分辨自己每日精力黄金及不足时间段,将习惯、青蛙要从事跟青蛙琐事学会科学安排!

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来形容NLP中各项任务的难度.

移步后坏汗淋漓、休息片刻双重因个保洁的发非常过硬,而且移动本身会产生相同栽让多巴胺的化学物质,会叫人口兴奋、快乐。

介绍:Quora怎么用机器学习.

文| 大头 微信公众号:ILOVEGTD

介绍:把当年底一个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。欢迎大家以。可以实时的征集3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会连续公开。

↑ 大头日计划手账

介绍: social networks course

假若如大多数上班族平,一忙起来就是淡忘或者无时间挪吧,身心就会愈发疲惫,各种职业病都见面相继出现,反过来导致工作上效率降低,甚至完全无法继续下去。

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

下午生气最差的时刻段,除了每天30分钟午休、运动健身补充元气外,下午平小时处理蝌蚪琐事事情。

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

一大早和上午元气最好的年月段,我所以来拍卖极其需要费脑子的青蛙要致力跟某些优秀习惯事宜,比如做、主题式学习、读书、晨间日记、今日计划等,

介绍:本文自Databricks公司网站的均等首博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们当MLlib中之分布式实现,以及显一些简单的事例并建议该自何处达手.中文版.

前面还能够存着人多势众学习,后来所有都不思量做,也非情愿做,身体啊发特别累、特别疲劳。

介绍: CMU的优化以及自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机上的本,值得深入上
国内云(视频)

夜里精力一般的日子段,用画手账和看电影的法门放宽、学习。

介绍:本课程将阐述无监督特征上及纵深上之主要观点。通过上,你为拿落实多独力量上/深度上算法,能见到它啊你工作,并学习怎么下/适应这些想法及新题材上。本学科假定机器上之基本知识(特别是轻车熟路的监察上,逻辑回归,梯度下降之想法),如果您无熟悉这些想法,我们建议您去这里机上课程,并优先形成第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面已经发出python版本了UFLDL
Tutorial
Code

自字里行间中,可以发到他的担忧、无助!

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

有时一直心理纠结的上,可以为此便捷简单的逯来代表,用很快行动战胜拖延、战胜心理纠结,手机Keep
7分钟即是杀过硬的运动方式。

  • 《ICLR
    2014论文集》

作为同叫做长期的晨型人,大清早和上午级是自我活力最好的日段,下午不过差、晚上貌似。根据慢慢稳定下来的精力区间值,来合理分配日计划事宜。

介绍:LambdaNetLambdaNet是由于Haskell实现的一个开源之人工神经网络库,它抽象了网创建、训练并下了高阶函数。该库还提供了一样组预定义函数,用户可以运用多种术做这些函数来操作实际世界数据。

立马句话看起逻辑不沿,其实是我好之亲体会。无论是原先上趟出差时,还是当下的自由职业者。仅仅是每天习惯打卡事项虽那么些,而且还不包主要项目以及琐碎琐事事宜。

介绍:libfacedetection是深圳大学开源之一个人口脸图像识别库。包含正面与多视角人脸检测两只算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3加倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排名第二),能估计人数脸角度。

**02**

介绍:经典问题之初钻:利用文本以及可读性特征分类垃圾邮件。

即时是本人成精力与事情难度差异性,来进行每日天计划设计之章程。

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

妻为说,运动后我之普精气神都转移得不平等,容光焕发、朝气蓬勃。

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

↑ 大头减脂30龙打卡

  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

**03**

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:深度模型》

上班出差时,5接触于床写完晨间后外出跑步,在初的市为此脚步感受当地差异文化,周末错过爬山;自由职业者时候,下午失去健身房锻炼,周末踢平场足球比赛。

  • 《自动语音识别:深度上方法》

于手账本上,用不同彩铅代表不同之生气值区间。不同颜色代码下,用子弹日记方式简明列出得开的事情。

  • 《Understanding
    Convolutions》

岁月管理即是生机勃勃管理,除了运动、健康餐饮保证充沛精力之外,合理规划协调每日固定的生机资源,也显得越发关键,这是善时间管理的前提保证。

介绍:RKHS是机器上中举足轻重的定义,其以large
margin分类器上之以也是广为熟知的。如果没比较好之数学基础,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。

朦胧的当儿绝不慌张,不要害怕,奋力去倒,尽情地挥毫汗水!

介绍:莱斯大学(Rice University)的吃水上之概率理论.

昨接收学员A的微信,里面说到他每天都睡觉不够,也自无来,老是提不起来劲,也无知道自己到底怎么了,也不愿意学习。

  • 《Topic modeling
    的经典论文》

每日的工作,我分成优秀习惯、青蛙要致力和青蛙琐事三类。

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开拍,该课属于MIT研究生级别的科目,对机器人和非线性动力系统感兴趣之对象不妨可以挑战一下应声宗科目!

**01**
**

  • 《机器上相速查表》

倒,也非肯定是我们经常以为的需要半钟头要千篇一律钟头外出锻炼才被动,需要时间累加、难度大会来拖延。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,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,多重新变量分析,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

本身提议外走,更为累越走,越走精神更好,后面就是无累了。

  • 《Distributed (Deep) Machine Learning
    Common》

你知道好每日精力最好之年华段也?精力最差的流年段为?精力一般的年月段也?

  • 《图像处理,分析和机具视觉》

**04**

  • 《 Image classification with deep
    learning常因此模子》
  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,心想事成代码.

