机器上和深上材料

  • 《An Introduction to Matrix Concentration
    Inequalities》

↑ 和Julia聊天记录

  • 《NYU
    2014年之吃水上课程资料》

想到宝宝情景,想在宝宝现在于老伴肚子里胎动,我最终按捺不住掉下眼泪,都记不起上次凡是什么时少眼泪的,但绝非吃宝妈看到,怕她再次伤心。

  • 《Deep Learning
    101》

岂呢无甘于相信,我们的乖乖怎么可能是高危儿。

介绍:DataSchool的机器上基本概念教学.

上学风格分为视觉、听觉、触觉、嗅觉,读书要因视觉、听播客靠听觉,动手做试验靠触觉和嗅觉,而扣押电影是融合视觉与听觉的读方式,从不同电影风格中感受主人公所涉之百分之百。

介绍:许多民俗的机上任务还是当攻function,不过谷歌目前生始发攻读算法的大方向。谷歌另外的即刻篇学习Python程序的Learning
to
Execute啊闹相似之处

那,手账是否足以同本人当下底元宝时间管理个人品牌组合为?有画面感,也时有发生信息内容含量,可谓一举零星得。宝宝看到图案,也是从小耳濡目染我之优秀习惯。

介绍:帮您懂卷积神经网络,讲解很清晰,此外还有少数篇Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的旁的关于神经网络文章也罢不行过硬

往昔,我分享个人成长思维方式,以及生执行工具,写的稿子都是各种软件APP,手账正好也是对之方面的补偿。

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

打过去的花边成长会和走星球训练营印证上述结果,我毫不犹豫解锁大头时间管理手账新技巧,作为新的钻方向,边学习做尽边放,也算是符合用户定位需求。

介绍:生物医学的SPARK大数额应用.并且伯克利开源了她们之big data
genomics系统ADAM,其他的内容可以关注一下官方主页.

自己快回家将现金缴费,接近5点抽完血,接下去就是是遥远的更排查结果待!虽心里这样想,宝宝肯定没问题,但是同样想到报告及显示的“高风险”三独字,就像通往我之胸口捅一刀,进入视觉范围之普,都改成钻心的利器。

  • 《A Probabilistic Theory of Deep
    Learning》

鉴于担心好画手残党、字丑族,怕了胜任不了。但是针对团结初主题文化上向以是很善于,自己往讲话了21小时新技巧快速炼成术系列课程,逐步解除疑虑。

介绍:介绍CNN参数在采用bp算法时欠怎么训练,毕竟CNN中生出卷积层和下采样层,虽然同MLP的bp算法本质上同样,但款式上或略微区别的,很明确在就CNN反往传来前询问bp算法是要的。此外作者也召开了一个资源集:机器上,深度上,视觉,数学等

04月24日,在毫无预兆地气象下接妇幼保健站短信通知,陪老伴用唐氏中期筛查报告。由于事先举行得唐氏早期筛查和NT等个指标,都来得怀中宝宝好正常。

  • 《DeepCLn》

针对当时所医院拿怀疑态度,接近下午4点30分,我们错过矣当地另外一家人民医院问结果,医生一样为是建议做DNA检测,费用1980处女,需要送样到湖南长沙某某医院,结果需7~12单工作日拿到。

  • 《Introduction to ARMA Time Series Models –
    simplified》

看电影不能够转世界,改变之是世界观,以及当中途取得更好的亲善。

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

医师一样看呢异常了,拿出过去底高危案例来安慰我们,让我们绝不太担心:“这才是开筛查结果,需要更为做无创产前胎儿DNA检测来排查”。

介绍:此外作者还有同首元算法、AdaBoost python实现文章

↑唐氏中期筛查报告

  • 《机器上相频库》

↑30天减脂锻炼打卡

  • 《A Tour of Machine Learning
    Algorithms》

准备一日三餐材料时,洗碗打扫厨房卫生时,带一个小米无线蓝牙耳机观看。

  • 《International Joint Conference on Artificial Intelligence
    Accepted
    paper》

文:大头

介绍:
非常高的强调特征选择对分类器重要性的文章。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更精良的功能,训练与归类时间呢大大降低——更要的凡,不必花费大量工夫以上学和优化SVM上——特征呢一致no
free lunch

增长个人成长类公众号订阅,基本上70%之上且是阴,在软件上方面许多还是小白,但是对方账更有谢。

介绍:神经网络的免费在线书,已经勾勒了三节了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的教义。

所以,对中报告结果我们连无感念了照面时有发生意外,理所当然认为还是例行的!结果,看到报告瞬间,有相同宗指标显著标志着“高危”,给咱们当头一超凡!

介绍:空间数据挖掘常用方法

前天本身当健身房锻炼时,微信及收取剽悍一独自猫群的募集人Julia消息,和本人认同之前的采访稿文字细节。

  • 《Blocks》

于这些上的手账沉浸式学习着,体会至甜蜜之状态,是宝贝为自身解锁这宗新技巧,谢谢TA.

介绍:非常好之深上概述,对几乎栽流行的吃水上型都进行了介绍与讨论

画手账是自身立马段时日唯一能够静得生中心来开的事务,排版设计、铅笔画草稿、上色,晚上时2~3独小时不知不觉便过去了。

介绍:这是同样比照关于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 的童鞋可以参照下

关押了一部影片为主要1独半钟头,有的丰富及2个多小时,时间达到的下自基本都是故得零碎时间。

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

↑彩色风格五月观影手账

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客上大概地介绍了她们当年到ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

在黄色的办公桌台灯映射下,一笔一画,有种进入幸福之心流状态感觉,完全忘记时间的有,让自身当下员番茄工作法推广者也羞。

  • 《第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT》

打电话是星期五连忙下班时,来不及找人,需要等待下周一再确认。

介绍:机器上最好核心的入门文章,适合零基础者

带在忧虑的心境,老婆养于医务室抽血,以前见它抽血都是闭着眼睛的,但眼看无异于次于,我看其眼睛睁得大大的,盯在那抽得满满的同样无论是血。从她坚定的视力中我看看,她定相信我们的小宝宝是例行之,绝对没问题。

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

这么承担家庭的重大健康饮食生活和通常清洁照顾,也受原自己挺讨厌的洗碗过程,转变成同件享受过程。

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

当您当温馨曾无力回天前行的时刻,那就是是为有人,继续向前吧!

介绍: 一个学术搜索引擎

夫人手将在告诉,当场就泣不成声,失声痛哭。

介绍:NYU 2014年的深浅上课程资料,有视频

洋习惯打卡,让自家于福的征途上无落伍。是否真的来甜蜜并非在天性,而是在于人的习惯。

  • 《R
    Tutorial》

实在,带在强烈的主题文化模块学习,满世界还好变成您的读材料,而不光局限在书上。电影、书本、旅行都是大硬的晋级自我学习方式。

介绍:mllib实践经验分享

回忆从夫人怀孕的五只多月份日,我投入过多精力到民众号做运营,课程做分享同个体学习成长者,忽略对她们两总人口之全身心照看,内心感到愧疚,或许这次报告就是宝贝在提拔我,应该也TA的到做点啊!

