机器学习与深度学习材料

文:大头

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

当您觉得温馨已经无法前行的时候,那就是为着某个人,继续前可以吗!

05月24日,在毫无征兆地气象下收受妇幼医院短信通知,陪内人拿唐氏前期筛查报告。由于以前做得唐氏早期筛查和NT等各样目的,都显示怀中乖乖尤其健康。

介绍:那是瑞士联邦人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的流行版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时日排序,从1940年早先讲起,到60-80年代,80-90年代,一贯讲到2000年后及近期几年的拓展。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用非凡周密.

为此,对先前时期报告结果大家并从未想过会出意外,理所当然认为都是正规的!结果,看到报告刹那间,有一项目的显然标志着“高危”,给我们当头一棒!

↑唐氏后期筛查报告

介绍:那是一份python机器学习库,要是您是一位python工程师而且想深切的读书机器学习.那么那篇作品或许可以协助到你.

老婆双手拿着告诉,当场就痛不欲生,失声痛哭。

医务卫生人员一看也慌了,拿出过去的高危案例来安慰我们,让大家毫不太担心:“那只是从头筛查结果,必要进一步做无创产前胎儿DNA检测来排查”。

介绍:这一篇介绍要是安插和保管属于您自己的机械学习项目标小说,里面提供了管制模版、数据管理与实践方法.

我强忍着泪花,陪着老婆坐在医院大门口一侧阶梯上,边安慰她边在网上查询着第几次接触到的新名词:无创产前胎儿DNA检测。

怎么也不肯相信,大家的宝贝怎么可能是高危儿。

介绍:假若您还不亮堂怎么样是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成汉语,假如有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

对那所医院持困惑态度,接近早晨4点30分,大家去了地点别的一家人民医院咨询结果,医务卫生人员一样也是提出做DNA检测,费用1980元,须求送样到新疆奥兰多某诊所,结果须要7~12个工作日得到。

更害怕的是,医务卫生人员说只要无创DNA检测,还有难题来说,那就得做羊水穿刺,此前就听过许五人说过羊水穿刺那项检查,更加危险,有自然的不孕症率,内人一听到欲加颤抖起来,不过本次他止住了哭泣!

介绍:R语言是机器学习的最主要语言,有众多的对象想学学R语言,可是接连忘记一些函数与根本字的意义。那么那篇文章或许能够协助到你

带着忧虑的心思,妻子留在医院抽血,在此之前见他抽血都是闭着眼睛的,但这次,我看他双眼睁得大大的,瞧着那抽得满满的一管血。从她坚定的视力中自己看看,她必然相信大家的宝贝是健康的,绝对小意思。

自己急迅回家拿现金缴费,接近5点抽完血,接下去就是由来已久的越来越排查结果等待!虽心里那样想,宝宝肯定没难题,可是一想到报告上呈现的“高危害”七个字,如同往自家的心坎捅一刀,进入视觉范围的一体,都变成钻心的利器。

介绍:我该怎么抉择机器学习算法,那篇小说比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的高低,其余钻探了样本大小、Feature与Model权衡等难点。其余还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

想开婴孩情景,想着宝宝现在在内人肚子里胎动,我最后等不及掉下眼泪,都记不起上次是如曾几何时候掉眼泪的,但向来不让宝妈看到,怕他更伤感。

伺机结果里面,我一心没有动机做作业,一天都不觉得饥饿,抱歉地推掉两场上千人的对外分享在线课程,自己的元宝成长会一月失利拖延主旨课程也延后了,公众号小说更新很少,写不出走心小说,公布了感到功用糟糕又删掉。

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,小编对于例子的挑三拣四、理论的介绍都很成功,安份守己。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

追思起爱妻怀孕的五个多月时间,我投入过多精力到福特号写作运营,课程制作分享以及民用学习成长方面,忽略对她们三人的全心全意照顾,内心觉得愧疚,或许本次报告就是小宝宝在提醒我,应该为TA的来到做点什么!

恰巧遇见五一放假,到了第10个工作日照旧没有接到结果!主动打电话给联络人士,询问意况。

介绍:<机器学习与优化>那是一本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也切合老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许那本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

打电话是礼拜三快下班时,来不及找人,须要等待下周五再确认。

又是两日焦急的等候,小城市由于治疗规范的限量,办事功效也像那边的生活节奏一样,更加慢,反正就是等、等、等。

介绍:小编是根源百度,不过她本身已经在二〇一四年六月份报名离职了。然而那篇小说很不错固然您不明了深度学习与协助向量机/总括学习理论有怎么着关联?那么相应及时看看那篇小说.

