUML》

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

  • 《synaptic.Js》

介绍: 支持node.js的JS神经网络库,可每当客户端浏览器被运行,支持LSTM等
github地址

  • 《Machine learning for package users with R (1): Decision
    Tree》

介绍: 决策树

  • 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and
    Autoencoders》

介绍:
讨论深度上自动编码器如何有效应对维数灾难,境内翻译

  • 《Advanced Optimization and Randomized
    Methods》

介绍: CMU的优化及人身自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器上之木本,值得深刻学
国内云(视频)

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

介绍:
“面向视觉识别的CNN”课程设计报告集锦.近百首,内容涉嫌图像识别应用之各个方面

  • 《Topic modeling with LDA: MLlib meets
    GraphX》

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大LDA主题抽取.

  • 《Deep Learning for Multi-label
    Classification》

介绍: 基于深度上之大都标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

  • 《Google DeepMind
    publications》

介绍: DeepMind论文集锦

  • 《kaldi》

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它时托管在sourceforge上面

  • 《Data Journalism
    Handbook》

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内产生热情的冤家翻译了中文版,大家也得以在线阅读

  • 《Data Mining Problems in
    Retail》

介绍: 零售领域的多少挖掘文章.

  • 《Understanding Convolution in Deep
    Learning》

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

  • 《pandas: powerful Python data analysis
    toolkit》

介绍: 非常有力的Python的数量解析工具包.

  • 《Text Analytics
    2015》

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

  • 《Deep Learning libraries and first experiments with
    Theano》

介绍: 深度上框架、库调研和Theano的始测试体会报告.

  • 《DEEP
    learning》

介绍: MIT的Yoshua Bengio等人口讲深度上之新书,还不定稿,线及提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

  • 《simplebayes》

介绍: Python下起来源而持久化朴素贝叶斯分类库.

  • 《Paracel》

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

  • 《HanLP:Han Language
    processing》

介绍: 开源汉语言处理包.

  • 《Simple Neural Network implementation in
    Ruby》

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:神经网络黑客入门.

  • 《The Open-Source Data Science
    Masters》

介绍:好多数码科学家名人推荐,还有资料.

  • 《Text Understanding from
    Scratch》

介绍:实现项目现已开源在github上面Crepe

  • 《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from
    Word
    Embeddings》

介绍:作者发现,经过调参,传统的法为能够跟word2vec取多的效能。另外,无论作者怎么碰,GloVe都较不过word2vec.

  • 《CS224d: Deep Learning for Natural Language
    Processing》

介绍:Stanford深度上及自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

  • 《Math Essentials in Machine
    Learning》

介绍:机器上着之主要数学概念.

  • 《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
    Short-Term Memory
    Networks》

介绍:用于改善语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断与感情分类功能挺好.贯彻代码.

  • 《Statistical Machine
    Learning》

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机械上课程,先编制课程也机械上(10-715)和中间统计学(36-705),聚焦统计理论及方式以机械上世界应用.

  • 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic
    Optimization》

介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法及自由优化学科》是哈佛应用数学研究生教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣之爱侣一定要省,提供授课视频及课上IPN讲义.

  • 《生物医学的SPARK大数量运用》

介绍:生物医学的SPARK大数目应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末可关心一下官方主页.

  • 《ACL
    Anthology》

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,请以提出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归纳翻译规律、自动理解语境、自动识别语义等等)之前,请通过谷歌学术简单搜一下,如果谷歌不可用,这个网址有是圈子几很顶会的论文列表,切不可断章取义,胡乱假设.

  • 《Twitter Sentiment Detection via Ensemble Classification Using
    Averaged Confidence
    Scores》

介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,心想事成代码.

  • 《NIPS 2014 CIML
    workshop》

介绍:NIPS CiML 2014底PPT,NIPS是神经信息处理系统进展大会的英文简称.

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

介绍:斯坦福的深浅上课程的Projects 每个人犹使描绘一个舆论级别之报告
里面来局部怪有意思的使用 大家可以望 .