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,Roboot,此外尚引进一个深度上入门与综合资料

刚好碰到五一放假,到了第10个工作日仍然没有收取结果!主动打电话让关系人员,询问情况。

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它时托管在sourceforge上面

和她底拉扯吃,她提到以冬天孩子总以雾霾咳嗽,他们全家人去成都到昆明举家搬迁。那一刻,很打动!

  • 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks

05月09日,我们好不容易收起电话通知,告知宝宝健康的越来越结果,当时自家和宝妈击掌相迎,如释重负!这同涂鸦,老婆是喜极而泣。(老婆确实好哭)

  • 《神奇之伽玛函数(上)》

而是简单天焦急的等候,小城市由于看规范的限定,办事效率也像就边的生活节奏一样,特别款,反正就相当于、等、等。

介绍:这本书是出于谷歌公司和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多数: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

极简风格的花边电影清单,零星几笔画书写在观影历程。

  • 《Awesome Computer
    Vision》

每当当时十几近天间,自身思想着,如何为小宝宝多做点什么?为宝妈多细分担点啊?

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

待结果里面,我了没有动机做事情,一天且无看饿,抱歉地推掉两街上千丁的对外分享在线课程,自己之元宝成长会5月失败拖延主题课程为延后了,公众号文章更新异常少,写不起走心文章,发布了感觉效果不好并且删掉。

  • 《BCI Challenge @ NER
    2015》

本身思啊小宝宝写一遵照彩色手账绘本,想到宝宝眼中所观看底彩画面高兴情景,更加坚定不移我的做法。

介绍:一个所以来飞的统计,机器上以于数据量大之数学库

本身大忍在眼泪,陪在女人为于卫生院大门口一侧阶梯上,边安慰她边当网上查询在第一不行沾到的新名词:无创产前胎儿DNA检测。

  • 《Nonsensical beer reviews via Markov
    chains》

每日观看同部电影,看似一种植非常奢侈、又大浪费时间的动。

  • 《LinkedIn最新的引进系统文章Browsemaps》

当即简单轴手账是出新成果,一幅是大头五月观影清单,另一样轴是元宝30天大头减脂记录。

  • 《The Open-Source Data Science
    Masters》

上述手账风格,我接连感到特别娘,不极端适合自身之那个佬爷们儿做,我简直将任何本子做同效极简主义风格的手账,黑色为主、辅助颜色点缀,前面风格手账为宝宝而举行,后面手账为祥和举行。

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

满心直就如此想在:“宝宝要正在自我之成功吗,我思念还非落地的宝贝因为起自身这样的一个大人要深感骄傲”越是这样想,就逾比原先还顽强!

  • 《正则表达式优化成Trie树

为了宝宝,一切还价值!慢慢来,一起加油!

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一愿意的机器上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期恰开拍,课程4K高清视频并到Youtube上,目前刚更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同校可以关注,非常适合入门.

↑ 大头习惯打卡

  • 《Introducing streaming k-means in Spark
    1.2》

重新害怕之是,医生说要任由创DNA检测,还有题目来说,那就是得做羊水穿刺,以前即便放任了很多人口说了羊水穿刺这项检查,特别危险,有肯定的流产率,老婆同听到欲加颤抖起来,不过这次它才歇了哭泣!

  • 《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》
  • 《Choosing a Machine Learning
    Classifier》

介绍:机器上中的要数学概念.

  • 《浅析人脸检测的Haar分类器方法》
  • 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning
    Library》

介绍:把机器上提升的级别分为0~4层,每级需要上之教材和掌握的学识。这样,给机器学习者提供一个升华的不二法门图,以免走弯路。另外,整个网站还是关于机器上之,资源十分丰富。

介绍:《机器上的统计基础》在线版,该手册希望以辩论与履行里找到平衡点,各重点内容都陪有实在例子及数码,书被之事例程序都是为此R语言编写的。

介绍:经典问题之初研:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

  • 《Reproducible Research in Computational
    Science》
  • 《Collaborative Filtering with
    Spark》

介绍:这还要是一模一样首机器上新学者的入门文章。值得一念

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情感分类效果挺好.兑现代码.

介绍:鲁棒及利的人为智能优先研究计划:一封公开信,目前已经发生Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签署The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是近年霍金与Elon
Musk提醒人们瞩目AI的暧昧威胁。公开信的情是AI科学家等站于好社会的角度,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四接触要求,以及要专注的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研究比较少。其实还有平等管美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从平开始之自学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的当儿出现了机器通过上成才之后想操纵世界之状态。说交这边推荐收看。

  • 《A First Course in Linear
    Algebra》
  • 《Introduction to Machine
    Learning》

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过杀数量手段+机器上方式破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定正在12只账号,下载了谈情说爱网站2万阴用户的600万题材答案,对她们开展了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后终于获了真爱。科技改变命运!

  • 《spaCy》
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》
  • 《Neural Network & Text
    Mining》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(六)

介绍: Awesome系列中之当众数据集

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

介绍:机器上起来源软件,收录了各种机器上之各种编程语言学术和经贸的开源软件.与之类似的还有不少如:[DMOZ

介绍:本文主要介绍了以Hadoop2.0达标采用深度上,文章来源paypal

介绍:
不容错过之免费生数据集,有些已经是驾轻就熟,有些可能要第一糟糕听说,内容越文本、数据、多媒体等,让他俩随同您从头数据科学的一起吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:这等同篇介绍如果计划和保管属于你自己之机械上型之章,里面提供了管制模版、数据管理及实践方法.

  • 《机器上公开课汇总》
  • 《Sentiment Analysis on
    Twitter》
  • 《信息时代的计算机对理论(Foundations of Data
    Science)》

介绍:通过分析1930年及今日的赛数据,用PageRank计算世界杯参赛球队排名榜.

介绍:信息几何法及其于机器上着之施用

介绍: Python下起来源而持久化朴素贝叶斯分类库.

  • 《Deep Learning 和 Knowledge Graph
    引爆大数据革命》
  • 《Deep Learning in Neural Networks: An
    Overview》

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

介绍:
文中干了极端美妙,模型,最大熵等等理论,此外还有用篇。推荐系统可说凡是同一据是的阅读稿,关于模型还推荐一首Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:许多同校对于机器上与深度上之迷惑在于,数学方面现已大约了解了,但是动于手来可未掌握怎么下手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了同一篇实战版本的深度上与机上课程,手把手教您用Javascript写神经网络和SVM.

  • 《人脸识别开发包》

介绍: 使用deep
learning的总人口脸要点检测,此外还有同篇AWS部署教程

介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新颖版本《神经网络与深度上综述》本综述的风味是以时排序,从1940年始说起,到60-80年份,80-90年份,一直称到2000年后和近年来几乎年之进展。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

介绍: 大规模机器上流程的构建和部署.