在那十多天之内,本身构思着,怎样为小婴孩多做点什么?为宝妈多分担点什么?

自身想为婴儿画一本彩色手账绘本,想到宝宝眼中所看到的绚丽多彩画面和颜悦色情景,尤其坚决我的做法。

介绍:那本书是由谷歌公司和MIT共同出品的处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)表明,归结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)几率,随机行走。5)递归。等等

由于担心自己绘画手残党、字丑族,怕完全胜任不了。不过对团结新宗旨知识学习平昔又是很擅长,自己以往讲过21时辰新技巧快捷炼成术体系课程,逐步解除疑虑。

那就是说,手账是不是可以和自我眼前的花边时间管理个人品牌整合呢?有画面感,也有新闻内容含量,可谓一矢双穿。婴孩看到图案,也是从小耳濡目染我的美丽习惯。

介绍:音讯时代的处理器科学理论,方今国内有纸质书购买,iTunes购买

昔日,我分享个人成长思维形式,以及落地执行工具,写的小说都是各类软件APP,手账正好也是对此方面的补充。

添加个人成长类公众号订阅,基本上70%上述都是女性,在软件学习方面许多都是小白,不过对手账更有感。

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学R语言的同窗选读。

从以往的大洋成长会和走路星球训练营印证上述结果,我一挥而就解锁大头时间管理手账新技巧,作为新的研商方向,边学习做执行边推广,也总算符合用户定位必要。

画手账是自我那段时日唯一可以静得下心来做的工作,排版设计、铅笔画草稿、上色,下午时时2~3个刻钟不知不觉就过去了。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
近来, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提议了20个难题,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。

在灰色的办公桌台灯映射下,一笔一画,有种进入幸福的心流状态感觉,完全忘记时间的留存,让自家那位番茄工作法推广者也惭愧。

那两幅手账是出新成果,一幅是大头3月观影清单,另一幅是元宝30天大头减脂记录。

介绍:不会统计如何是好?不知晓如何抉择卓越的计算模型如何做?那那篇小说你的大好读一读了巴黎综合理工JoshuaB. Tenenbaum和加州圣地亚哥分校州立Zoubin Ghahramani合营,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。可以自行拔取回归模型系列,还可以自动写报告…

↑彩色风格3月观影手账

↑30天减脂练习打卡

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同学可以通晓一下

天天观察一部影视,看似一种很奢侈、又很浪费时间的运动。

事实上,带着明显的大旨知识模块学习,全世界都足以改为您的读书资料,而不只局限在书本上。电影、书本、旅行都是很棒的提拔自身学习方法。

介绍:那是一本音讯寻找相关的书本,是由加州Berkeley分校Manning与谷歌(谷歌)副总监Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的音信搜索教材之一。近日作者扩大了该科目标幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

看电影不可以改变世界,改变的是世界观,以及在路上获得更好的温馨。

读书风格分为视觉、听觉、触觉、嗅觉,读书首要靠视觉、听播客靠听觉,下手抓好验靠触觉和嗅觉,而看电影是融合视觉和听觉的学习方式,从分歧电影风格中感受主人公所经历的成套。

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来诠释机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

看完一部影片为主要求1个半钟头,有的长达2个多钟头,时间上的行使自身大旨都是用得零碎时间。

未雨绸缪一日三餐素材时,洗碗打扫厨房卫生时,带一个黑莓有线蓝牙( Bluetooth® )耳麦观望。

介绍:雅虎切磋院的数目集汇总:
蕴含语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的多少。

这般承担家庭的要紧健康饮食生活和普通清洁照顾,也让原来我很厌恶的洗碗进程,转变成为一项享受进度。

上述手账风格,我接连感觉很娘,不太相符我那个大佬爷们儿做,我干脆拿任何本子做一套极简主义风格的手账,黄色为主、协助颜色点缀,前边风格手账为小婴孩而做,前边手账为投机做。

介绍:那是一本澳国国立计算学知名教师Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二零一四年元月早已开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

大洋习惯打卡,让自己在花好月圆的征程上不失败。是或不是真有甜蜜并非在于天性,而是在于人的习惯。

↑ 大头习惯打卡

介绍:机器学习最佳入门学习材料会聚是专为机器学习初专家推荐的上品学习资源,支持初学者快捷入门。而且那篇作品的介绍已经被翻译成中文版。若是您有点熟知,那么自己提议你先看一看粤语的介绍。

极简风格的大头电影清单,零星几笔书写着观影历程。

在那个天的手账沉浸式学习中,体会到甜蜜的情状,是宝宝让自身解锁那门新技巧,谢谢TA.