  • 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression
    Alternatives in
    R》

介绍:R语言线性回归多方案速度比实际方案包括lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

  • 《Back-to-Basics Weekend Reading – Machine
    Learning》

介绍:文中涉及的老三首论文(机器上那些从、无监控聚类综述、监督分类归纳)都充分经典,Domnigos的机上课也十分美

  • 《A Probabilistic Theory of Deep
    Learning》

介绍:莱斯大学(Rice University)的纵深上之几率理论.

  • 《Nonsensical beer reviews via Markov
    chains》

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

  • 《Deep Learning for Natural Language Processing (without
    Magic)》

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

  • 《Introduction to Data Analysis using Machine
    Learning》

介绍:用机器上做多少解析,David Taylor最近于McGill
University研讨会及之告诉,还提供了同等多样讲话机器上道的ipn,很有价
GitHub.国内

  • 《Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video
    Classification》

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

  • 《How does Quora use machine learning in
    2015?》

介绍:Quora怎么用机器学习.

  • 《Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at
    Scale》

介绍:亚马逊于机械上点的一对用,代码示例.

  • 《Parallel Machine Learning with scikit-learn and
    IPython》

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

  • 《Intro to machine learning with
    scikit-learn》

介绍:DataSchool的机械上基本概念教学.

  • 《DeepCLn》

介绍:一个根据OpenGL实现的卷积神经网络,支持Linux及Windows系.

  • 《An Inside Look at the Components of a Recommendation
    Engine》

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

  • 《Forecasting in Economics, Business, Finance and
    Beyond》

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

  • 《Time Series Econometrics – A Concise
    Course》

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量经济学》.

  • 《A comparison of open source tools for sentiment
    analysis》

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

  • 《Pattern Recognition And Machine
    Learning》

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

  • 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining

介绍:用于Web分析以及数量挖掘的几率数据结构.

  • 《Machine learning in navigation devices: detect maneuvers using
    accelerometer and
    gyroscope》

介绍:机器上以导航者的应用.

  • 《Neural Networks Demystified

介绍:Neural Networks Demystified系列视频,Stephen
Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

  • 《swirl + DataCamp

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据对在线交互教程.

  • 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks

介绍:关于深度上及RNN的座谈 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks.

  • 《深度加深学习(Deep Reinforcement
    Learning)的资源》

介绍:Deep Reinforcement Learning.

  • 《Machine Learning with
    Scikit-Learn》

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

  • 《PDNN》

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

  • 《Introduction to Machine
    Learning》

介绍:15年青春学期CMU的机上课程,由Alex
Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.国内镜像.

  • 《Big Data
    Processing》

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

  • 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and
    Scalable》

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机上,境内镜像.

  • 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene
    Perception》

介绍:以往上千实行代码概率编程(语言)实现就待50行.

  • 《Beautiful plotting in R: A ggplot2
    cheatsheet》

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外一个,此外尚推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》.

  • 《Using Structured Events to Predict Stock Price Movement: An
    Empirical
    Investigation》

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

  • 《International Joint Conference on Artificial Intelligence
    Accepted
    paper》

介绍:国际人工智能联合会议任用论文列表,大部分舆论而采用Google找到.

  • 《Why GEMM is at the heart of deep
    learning》

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上之首要性.

  • 《Distributed (Deep) Machine Learning
    Common》

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

  • 《Reinforcement Learning: An
    Introduction》

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.

  • 《Free ebook: Microsoft Azure Essentials: Azure Machine
    Learning》

介绍:免费写:Azure ML使用精要.

  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》

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

  • 《Machine Learning is Fun! – The world’s easiest introduction to
    Machine
    Learning》

介绍:有趣的机械上:最醒目入门指南,中文版.

  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:深度上简明介绍,中文版.

  • 《Wormhole》

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

  • 《convnet-benchmarks》

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

  • 《This catalogue lists resources developed by faculty and students
    of the Language Technologies
    Institute.》

介绍:卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源全,包括大气底NLP开源软件工具确保,基础数据集,论文集,数据挖掘教程,机器上资源.

  • 《Sentiment Analysis on
    Twitter》

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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