  • 《How to Choose a Neural
    Network》
  • 《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
    Machine
    Translation》

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:deeplearning4j官网提供的实际应用场景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 for Answer Sentence
    Selection》
  • 《Twitter Sentiment Detection via Ensemble Classification Using
    Averaged Confidence
    Scores》

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了为此而调试梯度下降以及可调节动量法设计与编码经典BP神经网络,网络经过训练可以做出惊人和优秀的物出来。此外作者博客的另文章也罢要命正确。

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:徐宗本
院士将被爱机器上的同伙一起探究有关于机器上之几只理论性问题,并叫出部分产生意义的结论。最后经过有实例来说明这些理论问题的大体意义和实际用价值。

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

介绍:网友发问伯克利机器上大牛、美国对院士Michael I.
Jordan:”如果你来10亿美金,你怎么花?Jordan:
“我会见因此就10亿美金建造一个NASA级别之自然语言处理研究型。”

介绍:在这边您得看来最近深度上来什么新势头。

  • 《Machine Learning
    Surveys》

介绍:
Tropp把数学家用大深装逼的数学语言描绘的矩阵概率不等式用初等之不二法门勾勒出来,是死好的手册,领域外之paper各种证明都在用其中的结果。虽说是初等的,但要十分的难以

  • 《Forecasting in Economics, Business, Finance and
    Beyond》
  • 《Machine Learning Summer
    School》

介绍:本文根据神经网络的发展历程,详细讲解神经网络语言模型在逐一阶段的花样,其中的型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等关键变形,总结的特别好.

介绍:这是相同首关于机器上算法分类的稿子,非常好

  • 《NIPS 2014 CIML
    workshop》
  • 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

介绍:这篇说将多年来型识别达到的突破用及围棋软件及,打16万布置业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即能成就决不计算,只拘留棋盘就给起下一样步,大约10级棋力。但立刻首文章最过乐观,说啊人类的尾声一片堡垒马上将过掉了。话说得最好早。不过,如果与别的软件成该还有潜力可开。@万精油墨绿

  • 《Deep Learning libraries and first experiments with
    Theano》

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

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。

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

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

  • 《实例详解机器上如何化解问题》

介绍:这是同一首介绍图像卷积运算的篇章,讲的既算比较详细的了

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可算串间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

  • 《CNN的反倒朝求导及练习》
  • 《A specialized face-processing network consistent with the
    representational geometry of monkey face
    patches》

介绍:
1)词频与那降序排序的干,最红的凡语言学家齐夫(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)引入参数修正了针对甚高频与深低频词的描绘 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

介绍:出自MIT,研究加密数码快速分类问题.

  • 《simplebayes》

介绍:作者王益时凡是腾讯广告算法总监,王益博士毕业后在google任研究。这首文章王益博士7年来起谷歌到腾讯对于分布机器上的所见所闻。值得细读

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

  • 《行人检测》

介绍:神经网络黑客入门.

  • 《机器上常见算法分类集中》

介绍: 深度上框架、库调研和Theano的初始测试体会报告.

  • 《Collaborative Feature Learning from Social
    Media》

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上在文件计算着之应用

  • 《NUML》
  • 《NLP常用信息资源》
  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in
    Python》

介绍:下集在这里神奇的伽玛函数(下)

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

介绍: 深度上之无微不至硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

  • 《Paracel》
  • 《Sum-Product Networks(SPN)
  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

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

  • 《分布式机器上的故事》

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

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

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

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:解析领域中各类模型》
  • 《Introduction to Conditional Random
    Fields》
  • 《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
    Vision》

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现长足准确之依存关系解析器

  • 《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》
  • 《R机器学习履》
  • 《Text Analytics
    2015》
  • 《purine2》
  • 《EMNLP上个别篇有关股票方向的使用论文

介绍:对纵深上与representation learning最新进展产生趣味之同校可以了解一下

介绍: MIT的Yoshua Bengio等人口讲深度上的新书,还免定稿,线达提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

  • 《Rise of the
    Machines》

介绍:深度上经验资源列表

介绍:谷歌地图解密

介绍:LambdaNetLambdaNet是出于Haskell实现之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,用户可以以多计结合这些函数来操作实际世界数据。

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

介绍:ggplot2速查小册子,此外一个,此外尚援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》.

  • 《CS224d: Deep Learning for Natural Language
    Processing》
  • 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural
    Networks》
  • 《R language for
    programmers》

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是同等各英国生的精打细算机学家和心理学家,以该在神经网络方面的献闻名。辛顿是倒转往传播算法和比散度算法的发明人之一,也是深度上之主动推进者.

  • 《Machine Learning Course
    180’》

介绍:Videolectures上太被欢迎的25单公文以及数挖掘视频汇总

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

介绍:雅虎邀请了千篇一律曰源于本古里安大学的访问学者,制作了同仿照关于机器上的多元视频课程。本课程并分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器上算法的争辩基础知识。

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:一个深上型,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多个版本的代码

  • 《2014年之《机器上日报》大合集》

介绍:”人工智能研究分多门。其中之一为IBM为代表,认为如果发生胜性能计算就可落智能,他们的‘深蓝’击败了世界象棋冠军;另一样派认为智能来自动物本能;还来只坏强之门户认为一旦找来家,把她们之考虑用逻辑一条条写下,放到计算机里就是尽……”
杨强于TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:R语言是机器上的最主要语言,有广大底爱侣想读R语言,但是接连忘记一些函数和第一字之意思。那么就首稿子或能够帮助到您

  • 《Deep
    Learning》

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量经济学》.

介绍:这是同据信息寻找相关的书本,是由斯坦福Manning暨谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美极其被欢迎之音搜索教材有。最近作者多了拖欠科目的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《美团推荐算法实践》
  • 《回归(regression)、梯度下降(gradient
    descent)》

介绍:Quora怎么用机器学习.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(七)

  • 《机器上:学习资源》

介绍:第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT

  • 《NLP中之华语分词技术》
  • 《DEEP
    learning》

介绍:主要是沿着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几准综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation。全部且可以在google上找到。

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)

介绍:这是一个机械上资源库,虽然比少.但蚊子再略为是肉.有突出部分.此外还有一个是因为zheng
Rui整理的机械上资源.

  • 《图像处理,分析以及机具视觉》
  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是快极其抢的NLP库,快之来由一样凡是因此Cython写的,二是故了个好巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

  • Best Machine Learning Resources for Getting
    Started
  • 《Adam
    Szeidl》

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简短介绍,ARMA是钻时序列的要措施,由由回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(五)

  • 《用生数目及机具上做股票价格预计》
  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(二)

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《A Deep Dive into Recurrent Neural
    Nets》
  • 《如何变成平等号数据科学家》

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:机器上之靶子是对计算机编程,以便使样本数还是以往之更来缓解给定的问题.

  • 《convnet-benchmarks》

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)

  • 《Machine Learning for Industry: A Case
    Study》
  • 《Deep
    Learning实战之word2vec》

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

介绍: 基于深度上的几近标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

  • 《机器上算法的一起》

介绍:Java机器上相关平台与开源之机械上库,按照好数额、NLP、计算机视觉与Deep
Learning分类开展了整治。看起颇全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:用社交用户作为上图片的一块特征,可重复好地表述图片内容相似性。由于不依靠让人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走与洗;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:免费书写:Azure ML使用精要.