介绍:重要是顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包蕴几本综述小说,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全体都得以在google上找到。

07月09日,大家好不简单接过电话布告,告知宝宝健康的进一步结果,当时自家和宝妈击掌相迎,如释重负!这一遍,老婆是喜极而泣。(内人真爱哭)

头天自己在健身房操练时,微信上收取剽悍一只猫群的收集人朱莉娅新闻,和自己认可从前的采访稿文字细节。

介绍:那是一本图书,首要介绍的是跨语言音信寻找方面的文化。理论很多

和她的拉扯中,她谈到因为夏日男女总因为阴霾头痛,他们全家人离开阿瓜斯卡连特斯到克赖斯特彻奇举家搬迁。那一刻,很感动!

↑ 和Julia聊天记录

介绍:本文共有两个体系,小编是源于IBM的工程师。它最主要介绍了引进引擎相关算法,并帮衬读者很快的落实那个算法。
商讨推荐引擎内部的绝密,第 2 局地: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,探索推荐引擎内部的地下,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

为了宝宝,一切都值!逐步来,一起加油!

心中一直就好像此想着:“婴儿期待着自身的中标吧,我想还未落地的宝宝因为有本人这么的一个大爷而深感骄傲”越是如此想,就更加比从前更坚强!

介绍:康奈尔大学信息科学系助理教授戴维Mimno写的《对机械学习初专家的少数指出》,
写的挺实在,强调举行与理论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本有关分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是华盛顿圣Louis分校的James L.
McClelland。器重介绍了各类神级网络算法的分布式完毕,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参见下

介绍:【“机器学习”是如何?】JohnPlatt是微软探究院独立数学家,17年来她一贯在机器学习园地耕耘。近日机器学习变得烜赫一时,Platt和同事们遂决定设立博客,向公众介绍机器学习的研商进展。机器学习是什么,被利用在什么地方?来看Platt的那篇博文

介绍:二〇一四年国际机器学习大会(ICML)已经于五月21-26日在国家会议主题热闹举行。本次大会由微软澳大利亚(Australia)研商院和南开高校共同主办,是以此富有30多年历史并知名世界的机械学习世界的盛会首次来到中国,已成功掀起全世界1200多位学者的提请参与。干货很多,值得深刻学习下

介绍:那篇小说首假使以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的实际运用,RankNet对NDCG之类不灵活,插足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模型就做到了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,拉姆daMART,尤其以LambdaMART最为卓绝,代表诗歌为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

此外,Burges还有许多有名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍: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点意见。通过学习,你也将促成多少个效益学习/深度学习算法,能观察它们为你工作,并就学怎么运用/适应那个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是如数家珍的督查学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),倘使您不熟知那些想法,大家提议你去那里机械学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它那有关那套教程的源代码在github下边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:这份文档来自微软探讨院,精髓很多。假诺需求完全精晓,要求自然的机械学习基础。然而有些地点会令人耳目一新,毛塞顿开。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的文章,讲的已经算相比详细的了

介绍:每日请一个大牛来讲座,主要涉及机械学习,大数目解析,并行总括以及人脑研商。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个至上完整的机器学习开源库统计,要是你以为那么些碉堡了,这背后这些列表会更让你感叹:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的对象进行了翻译华语介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、北大高校统计机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程所有摄像已经可以在俄亥俄州立公开课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与试验也足以下载。

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着清华结业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经互联网的免费在线书,已经写了三章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的教义。

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机械学习库,根据大数据、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类举行了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最宗旨的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候怀疑人们都是,很多算法是一类算法,而有点算法又是从其余算法中拉开出来的。那里,大家从八个方面来给我们介绍,第二个地方是上学的章程,首个方面是算法的类似性。

介绍:看标题你早已知道了是哪些内容,没错。里面有不少经文的机器学习杂谈值得仔细与一再的读书。

介绍:摄像由亚拉巴马理理大学(Caltech)出品。必要希腊语底子。

介绍:总计了机器学习的经典图书,包蕴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,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去读书。不多我提议你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到学者。不过看完下边装有资料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且自己曾经帮您找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习体系,用来缓解预测方面的题材,比如
YouTube 的视频推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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

介绍:统计机视觉入门以前景目的检测1(统计)

介绍:统计机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初专家的入门作品。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:下集在那边不可名状的伽玛函数(下)

介绍:作者王益如今是腾讯广告算法老董,王益硕士毕业后在google任切磋。那篇文章王益硕士7年来从谷歌(Google)到腾讯对此分布机器学习的所见所闻。值得细读

介绍:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级须要学习的读本和控制的文化。那样,给机器学习者提供一个上扬的途径图,避防走弯路。别的,整个网站都是有关机器学习的,资源很充足。

介绍:机器学习种种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的商讨员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的形式和接纳的电子书

介绍:2014年三月CMU举行的机器学习秋日课刚刚截至有近50钟头的摄像、十多少个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名教师都是牛人:包罗大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的大旨解说。
Sibyl是一个监督式机器学习种类,用来解决预测方面的题材,比如YouTube的摄像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(Google)切磋院的Christian
Szegedy在谷歌(Google)商讨院的博客上简要地介绍了她们当年列席ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。尽管不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、米国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”如若您有10亿法郎,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿加元建造一个NASA级其他自然语言处理探究项目。”

介绍:常会晤试之机器学习算法思想简单梳理,其余小编还有一部分别样的机器学习与数量挖掘小说深度学习小说,不仅是论战还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文件与数量挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上不时取得正确成绩的提姆Dettmers介绍了他自己是怎么接纳深度学习的GPUs,
以及个体怎样打造深度学习的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 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把这么些科目翻译成了粤语。若是你波兰语糟糕,可以看看那些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像是大数目)。其实过多个人都还不知底什么是深度学习。这篇小说由表及里。告诉您深度学究竟是如何!

介绍:那是早稻田高校做的一免费课程(很勉强),那一个可以给您在深度学习的途中给你一个学习的思绪。里面涉及了有些为主的算法。而且告诉你什么样去采取到实在条件中。中文版

介绍:那是孟买大学做的一个纵深学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个实际上使用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读这一个内容须求有早晚的基本功。

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,每个任务又分别分类列举若干常用相关工具包) 例如:
机器学习,自然语言处理,时间体系分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量教育学,心境统计学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是眼下数量解析世界的一个热门内容。很三人在平时的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您统计一下大规模的机器学习算法,以供你在干活和读书中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还统计了一些个密密麻麻。其余还作者还了一个文章导航.极度的感谢小编计算。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理种类之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013学科。有mp5,
mp4,
pdf种种下载
他是London高校教学,目前也在Facebook工作,他二〇一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个交大大学电脑高校开发的开源闽南语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功效,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

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

介绍:对于斯拉维尼亚语不好,但又很想上学机器学习的爱侣。是一个大的便民。机器学习周刊近期紧要提供中文版,如故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。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重中之重数学初阶课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂更加不易于,即使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的兴味。我个人推举的一级《线性代数》课程是巴黎综合理工GilbertStrang助教的教程。
课程主页

介绍:大数量数据处理资源、工具不完备列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。很赞的资源集中。

介绍:雅虎约请了一名来自本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的千家万户摄像课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的辩解基础知识。

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的首个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志通信了UCLA数学大学生Chris McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器学习情势破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了相恋网站2万女用户的600万难题答案,对她们开展了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终终于取得了真爱。科学和技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一四年六月1日开拍,该课属于MIT大学生级其余教程,对机器人和非线性动力系统感兴趣的恋人不妨可以挑衅一下那门科目!

介绍:mllib实践经验分享

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍:NLP常用音信资源*
《NLP常用音讯资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年开班在总计机科学的舆论中被引述次数最多的散文

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂谈中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们使用。可以实时的搜集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会三番四回公开。

介绍:【神经互连网黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),怎么着更好读书它?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作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你从头写代码,一切将变得原原本本。他刚宣布了一本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做影评的心境分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了俺们怎样?