  • 《Beautiful plotting in R: A ggplot2
    cheatsheet》
  • 深究推荐引擎内部的私房,第 1 部分:
    推荐引擎初探
  • 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
    Optimization》

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

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度上(Deep
Learning),怎样更好读书她?可以于您当浏览器被,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉你,最佳技巧是,当您起来写代码,一切将更换得清。他碰巧公布了一如既往以书籍,不断在线更新

介绍:主要是讲述了使用R语言进行多少挖掘

介绍:机器上起来源软件

  • 《文本及之算法》
  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》

介绍:计算机视觉入门的推行人检测

介绍:入门的书真的那个多,而且我既拉你寻找一块了。

介绍:
成G上T的学术数据,HN近期热议话题,主题涉及机械上、NLP、SNA等。下载最简便的方式,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》
  • 《机器上入门资源不全集中》》
  • 《MLlib中的Random
    Forests和Boosting》

介绍:Python实现线性回归,作者还产生外特别硬的篇章援引可看看

  • 《A primer on deeping
    learning》
  • 《Twenty Questions for Donald
    Knuth》
  • 《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程
  • 《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer
    Science》
  • 《libfacedetection》

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

介绍:机器上的算法很多。很多时候困惑人们还是,很多算法是一模一样近乎算法,而有些算法又是于旁算法中拉开出来的。这里,我们从少单方面来吃大家介绍,第一只地方是上学的艺术,第二独点是算法的类似性。

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.

介绍:本档用了Microsoft Azure,可以在几乎分割种内就NLP on Azure
Website的布置,立即开始对FNLP各种特色的试用,或者以REST
API的形式调用FNLP的言语分析功能

介绍: Topic modeling 的经典论文,标注了主要点

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机械上,国内镜像.

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合计:组合了BM11以及BM15点儿单模型。4)作者是BM25的倡导者和Okapi实现者Robertson.

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

介绍:数量挖掘十挺经典算法之一

介绍:深度上简明介绍,中文版.

  • 《Practical recommendations for gradient-based training of deep
    architectures》
  • 《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
    BIBLIOGRAPHY》
  • 《吴立德《概率主题模型&数据是基础》》

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

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

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等世界,值得一朗诵。网上公开的几乎章节草稿:一,二,三,四,五

介绍:A Library for Support Vector Machines

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

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14个阅读最多跟享受最多的文章。我们从中可以观看多只主题——深度上,数据科学家职业,教育以及薪酬,学习数据科学的家伙比如R和Python以及群众投票的无限让欢迎之多少对与数码挖掘语言

  • 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression
    Alternatives in
    R》
  • 《MLMU.cz – Radim Řehůřek – Word2vec & friends
    (7.1.2015)》

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.

  • 《Data Science with
    R》

介绍:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了平多重软件库,以扶植开发者建立更老、更快的深上型。开放之软件库在
Facebook 被称呼模块。用它替代机械上世界常用之支出条件 Torch
中的默认模块,可以当更少的时光外训练还不行范围的神经网络模型。

  • 《CIKM
    2014主题报告的幻灯片》

介绍:利用机用器学习在谣言的辨识上的运,此外还有零星只。一个凡甄别垃圾及虚假消息之paper.还时有发生一个凡是网舆论及其分析技术

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

介绍:随着大数量时代的赶到,机器上变成化解问题之一律种植要且要的工具。不管是工业界还是学术界,机器上都是一个炙手可热的可行性,但是学术界以及工业界对机械上之钻研各个发讲究,学术界侧重于对机械上理论的研讨,工业界侧重于如何用机器上来缓解实际问题。这首文章是美团的其实条件受到之实战篇

介绍:基于Yelp数据集的开源感情分析工具较,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:本文会过同样通最盛行的机上算法,大致了解如何方法可用,很有赞助。

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》
  • 《AMA: Michael I
    Jordan》

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在面识别达到而自我还是师,即使细微之出入吗能辨识。研究都证实人类同灵长类动物在脸加工及差让其他物种,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宏观组合。

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,会发一半之论文被拒。

介绍:从1996年开始在计算机是的舆论中于引述次数最多的论文

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

  • 《Search Engine &
    Community》
  • 《Bayesian network
    与python概率编程实战入门》
  • 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for
    NLP》
  • 《Free ebook: Microsoft Azure Essentials: Azure Machine
    Learning》

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

介绍:统计上是有关电脑基于数据构建的概率统计模型并利用模型对数据开展展望与剖析的同样门户是,统计上为变为统计机器上。课程来自上海交通大学

  • 《Understanding Convolution in Deep
    Learning》
  • 《行人检测(Pedestrian
    Detection)资源》

介绍:很多公司还为此机器上来缓解问题,提高用户体验。那么怎么好给机器上还实时和行之有效吗?Spark
MLlib 1.2里的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究之Jeremy
Freeman脑神经科学家编写,最初是为实时处理他们各半小时1TB之研讨数据,现在颁给大家之所以了。

  • 《Classifying Spam Emails using Text and Readability
    Features》

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

  • 《Deep Learning for Multi-label
    Classification》
  • 《How to Layout and Manage Your Machine Learning
    Project》

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机器上园地神经网络的大牛,他针对性纵深上、神经网络有着不行浓厚的志趣。因此,很多发问的题材吃含有了机上园地的各项模型,乔丹教授对这个一一做了说明和展望。

介绍:机器上以导航者的应用.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机械上课程,先编制课程为机上(10-715)和中级统计学(36-705),聚焦统计理论以及方式以机器上世界应用.

介绍:2014年七月CMU举办的机上夏季课刚刚竣工
有接近50时之视频、十基本上个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叫做讲师都是牛人:包括大牛Tom Mitchell
(他的[机器上]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

  • 《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:国际人工智能联合会议用论文列表,大部分舆论而下Google找到.

  • 《线性代数》

介绍:这篇稿子主要是为Learning to
Rank为条例说明企业界机器上之具体行使,RankNet对NDCG之类不灵敏,加入NDCG因素后化作了LambdaRank,同样的思从神经网络改也利用及Boosted
Tree模型就完了了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机械上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一号称得主,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
除此以外,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

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经深受6月21-26日在国家会议中心热闹举办。本次大会由微软亚洲研究院同清华大学联合主办,是此具有30基本上年历史并著名世界的机上园地的盛会首不良赶到中国,已成吸引世界1200大多各项专家的报名与。干货很多,值得深刻上下

  • 《Machine Learning is
    Fun!》

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

介绍: HMM相关文章

  • 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and
    Beyond》

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

介绍:标题非常特别,从新手到学者。不过看了上面有材料。肯定是专家了

介绍:讲计算机视觉的季总统奇书(应该被经典吧)之一,另外三依是Hartley的《多图几哪》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
的《数字图像处理》

  • 《学术种子网站:AcademicTorrents》
  • 《The Natural Language Processing
    Dictionary》

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

介绍:网易有道的老三员工程师写的word2vec之解析文档,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,再至word2vec之各种tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec资料的大合集,对word2vec谢谢兴趣之情侣可望

介绍:Deniz Yuret用10摆放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.很清楚

  • 《Math Essentials in Machine
    Learning》
  • 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal
    ClassificationICML06》
  • 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene
    Perception》
  • 《Sibyl》

介绍:本文是指向《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了书写中有的疑点解答和某些私有学习建议

介绍:这是一模一样首关于图像分类在深上着之章

  • 《A comparison of open source tools for sentiment
    analysis》
  • 《An Inside Look at the Components of a Recommendation
    Engine》
  • 《百度余凯&张潼机器学习视频》
  • 《机器上藏图书》
  • 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
    Torch》

介绍:这是同首介绍机器上历史之稿子,介绍好到,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:
AMiner是一个学搜索引擎,从学网络中挖掘深度知识、面向科技特别数额的开挖。收集近4000万作者信息、8000万舆论信息、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。

  • 《Reinforcement Learning: An
    Introduction》

介绍:A*寻是人造智能基本算法,用于高效地搜索图备受有数接触的特级途径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是自从起点到顶点n之骨子里代价,h(n)凡顶点n到目标顶点的量代价。合集

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

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(三)

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA主题抽取.

介绍: 把自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

  • 《Machine learning in navigation devices: detect maneuvers using
    accelerometer and
    gyroscope》
  • 《LambdaNet,Haskell实现之开源人工神经网络库
  • 《Deep Learning: Methods and
    Applications》

介绍: 非常强的Python的数据解析工具包.

  • 《自动语音识别:深度上方法》

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.

介绍:如果您行互联网搜索,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,那么就门核心课程你不能不深刻摸底。

介绍:github上面100个坏棒的类

  • 《Data Mining Problems in
    Retail》

介绍:机器上日报中推荐多情,在此地有一部分的优异内容即是源于机器上日报.

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开张,该课属于MIT研究生级别之课程,对机器人和非线性动力系统感兴趣之爱人不妨可以挑战一下立马门学科!

  • 《Introduction to Data Analysis using Machine
    Learning》

介绍:作者还出示有《这就算是摸索引擎:核心技术详解》一书写,主要是介绍应用层的东西

介绍:机器上速查表

  • 《Why GEMM is at the heart of deep
    learning》
  • 《Toronto Deep Learning
    Demos》

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一如既往软机器上聚会上的报,关于word2vec会同优化、应用与扩充,很实用.国内网盘

介绍: 深度上用于问答系统答案句的选择

  • Cross-Language Information
    Retrieval
  • 《Awesome Machine
    Learning》

介绍:用机器上做多少解析,David Taylor最近以McGill
University研讨会上的告诉,还提供了一如既往多重讲话机器上方法的ipn,很有价
GitHub.国内

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器上解决法规相关分析以及预测问题,相关的法度运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的展望,定价与工作人员预测,司法行为预测等。法律领域大家或许还比较陌生,不妨了解下。

  • 《神经网络语言模型》
  • 《Back-to-Basics Weekend Reading – Machine
    Learning》

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,目前为在Facebook工作,他2014年之8篇论文

  • 《The free big data sources you should
    know》
  • 《Deep learning Reading
    List》

介绍:机器上各个方向概括的网站

  • 《机器上藏论文/survey合集》
  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:人脸识别必读文章援引

  • 《Machine learning in 10
    pictures》

介绍:
机器学习着之数学,作者的研究方向是机器上,并行计算如果您还眷恋询问一些旁的足省他博客的另外文章

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脸检测两单算法.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。

  • 《Machine learning open source
    software》

介绍:机器上教会了咱啊?

介绍:好多数量科学家名人推荐,还有资料.

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.

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

介绍:16遵照机器上之电子书,可以下载下来当pad,手机者任意时刻去阅读。不多己提议你看罢一本又下充斥同依。

  • 《FudanNLP》

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

  • 《Awesome Public
    Datasets》
  • 《What are some interesting Word2Vec
    results?》

介绍:一个超级完整的机械上开源库总结,如果您认为此碉堡了,那后是列表会另行叫您惊叹:【Awesome
Awesomeness】,国内都起热情的爱人进行了翻汉语介绍,机上数据挖掘免费电子书

介绍:如何使用深度上和好数目构建对话系统

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、说明书.

介绍: 零售领域的多少挖掘文章.

  • 《PyNLPIR》
  • 《Introduction to Machine
    Learning》
  • 《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala,
    Go)》
  • 《Geoffrey E.
    Hinton个人主页》

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:Blocks是基于Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您再次快地创造及治本NN模块.

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

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

介绍:深度上入门的初级读本

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:深度上阅读清单

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

转载请注明作者Jason 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进自己的博客主页

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

  • 《pandas: powerful Python data analysis
    toolkit》
  • 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and
    Scalable》
  • 《经典论文Leo Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

介绍:里面冲词条提供了过多资源,还出有关文化结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

  • 《学习算法的Neural Turing Machine

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

  • 《Deep learning from the bottom
    up》
  • 《文本以及数据挖掘视频汇总》

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本文共有三独密密麻麻,作者是自IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并帮忙读者很快之兑现这些算法。
探索推荐引擎内部的私,第 2 局部: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,追究推荐引擎内部的秘闻,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上的根本性.

  • 《Introduction to Deep Learning
    Algorithms》

介绍:【“机器上”是什么?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他径直于机器上园地耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和共事们遂决定办博客,向群众介绍机器上的研究进展。机器上是呀,被运用在何?来拘禁Platt的及时首博文

介绍:文中涉及的老三篇论文(机器上那些从事、无监督聚类综述、监督分类归纳)都异常经典,Domnigos的机械上课为老美妙

  • 《Deep Learning – important resources for learning and
    understanding》
  • 《Machine Learning With Statistical And Causal
    Methods》

介绍:Deep Reinforcement Learning.

  • 《NeuralTalk》
  • 《前景目标检测1(总结)》

介绍:Google对Facebook DeepFace的精锐回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上直达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:部分华语列表

介绍:如果只要以同一篇稿子中匹配配十万单第一词怎么惩罚?Aho-Corasick
算法利用上加了归来边的Trie树,能够当线性时间内做到匹配。
但如果配合十万只正则表达式呢 ?
这上可以为此到将多个刚则优化成Trie树的法门,如日本人写的
Regexp::Trie

  • 《Geoffrey E.
    Hinton》

介绍:用基于梯度下降之法训练深度框架的执行推荐指导,作者是Yoshua
Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

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

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

介绍:康奈尔大学信息科学系助手教授David
Mimno写的《对机器上新家的某些提议》,
写的好实在,强调实行和辩论做,最后还引用了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:看题目你曾经掌握了是啊内容,没错。里面有那么些经的机器上论文值得仔细跟一再的开卷。

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内发出热情的对象翻译了中文版,大家呢足以在线阅读

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授于H2O.ai
Meet-Up上之告知,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年同主题报告
、讲义.

介绍:EMNLP上点滴篇有关stock
trend
用到了deep model组织特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock
Prediction用到了stock
network。

  • 《简明深度上方式概述(一)》
  • 《Zipf’s and Heap’s
    law》
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》
  • 《16 Free eBooks On Machine
    Learning》

介绍:还有续集显著深度上道概述(二)

  • 《Java Machine
    Learning》
  • 《IPOL Journal · Image Processing On
    Line》

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

  • 《Reproducing Kernel Hilbert
    Space》

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果需要全亮,需要肯定之机上基础。不过小地方会面给丁面前同一亮,毛塞顿开。

  • 《Building a Production Machine Learning
    Infrastructure》
  • 《Big Data
    Processing》
  • 《Building and deploying large-scale machine learning
    pipelines》

介绍:面向机器上的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选择以及超参优化、高斯模型和其它模型关系、大数据集的压方法齐,微盘下载

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总结了少数单密密麻麻。另外还作者还了一个文章导航.非常的感恩戴德作者总结。

介绍:计算机视觉数据集不全集中

介绍:中文分词入门的资源.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

  • 《100 Best GitHub: Deep
    Learning》
  • 《机器上周刊》

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上之AMA(Ask Me
Anything)主题,有很多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.