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教师(迈克尔 I.
Jordan)教授是机械学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深刻的兴味。因而,很多发问的题材中富含了机器学习世界的各项模型,Jordan教师对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*搜寻是人为智能基本算法,用于高效地查找图中两点的极品途径,
主题是 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到目标顶点的估价代价。合集

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以在几分种内落成NLP on Azure
Website的布署,马上初阶对FNLP种种特色的试用,或者以REST
API的花样调用FNLP的语言分析功用

介绍:现任清华高校首席助教、计算机软件博士生导师。总结机科学商讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数据、生物音信再到量子总计等,Amund
Tveit等珍爱了一个DeepLearning.University小品种:收集从二〇一四年始发深度学习文献,相信可以作为深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend

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

介绍:小编是深浅学习一线大牛Bengio组写的学科,算法深切显出,还有已毕代码,一步步拓展。

介绍:许多价值观的机器学习职务都是在就学function,但是谷歌(谷歌(Google))脚下有始发学习算法的可行性。谷歌(谷歌)其它的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是One plus技术有限集团,诺亚方舟实验室,首席地理学家的李航硕士写的关于音讯搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上的选拔,此外还有三个。一个是识别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是互联网舆论及其分析技术

介绍:该学科是和讯公开课的收款课程,不贵,一级福利。重要适合于对运用R语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者统计了三代机器学习算法完成的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的扩展,第三代如斯Parker和Storm达成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总结机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,别的三本是Hartley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
《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的多如牛毛施用,以及她们在做推荐进程中收获的部分经验。最终一条经验是应该监控log数据的品质,因为推荐的质量很看重数据的质料!

介绍:初大方怎么着查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:如何选取深度学习与大数目营造对话系统

介绍:Francis Bach合营的关于稀疏建模的新综合(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采纳,而且率先部分关于Why does
the l1-norm induce sparsity的解释也很不错。

介绍:RKHS是机器学习中首要的定义,其在large
margin分类器上的选拔也是广为熟稔的。即使没有较好的数学基础,直接了解RKHS可能会正确。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深切浅出,一共才12页。

介绍:许多同桌对于机器学习及深度学习的困惑在于,数学方面已经大概了然了,不过动起手来却不通晓如何出手写代码。早稻田深度学习大学生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写神经互连网和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文仲过五遍最流行的机械学习算法,大概通晓怎么方法可用,很有赞助。

介绍:这一个里面有很多有关机器学习、信号处理、计算机视觉、深远学习、神经互联网等世界的大气源代码(或可实施代码)及相关杂谈。科研写杂谈的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的纵深学习课程资料,有视频

介绍:计算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:数量挖掘十大经典算法之一

介绍:github上边100个分外棒的序列

介绍:当前加州大学Owen分校为机械学习社区维护着306个数据集。询问数据集

介绍:Andrej Karpathy 是麻省理工大学Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的稿子不多,但各类都很踏实,在每一个题材上都成功了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示,舆论在此处

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数据挖掘比赛的称号。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位大不列颠及北爱尔兰联合王国出生的乘除机学家和心情学家,以其在神经互连网方面的进献盛名。辛顿是反向传来算法和对待散度算法的发明人之一,也是深浅学习的能动促进者.

介绍:微软商讨院深度学习技术大目的在于CIKM2014
上有关《自然语言处理的纵深学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<协理向量机的反复限价订单的动态建模>采取了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股票交易所的订单日志数据打造价格移动预测模型。(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小伙伴联手探索有关于机器学习的多少个理论性难题,并交给一些有意义的下结论。最终经过一些实例来证实这几个理论难题的物理意义和骨子里行使价值。

介绍:小编还著有《那就是摸索引擎:大旨技术详解》一书,首假使介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读作品援引

介绍:推荐系统经典随想文献

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其使用”切磋会PPT

介绍:总计学习是有关电脑基于数据创设的几率统计模型并选用模型对数据开展展望和分析的一门科学,计算学习也变为总结机器学习。课程来自东京(Tokyo)农林学院

介绍:机器学习的靶子是对总括机编程,以便利用样本数量或以往的经验来化解给定的难题.

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的要旨报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分汉语列表

介绍:其它小编还有一篇元算法、AdaBoost python完成小说

介绍:加州Berkeley高校博士Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从Newton法讲到拟牛顿法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:还有续集一目通晓深度学习方法概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型,并在实质上竞技之中比调参数和清数据。
借使已装过gensim不要忘升级

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/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,汉语标点,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16万张职业棋谱陶冶模型识别效能。想法不错。练习后近期能形成永不总计,只看棋盘就提交下一步,差不多10级棋力。但那篇小说太过乐观,说哪些人类的结尾一块堡垒霎时就要跨掉了。话说得太早。可是,假诺与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教授EricPrice关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他代表,依据这一次实验的结果,如若二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了二零一四年14个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以看出多少个宗旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪俸,学习数据科学的工具比如R和Python以及群众投票的最受欢迎的数目正确和数目挖掘语言