介绍:当前加州高校欧文分校为机械上社区保安着306个数据集。查询数据集

介绍:作者发现,经过调参,传统的法子呢克同word2vec获得多的法力。另外,无论作者怎么碰,GloVe都比较不过word2vec.

  • 《Neural Networks Demystified

介绍: 用统计以及报方法做机械上(视频告诉)

介绍: social networks course

  • 《使用RNN和Paragraph
    Vector做情感分析》
  • 《Pattern Recognition And 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

  • 《Wormhole》

介绍: Quora上的主题,讨论Word2Vec之好玩应用,Omer
Levy提到了外于CoNLL2014超级论文里的剖析结果及初措施,Daniel
Hammack给来了找特异词的略应用并提供了(Python)代码

  • 《ICLR
    2014论文集》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(四)

介绍:这是同等卖python机器上库,如果你是平员python工程师而且想深入的求学机器学习.那么就篇稿子或会助及你.

  • 《雅虎研究院的数目集汇总》

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍: 一个云机器上的Youtube视频教程。160会合。系统程度跟书可比拟。

介绍:这是一律按由雪城大学新编的亚本《数据是入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学习R语言的同窗选读。

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,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及当图像及视觉及之应用,而且率先有关于Why does
the l1-norm induce sparsity的分解吗甚对。

  • 《Recommending music on Spotify with deep
    learning》

介绍:R语言程序员私人定制版

  • 《Deep Learning
    Tutorials》
  • 《Building a deeper understanding of
    images》

介绍:因为近两年来,深度上以媒体界被炒作特别厉害(就比如非常数额)。其实过多人口且还免明白呀是深浅上。这篇稿子由浅入深。告诉您深度学究竟是啊!

  • 《人脸识别必读之N篇文章》

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

  • 《ICLR
    2015会议的arXiv稿件合集》
  • 《Andrej
    Karpathy的纵深加深学习演示》
  • Understanding
    Convolutions
  • 《Data Journalism
    Handbook》
  • 《谷歌地图解密:大数据以及机具上的咬合》

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供论文与促成代码.

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:
机器学习公开课汇总,虽然其间的略课程都归档过了,但是还有个别的信息尚未。感谢课程图谱的小编

介绍:15年旧金山纵深上峰会视频采访,国内云盘

  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:
Fields举凡单数学研究中心,上面的就卖ppt是自Fields举办的倒中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

  • 《Brief History of Machine
    Learning》
  • 《计算机是中的数学》
  • 《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: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

介绍:
机器学习的是当下数解析世界的一个紧俏内容。很多人当平时底办事负都或多要掉会因此到机械上的算法。本文也公总结一下大面积的机器上算法,以供您于办事同读书着参考.

介绍:推荐系统经典论文文献

  • 《Research priorities for robust and beneficial artificial
    intelligence》
  • 《Information Geometry and its Applications to Machine
    Learning》

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

  • 分布式并行处理的多寡

介绍:IVAN VASILEV写的深上导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

  • 《Inverting a
    Steady-State》
  • 《Hands-On Data Science with R Text
    Mining》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

  • 《InfiniTAM:
    基于深度图像的体数据并框架》

介绍:莱斯大学(Rice University)的深上的票房价值理论.

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:以往上千尽代码概率编程(语言)实现就待50行.

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:聚焦数据质量问题之应,数据质量对各种框框企业的性质与效率都要,文中总结发生(不压制)22栽典型数据质量问题表现的信号,以及卓越的数量质量解决方案(清洗、去又、统一、匹配、权限清理等)

  • 《kaldi》
  • 《Deep Learning on Hadoop
    2.0》
  • 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
    Neo4j》
  • 《Distributed (Deep) Machine Learning
    Common》
  • 《NIPS审稿实验》

介绍:该学科是网易公开课的收费课程,不值钱,超级福利。主要适合给对运R语言进行机上,数据挖掘感兴趣之人头。

  • 《2014神州好数额技术大会33各类中心专家发言PDF》
  • 《大数量解析:机器上算法实现之嬗变》
  • 《自然语言处理的吃水上理论及事实上》
  • 《A Full Hardware Guide to Deep
    Learning》
  • 《Spices form the basis of food pairing in Indian
    cuisine》
  • 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:作者是深度上一线很牛Bengio组写的科目,算法深入显出,还有实现代码,一步步展开。

  • 《Advice for students of machine
    learning》
  • 《树莓派的人脸识别教程》
  • 《Time Series Econometrics – A Concise
    Course》

介绍:初师如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

  • 《Sparse Linear
    Models》

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,目前而处理着英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
思路实现.

介绍:有趣之机器上:最明确入门指南,中文版.

介绍:
这是均等篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供平等客开箱即用Java实现。本文只记录基本概念与原理,并无关乎公式推导。文中的LDA实现中心部分使用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能与地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:深度模型》

介绍:LinkedIn 开源的机器上工具确保,支持单机, Hadoop cluster,和 Spark
cluster 重点是 logistic regression 算法

  • 《【语料库】语料库资源集中》
  • 《机器上最佳入门学习资料汇集》

介绍:贝叶斯学习。如果非是老大彻底可省概率编程语言及贝叶斯方法执行

  • 《metacademy》
  • 《Machine Learning with
    Scikit-Learn》

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家伙。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自带了一个训好的动物模型,你可拿狮子大象的像来试看

介绍:《线性代数》是《机器上》的首要数学先导课程。其实《线代》这门课称得浅显易懂特别不容易,如果同达标来就是摆逆序数及陈行列式性质,很轻吃学生去学习之兴趣。我个人推举的顶尖《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的科目。
课主页

介绍:作者是源于百度,不过他自现已以2014年4月份提请离职了。但是及时首文章好正确如果您切莫晓得深度上及支持为量机/统计上理论有啊联系?那么应该及时看看就首文章.

  • 《深度卷积神经网络下围棋》

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学处理器系Chris
Manning教授的《自然语言处理》课程有视频已经足以当斯坦福公然课网站上看到了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业和考试呢可以下载。

介绍:把今年之一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文中之代码整理也一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家以。可以实时的募集3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会见延续公开。

  • 《Gaussian Processes for Machine
    Learning》

介绍:里面基本没有干到具体算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的多多应用,以及他们于召开推荐过程遭到获的一些历。最后一条经验是应该监控log数据的质,因为推荐的质地很据数据的身分!

介绍:R语言教程,此外还援引一个R语言教程An Introduction to
R.