介绍:Python达成线性回归,作者还有任何很棒的作品推荐可以看看

介绍:2014中国大数据技术大会33位要旨专家发言PDF下载

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂谈Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心情分析功用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)揭橥在github(近来是空的)。这象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户沟通大会上的演说,请越多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的解说包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术商讨
李然-宗旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾殃

介绍:介绍CNN参数在运用bp算法时该怎么陶冶,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,纵然和MLP的bp算法本质上亦然,但款式上或者有点区其余,很醒目在形成CNN反向传来前询问bp算法是必须的。其它小编也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:倘使要在一篇小说中匹配十万个根本词怎么做?Aho-Corasick
算法利用添加了回来边的Trie树,可以在线性时间内形成匹配。
但倘诺匹配十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把多个正则优化成Trie树的艺术,如东瀛人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的吃水学习框架,小编近来在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:拉姆daNetLambdaNet是由Haskell达成的一个开源的人造神经互连网库,它抽象了互连网制造、陶冶并应用了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以运用三种艺术组成这一个函数来操作实际世界数据。

介绍:假若您从事互连网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言领会,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么那门大旨课程你不可以不长远摸底。

介绍:”人工智能探讨分许多门户。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高质量计算就可获得智能,他们的‘深蓝’制服了世界象棋季军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为只要找来专家,把他们的思辨用逻辑一条条写下,放到总计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:今日头条有道的三位工程师写的word2vec的辨析文档,从基本的词向量/计算语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各个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感兴趣的情侣可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了种种机器学习的各类编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有很多诸如:[DMOZ

介绍:小编是电脑研二(写小说的时候,现在是二零一五年了应当快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是某些他的阅历之谈.对于入门的恋人可能会有协理

介绍:那是一篇关于机器学习算法分类的篇章,格外好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在那边有一部分的美妙内容就是来自机器学习晚报.

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的小说

介绍:作者与Bengio的哥们萨姆y 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 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的人脸关键点检测,此外还有一篇AWS安插教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,会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把地理学家用高深装逼的数学语言写的矩阵几率不等式用初等的方法写出来,是极度好的手册,领域内的paper各类评释都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么特其余难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是如数家珍,有些可能依然率先次听说,内容超越文本、数据、多媒体等,让他们伴您初叶数据正确之旅吧,具体包罗:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌)物理学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深学习综述及实际提议

介绍:
万分好的探究递归神经互连网的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、陶冶及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:里面融合了无数的资源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的统计基础》在线版,该手册希望在理论与履行之间找到平衡点,各重点内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的吃水学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及便利的人工智能优先探究布置:一封公开信,近来一度有Stuart罗素, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是目前霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的潜在吓唬。公开信的始末是AI地理学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的前景迈入大方向,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及必要注意的社会难题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研讨较少。其实还有一部韩剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从一起初的自我学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的情景。说到此地推荐收看。

介绍:里面根据词条提供了许多资源,还有连锁文化结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能研讨院(FAIR)开源了一各个软件库,以帮衬开发者建立更大、更快的纵深学习模型。开放的软件库在
脸谱 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的支付环境 Torch
中的默许模块,可以在更短的时光内磨炼更大范围的神经网络模型。

介绍:本文即使是写于二〇一二年,可是那篇小说完全是小编的经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》小编Peter哈灵顿做的一个访谈。包蕴了书中一些的疑团解答和少数民用学习提出

介绍:卓殊好的深度学习概述,对三种流行的吃水学习模型都举行了介绍和研究

介绍:紧如果讲述了动用R语言举行多少挖掘

介绍:帮您了解卷积神经互联网,讲解很清楚,其它还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的其余的有关神经网络作品也很棒

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,相关国内通讯

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

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来急迅的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间您可以见到近来深度学习有何样新势头。

介绍:此书在新闻搜索领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了消息搜索、互连网音讯寻找、搜索引擎完成等地点有关的书本、探究为主、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信几何学及其在机器学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和展望难题,相关的法网采用包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全情状的臆想,定价和工作人员预测,司法行为预测等。法律领域我们或许都相比较陌生,不妨驾驭下。

介绍:
文中涉嫌了最优,模型,最大熵等等理论,别的还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,关于模型还推荐一篇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是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它完毕了谷歌(Vinyals等,卷积神经互连网CNN + 长长期记念LSTM) 和耶路撒冷希伯来州立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互联网RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个锻炼好的动物模型,你可以拿狮子大象的相片来试试看

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上接纳深度学习,文章来源paypal

介绍:用基于梯度下落的点子训练深度框架的实施推荐指导,小编是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(视频告诉)