  • 《Deep Learning for Natural Language Processing (without
    Magic)》
  • 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
    Learning》
  • 《计算机视觉数据集不净集中》
  • 《HanLP:Han Language
    processing》

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:Pedestrian Detection paper & data

  • 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
    Love》
  • 100 Best GitHub: Deep
    Learning
  • 《2014年超级的万分数额,数据科学文章》
  • 《Big-data》
  • 《LIBSVM》
  • 《Learning Deep Architectures for
    AI》
  • 《Automatic Construction and Natural-Language Description of
    Nonparametric Regression
    Models》
  • 《The Trouble with
    SVMs》

介绍:这是同等按照图书,主要介绍的凡跨语言信息搜索方面的知。理论很多

介绍:2014神州充分数据技术大会33各项中心专家发言PDF下载

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

介绍:这并无是一样首文档或书籍。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,以及为何大神不用电邮等等。

  • 《R语言参考卡片》
  • 《Machine learning classification over encrypted
    data》

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.

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

介绍:不会见统计怎么处置?不晓得哪选择合适的统计模型怎么处置?那就篇文章你的精读一读了麻省理工Joshua
B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作,写了千篇一律篇有关automatic
statistician的文章。可以自动选择回归模型类别,还会活动写报告…

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有有别样的机械上和数挖掘文章和深上文章,不仅是辩论还有源码。

  • 《Machine learning is teaching us the secret to teaching

介绍:WSDM2015极致佳论文
把马尔可夫链理论用在了图分析者,比一般的propagation
model更加深切一些。通过全局的安居乐业分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理(转移受到隔壁之震慑系数影响)。可以就此来反求每个节点的影响系数

  • 《推荐系统经典论文文献与业界应用》
  • 《Statistical Machine
    Learning》

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拿这课程翻译成了汉语。如果你英语不好,可以望这个

介绍:机器上最佳入门学习资料汇集是垄断为机械上新家推荐的上乘学习资源,帮助新家快速入门。而且这篇文章的介绍就给翻成中文版。如果你小熟悉,那么我提议乃先看无异押中文的牵线。

  • 《synaptic.Js》
  • 《 Image classification with deep
    learning常因此模子》

介绍:这是斯坦福大学开的如出一辙免费课程(很勉强),这个可以被你于深上之路上吃您一个上的思路。里面涉及了有中坚的算法。而且告诉你如何去动及实在条件中。中文版

  • 《机器上速查表》

介绍:很好之口径仍机场(CRF)介绍文章,作者的读书笔记

介绍:Chase
Davis在NICAR15齐之主题报告材料,用Scikit-Learn做监督上的入门例子.

  • 《深度上及统计上理论》
  • 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and
    Autoencoders》
  • 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
    series》

介绍:本文自Databricks公司网站的同一篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中之分布式实现,以及显一些简短的例证并提议该起哪里达手.中文版.

  • 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining

介绍:如果您还非懂得呀是机械上,或则是刚上感觉到特别枯燥乏味。那么推荐一朗诵。这首文章已被翻译成中文,如果产生趣味可以走http://blog.jobbole.com/67616/

  • 《机器上导论》
  • 《机器上入门书单》

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(目前凡空的)。这表示Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

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构,在多机多卡,同步更新参数的情下中心达成线性加速。12片Titan
20小时好成功Googlenet的训。

  • 《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》

介绍:实现项目曾经开源在github上面Crepe

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

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

介绍:Twitter技术团队针对前段时间开源之年月序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对老的概念和分析颇值得参考,文中也波及——异常是大针对性的,某个圈子支出的不得了检测以任何世界直接用而不行.

  • 《UFLDL
    Tutorial》

介绍:机器上课程

介绍:15年春天学期CMU的机上课程,由Alex
Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

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.

介绍:这个里面有多关于机器上、信号处理、计算机视觉、深入上、神经网络等领域的恢宏源代码(或可实施代码)及有关论文。科研写论文的好资源

介绍:雅虎研究院的数码集汇总:
包括语言类数据,图跟社交类数据,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。

  • 《PDNN》

介绍:一比照上人工智能的书,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是同一篇NLP在华语分词中的施用

  • 《Rumor has it: Identifying Misinformation in
    Microblogs》

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理同图像分析的研究期刊,每篇文章都蕴含一个算法和相应的代码、Demo和试验文档。文本及源码是通过了同行评审的。IPOL是放的不利和而又的钻研期刊。我直接怀念做点类似之干活,拉近产品以及技艺中的距离.

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

  • 斯坦福《自然语言处理》课程视频
  • 《机器上常见算法分类集中》
  • 《Text Understanding from
    Scratch》
  • 《Andrej
    Karpathy个人主页》
  • 《利用深度上和生数据构建对话系统
  • 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》

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

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:从硬件、图像及健康、生物、大数量、生物信息更届量子计算等,Amund
Tveit等保护了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年始于深度上文献,相信可以看成深度上之起点,github

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情感分析。

  • 《Hands-on with machine
    learning》

介绍:大数额数据处理资源、工具不齐列表,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。

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:本学科将阐述无监控特征上与深上的要害意见。通过上,你也用贯彻多独职能学/深度上算法,能看出它们为您工作,并上怎样采取/适应这些想法及新题材上。本学科假定机器上之基本知识(特别是驾轻就熟的监督上,逻辑回归,梯度下降之想法),如果您不熟悉这些想法,我们建议您去这里机上课程,并预先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面就出python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍: 决策树

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

  • 《Advanced Optimization and Randomized
    Methods》
  • 《HMM相关文章索引》

介绍:里面融合了众多底资源,例如角,在线课程,demo,数据做等。有分类

  • 《Machine Learning Open Source
    Software》

介绍:对自然语言处理技术还是机器翻译技术感兴趣的亲们,请于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,这个网址有夫世界几格外顶会的论文列表,切不可断章取义,胡乱假设.

介绍:机器上型,阅读是内容需要有得的根底。

  • 《Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video
    Classification》
  • 《收集从2014年上马深度上文献》

介绍:CMU的统计系和处理器有关知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,对比了统计与机械上的距离

介绍:总结了机器上的经图书,包括数学基础与算法理论的书籍,可做吧入门参考书单。

介绍:好东西的干货真的多

  • 《统计机器上》

介绍:关于深度上与RNN的讨论 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks.