介绍: 一个讲机器学习的Youtube视频教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
机器学习中的数学,小编的研究方向是机器学习,并行总括假如您还想打听一些其余的能够看看她博客的其余小说

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取舍

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书总结中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

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,快的由来一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学商讨为主,上边的那份ppt是出自Fields举办的运动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典论文,标注了关键点

介绍:
华沙大学与谷歌合营的新诗歌,深度学习也足以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,Roboot,其它还引进一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:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的杂文库已经选定了963篇经过分类的纵深学习杂文了,很多经文杂谈都曾经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在四遍机器学习聚会上的告诉,关于word2vec及其优化、应用和增加,很实用.境内网盘

介绍:很多店家都用机器学习来解决难题,升高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效呢?SparkMLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研商的JeremyFreeman脑神经物理学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的研究数据,现在公布给大家用了。

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完结。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA达成中央部分行使了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试杰出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术互联网中挖潜深度知识、面向科学技术大数量的打桩。收集近4000万小编信息、8000万舆论信息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮忙专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的大旨,切磋Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014极品杂文里的解析结果和新办法,Daniel
Hammack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,即便其间的略微课程已经归档过了,不过还有个其余新闻尚未。感谢课程图谱的作者

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 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是河内大学开源的一个人脸图像识别库。包罗正面和多视角人脸检测三个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能估算人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳论文把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比一般的propagation
model尤其长远一些。通过全局的安澜分布去求解每个节点影响周详模型。要是合理(转移受到附近的影响周密影响)。可以用来反求每个节点的熏陶周全

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:
极度棒的强调特征选拔对分类注紧要性的篇章。心绪分类中,按照互信息对复杂高维特征降维再使用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更不错的听从,磨练和归类时间也大大下跌——更保护的是,不必花多量日子在就学和优化SVM上——特征也一如既往no
free lunch

介绍:CMU的计算系和计算机系知名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了计算和机械学习的出入

介绍:随着大数额时代的赶来,机器学习变成化解难题的一种重点且紧要的工具。不管是工业界照旧学术界,机器学习都是一个烜赫一时的大势,但是学术界和工业界对机械学习的钻研各有保养,学术界侧重于对机械学习理论的商讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来化解实际难题。这篇文章是美团的实际条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型接纳与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

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

介绍:Blocks是根据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地开创和管制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“近日恰恰开拍,课程4K高清摄像一起到Youtube上,如今恰巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的校友可以关怀,非凡适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一块儿特征,可更好地表述图片内容相似性。由于不依靠于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和洗涤;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:推特(Twitter)技术团队对前段时间开源的时刻体系分外检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对那么些的定义和分析很值得参考,文中也关系——很是是强针对性的,某个圈子支出的老大检测在任何世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难点的答问,数据质量对各样框框公司的特性和效能都紧要,文中总计出(不限于)22种典型数据品质难点表现的信号,以及卓越的数据品质解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:汉语分词入门之资源.

介绍:15年曼谷纵深学习峰会摄像采访,国内云盘

介绍:很好的尺度随机场(CRF)介绍小说,小编的读书笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络完成神速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习如何抉择GPU的提议

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,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年同主题报告
讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome种类风格,有质有量!小编的立异频率也很频仍

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的营造与安插.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 选择Torch用深度学习互连网了然NLP,来自Facebook 人工智能的作品.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,小编用Shannon Entropy来形容NLP中各项职分的难度.

介绍: 音讯搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型衍生和变化而来
2)捕捉了向量空间模型中四个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的构思:组合了BM11和BM15五个模型。4)小编是BM25的倡导者和Okapi落成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间种类的简约介绍,ARMA是商量时间体系的严重性方式,由自回归模型(AR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插足source encoding
CNN的输入,获得了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的爽口秘诀——通过对大批量菜单原料关系的打通,发现孔雀之国菜美味的原由之一是其中的意味相互冲突,很有趣的文件挖掘探讨

介绍: HMM相关作品

介绍:
1)词频与其降序排序的涉嫌,最资深的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数校勘了对甚高频和什么低频词的描摹 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,克罗地亚共和国(Republic of Croatia)语0.4-0.6)成正比

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

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

介绍: Scikit-Learn官网提供,在本来的Cheat
Sheet基础上丰硕了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的周密硬件指南,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】在面部识别上你本人都是大方,就算细微的反差也能辨识。研商已阐明人类和灵长类动物在面部加工上分歧于其余物种,人类接纳梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过统计机模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的周全结合。

介绍:
神经互连网C++教程,本文介绍了用可调节梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,互联网经过磨炼可以做出惊人和良好的事物出来。别的小编博客的其余文章也很正确。

介绍:deeplearning4j官网提供的莫过于使用场景NN选取参考表,列举了一些典型难点提议采纳的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go八个版本的代码

介绍:深度学习课程

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)对非死不可 DeepFace的雄强回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上达标99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网站的一篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式完结,以及体现一些概括的例子并指出该从何处上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和达成代码.

介绍:基于神经互连网的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,近期可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完成.

介绍:本文根据神经网络的提升进度,详细讲解神经网络语言模型在种种阶段的款式,其中的模子包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等要害变形,总计的越发好.

介绍:经典难题的新切磋: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)竞赛打折方案源码及文档,包罗完全的多寡处理流程,是学习Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的商讨期刊,每篇小说都含有一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是由此了同行评审的。IPOL是开放的正确性和可再一次的研商期刊。我一向想做点类似的做事,拉近产品和技巧之间的距离.

介绍:出自MIT,商量加密多少火速分类难题.

介绍:新加坡LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,支持创设各个互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的动静下中央已毕线性加速。12块Titan
20钟头可以形成谷歌(Google)net的练习。

介绍:那是一个机械学习资源库,尽管相比少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.其余还有一个由zheng
Rui整理的机器学习资源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICAR15上的主旨报告材料,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1998年先导到当前积淀了不少的规范词语解释,若是你是一位刚入门的朋友.可以借那本词典让自己成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的竞赛数据,用PageRank计算国际足联世杯(FIFA-World-Cup)参赛球队名次榜.

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

介绍:经典老文,复杂互连网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.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
切磋深度学习机关编码器如何有效应对维数患难,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基业,值得深刻学习
国内云(视频)

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

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做科普LDA大旨抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)难题

介绍: DeepMind杂文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内有热情的对象翻译了中文版,咱们也可以在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘小说.

介绍: 深度学习卷积概念详解,浓厚浅出.

介绍: 相当有力的Python的数量解析工具包.

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的初步测试体会报告.

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

介绍: 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落成简单的神经互联网例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数量物理学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:落成项目曾经开源在github上边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,传统的章程也能和word2vec收获几乎的法力。其余,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递归神经互连网,句子级相关性判断和心理分类功效很好.心想事成代码.

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)和高中级总括学(36-705),聚焦计算理论和章程在机械学习世界应用.

介绍:《佐治亚理哲高校蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是印度孟买理工应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的恋人肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物经济学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其他的情节能够关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术依然机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动领悟语境、自动识别语义等等)此前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术不难搜一下,如果谷歌(谷歌(Google))不可用,那个网址有那几个圈子几大顶会的舆论列表,切不可一面之识,胡乱假如.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推特心情分类,落成代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经消息处理系统进展大会的英文简称.

介绍:华盛顿圣路易斯分校的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个杂文级其他报告
里面有一对很有趣的采取 大家能够看看 .

介绍:R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:文中涉及的三篇杂文(机器学习那些事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很良好

介绍:莱斯大学(Rice University)的深度学习的几率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成果酒评论的开源推特(TWTR.US)机器人,github地址.

介绍:视频+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 泰勒近来在Mc吉尔University商讨会上的告知,还提供了一名目繁多讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机械学习地点的部分施用,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:一个根据OpenGL已毕的卷积神经网络,接济Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

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《时序计量文学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数据挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:Neural Networks Demystified连串视频,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:{swirl}数据陶冶营:R&数据科学在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon2015)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年夏日学期CMU的机械学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.国内镜像.

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用SparkMLlib已毕易用可扩充的机械学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码几率编程(语言)完毕只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,其余一个,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行情.

介绍:国际人工智能联合会议录取散文列表,一大半舆论可采取谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的重大性.

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:最令人侧目入门指南,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开源完毕横向评测,参评框架包含Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓越.

介绍:卡耐基梅隆大学总计机高校语言技术系的资源大全,包罗大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,诗歌集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:推特(TWTR.US)心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

转发请表明小编杰森 Ding及其出处
GitCafe博客主页(http://jasonding1354.gitcafe.io/)
Github博客主页(http://jasonding1354.github.io/)
CSDN博客(http://blog.csdn.net/jasonding1354)
简书主页(http://www.jianshu.com/users/2bd9b48f6ea8/latest\_articles)
百度搜索jasonding1354进来我的博客主页