介绍: DeepMind论文集锦

  • 《杨强在TEDxNanjing谈智能的起源》

介绍:做深上怎么选择GPU的建议

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边模仿边用word2vec及deep learning做NLP“
里面全套教程教平步一步用python和gensim包的word2vec模型,并于实际比中间比调参数和清数据。
如果已经作了gensim不要遗忘升级

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有关信息搜索和自然语言处理的稿子

  • 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
    R》
  • 《Open Sourcing
    ml-ease》
  • 《Deep Learning and Shallow
    Learning》
  • 《机器上周刊第二期》
  • 《关于机器上的几反驳问题》

介绍:
非常好之讨论递归神经网络的章,覆盖了RNN的定义、原理、训练以及优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还起同等首Deep Learning in a
Nutshell值得推介

介绍:python的17独有关机器上之家伙

介绍: 本文基于<支持为量机的往往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活动预测模型。(股票来风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

  • 《ACL
    Anthology》

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年之迷信

介绍:对于英语不好,但与此同时格外想学习机器上的朋友。是一个那个之惠及。机器上周刊目前着重提供中文版,还是面向周边国内爱好者,内容涉及机械上、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

介绍:RKHS是机器上着重大之定义,其当large
margin分类器上之运用也是广为熟知的。如果没比好的数学基础,直接掌握RKHS可能会见是。本文自着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

  • 《Caffe》

介绍:在Kaggle上时得是成绩的Tim
Dettmers介绍了他自己是怎选择深度上之GPUs,
以及个人怎么构建深度上的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

  • 《scikit-learn:用于机器上之Python模块》

介绍:应本着大数目时代,量子机器上的首先个实验 paper
下载

  • 《2014年国际机器上大会ICML 2014
    论文》

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

介绍:作者是计算机研二(写篇的下,现在是2015年了应有将毕业了),专业方向自然语言处理.这是某些外的阅历的谈.对于入门的对象或者会来帮

  • 《machine learning for smart
    dummies》
  • 《Neural Net in C++
    Tutorial》

介绍:
讨论深度上自动编码器如何有效应对维数灾难,国内翻译

  • 《AMiner – Open Science
    Platform》

介绍:在当年的IEEE/IFIP可靠系统和网(DSN)国际会及,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,用来缓解预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:这是多伦多大学做的一个深上用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实在利用案例。有源码

  • My deep learning reading
    list
  • 《Deep Learning Summit, San Francisco,
    2015》
  • 《书籍推荐:Advanced Structured
    Prediction》
  • 《Sibyl:
    来自Google的大规模机器上体系》
  • 《Numerical Optimization: Understanding
    L-BFGS》
  • 《Machine Learning Summer School
    2014》

介绍:用于Web分析及数目挖掘的票房价值数据结构.

  • 《Intro to machine learning with
    scikit-learn》

介绍:Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示,舆论在此

  • 《I am Jürgen Schmidhuber,
    AMA》
  • 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic
    Optimization》
  • 《Topic modeling
    的经论文》
  • 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF
    SCIENCE》

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍:这是平等随自然语言处理的词典,从1998年启幕交手上累积了过多的科班词语解释,如果您是千篇一律号刚刚入门的朋友.可以借这按照词典让祥和成长更快.

介绍:亚马逊以机械上点的有些动,代码示例.

  • 《中文分词入门的资源》
  • 《Statistical foundations of machine
    learning》
  • 《Recommend :Hang Li
    Home》
  • 《Google DeepMind
    publications》

介绍:斯坦福的深度上课程的Projects 每个人犹设描绘一个舆论级别之报告
里面来部分百般有趣的用 大家好望 .

介绍:深度上课程

介绍:
多伦多大学暨Google合作的新论文,深度上为可据此来下围棋,据说能够达到六段落水平

  • 《怎么选深度上的GPUs》

介绍:<机器上及优化>这是一致仍机器上的小册子,
短短300多页道尽机器学习之方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有同垛坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也合乎老手温故而知新.
比由MLAPP/PRML等大部头,
也许这本你再次待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

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

介绍:机器上入门书籍,具体介绍

  • 《Topic modeling with LDA: MLlib meets
    GraphX》
  • 《A*搜索算法的可视化短教程》

介绍:前Google广告系统工程师Josh Wills
讲述工业界和知识界机器上之异议,大实话

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《机器上藏算法详解及Python实现–基于SMO的SVM分类器》
  • 《PageRank Approach to Ranking National Football
    Teams》
  • 《Understanding
    Convolutions》

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院开发的开源中文自然语言处理(NLP)工具担保
Fudan
NLP里含有中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等效果,对找引擎
文本分析等多有价。

  • 《Deep
    Learning(深度上)学习笔记整理系列》
  • 《NLPIR/ICTCLAS2015分词系大会上的技能演讲

介绍:不仅是材料,而且还对小材料做了诠释。

  • 《生物医学的SPARK大数额利用》
  • 《FAIR open sources deep-learning modules for
    Torch》
  • 《Entanglement-Based Quantum Machine
    Learning》
  • 《Fast unfolding of communities in large
    networks》

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

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

  • 《Neural Network Dependency
    Parser》

介绍:
揭开印度菜肴的鲜秘诀——通过对大气菜系原料关系之打,发现印度菜肴香的因之一是中间的寓意互相冲突,很有意思的文本挖掘研究

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:
“面向视觉识别的CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容涉嫌图像识别应用的各个方面

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

  • 《Deep Learning Reading
    list》
  • 《空间数据挖掘常用方法》

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

  • 《机器上相速查表》
  • 《Underactuated
    Robotics》
  • 《Machine learning for package users with R (1): Decision
    Tree》
  • 《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
    Networks for Web Search

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、视频语义分析世界获得了科研及工程上之突破,发之章非多,但每个都死实在,在各级一个问题及且完成了state-of-art.

介绍: (CRAN Task Views,
34种植常见任务,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,多重复变量分析,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

  • 《机器上藏算法详解及Python实现–线性回归(Linear
    Regression)算法》
  • 《Deep Learning
    教程翻译》
  • 《“机器上”是什么?》
  • 《人工智能和机具上园地有趣的开源项目》

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项任务的难度.

  • 《人脸识别必读的N篇文章》

介绍: CMU的优化及自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器上的根本,值得深入学
国内云(视频)

介绍:scikit-learn是当SciPy基础及构建的用来机器上之Python模块。

介绍:这是千篇一律论来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所出示的有关深度上之办法和以的电子书

介绍:信息时代的微处理器是理论,目前国内来纸质书购买,iTunes购买

  • 《Empower Your Team to Deal with Data-Quality
    Issues》
  • 《H2O》
  • 《Legal Analytics – Introduction to the
    Course》

介绍:本章中笔者总结了三代机上算法实现之演变:第一替非分布式的,
第二代表工具要Mahout和Rapidminer实现冲Hadoop的扩充,第三替代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

  • 《Support Vector
    Machines》
  • 《深度上在自然语言处理的下》
  • 《机器上提升的道(Level-Up Your Machine
    Learning)》

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的舆论库已经用了963首经过分类的深上论文了,很多藏论文还已用

  • 《LDA入门与Java实现》

介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法及人身自由优化学科》是哈佛应用数学研究生课程,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是省,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:此书在信息搜索领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音信寻找、网络消息搜索、搜索引擎实现等地方相关的书籍、研究中心、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》
  • 《R工具包的归类集中》

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

  • 《Use Google’s Word2Vec for movie
    reviews》
  • 《swirl + DataCamp
  • 《Undergraduate machine learning at
    UBC》

介绍:作者和Bengio的兄弟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

介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,兑现代码.

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分叉词系发布以及用户交流大会上的演讲,请复多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术研究
李然-主题模型

  • 《GoogLeNet深度上型的Caffe复现

介绍:本文虽然是描摹给2012年,但是及时篇稿子意是笔者的涉的作。

  • 《Simple Neural Network implementation in
    Ruby》
  • 《mllib实践经验(1)》

介绍:我该怎么抉择机器上算法,这篇稿子于直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的上下,另外讨论了范本大小、Feature与Model权衡等题材。此外还有已翻了之版:http://www.52ml.net/15063.html