  • 《Introduction to ARMA Time Series Models –
    simplified》
  • 《Numerical Optimization: Understanding
    L-BFGS》

介绍:随着大数目时之赶来,机器上变成解决问题的同样种植重点且主要之家伙。不管是工业界还是学术界,机器上都是一个炙手可热的大方向,但是学术界和工业界对机械上之研讨各个发生讲究,学术界侧重于对机器上理论的钻研,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

介绍:DataSchool的机械上基本概念教学.

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:
机器学习公开课汇总,虽然其间的微课程就归档过了,但是还有个别的音并未。感谢课程图谱的小编

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(二)

  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》
  • 《Geoffrey E.
    Hinton》

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

介绍:用社交用户作为上图片的共同特征,可再好地发表图片内容相似性。由于无因让人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的得与保洁;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍: Python下开源而持久化朴素贝叶斯分类库.

  • 《Inverting a
    Steady-State》

介绍:机器上起来源软件

  • 《Awesome Public
    Datasets》

介绍:卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源全,包括大气之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.

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

  • 《The Open-Source Data Science
    Masters》

介绍:机器上太中心的入门文章,适合零基础者

  • 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression
    Alternatives in
    R》
  • 《神奇之伽玛函数(上)》

介绍:《线性代数》是《机器上》的要害数学先导课程。其实《线代》这宗课称得浅显易懂特别非容易,如果一致达来就是说逆序数及陈行列式性质,很易受学员去学习的兴。我个人推举的特等《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的课。
学科主页

  • 《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer
    Science》
  • 《机器上入门书单》

介绍:里面冲词条提供了众多资源,还产生有关知识结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

介绍:介绍CNN参数在采用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算法本质上亦然,但款式达到或者稍微区别的,很显著以成功CNN反为传播前询问bp算法是必的。此外作者吧做了一个资源集聚:机器上,深度上,视觉,数学等

介绍:这个里面有诸多有关机器上、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(或可尽代码)及相关论文。科研写论文的好资源

  • 《PageRank Approach to Ranking National Football
    Teams》
  • 《Statistical foundations of machine
    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

  • 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
    series》
  • 《Free ebook: Microsoft Azure Essentials: Azure Machine
    Learning》
  • 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
    Learning》

介绍:Francis Bach合作之关于稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及当图像以及视觉及之以,而且率先部分关于Why does
the l1-norm induce sparsity的说明啊充分对。

  • 分布式并行处理的数目
  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》
  • 《怎么挑深度上之GPUs》
  • 《Sparse Linear
    Models》

介绍:很好之口径仍机场(CRF)介绍文章,作者的念笔记

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

介绍:2014年七月CMU举办的机上夏季课刚刚竣工
有将近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称呼讲师都是牛人: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)

  • 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints
    tutorial》
  • 《Caffe》
  • 《Introduction to Information
    Retrieval》

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

  • 《CIKM
    2014主题报告的幻灯片》

介绍:
不容错过之免费杀数据集,有些已是驾轻就熟,有些可能要第一浅听说,内容超过文本、数据、多媒体等,让他俩随同您起来数据对的一起吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

  • 《Big-data》
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》
  • 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic
    Optimization》
  • 《Adam
    Szeidl》

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

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

介绍:不会见统计怎么惩罚?不理解怎样挑选恰当的统计模型怎么收拾?那这篇文章你的精美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…

介绍:主要是讲述了使用R语言进行数量挖掘

介绍:雅虎研究院的数码集汇总:
包括语言类数据,图及组织交类数据,评分和分类数据,计算广告学数据,图像数据,竞赛数据,以及系统类的数据。

  • 《metacademy》
  • 《Reproducing Kernel Hilbert
    Space》

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是如出一辙首NLP在汉语言分词中的采取

  • 《Hands-on with machine
    learning》

介绍:大数量处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍: 深度上之宏观硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:16以机器上的电子书,可以下载下来当pad,手机方面任意时刻去读。不多我建议您看了一据还下充斥同随。

  • 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene
    Perception》
  • 《Advanced Optimization and Randomized
    Methods》

介绍:一按部就班上人工智能的书,作者是Yoshua
Bengio,相关境内通讯

  • 《Neural Net in C++
    Tutorial》
  • 100 Best GitHub: Deep
    Learning
  • 《DeepCLn》
  • 《CNN的相反往求导及练习》

介绍:本章中笔者总结了三替机上算法实现的嬗变:第一替代非分布式的,
第二替代工具要Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩充,第三替如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

  • 《machine learning for smart
    dummies》

介绍:R语言是机器上之机要语言,有多之朋友想学习R语言,但是连忘记一些函数和第一字的意思。那么就篇稿子或能帮忙及您

  • Best Machine Learning Resources for Getting
    Started
  • 《Wormhole》

介绍:鲁棒和福利的人工智能优先研究计划:一封公开信,目前早已发出Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是近些年霍金以及Elon
Musk提醒人们瞩目AI的秘密威胁。公开信的内容是AI科学家等站于便民社会的角度,展望人工智能的未来上扬大势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四碰要求,以及要留意的社会问题。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。其实还有雷同管美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从平开始之本人学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时光起了机器通过学习成长之后想操纵世界之状态。说交此处推荐收看。

  • 《A Probabilistic Theory of Deep
    Learning》
  • 《BCI Challenge @ NER
    2015》
  • 《pandas: powerful Python data analysis
    toolkit》
  • 《Deep Learning
    101》
  • 《树莓派的人脸识别教程》
  • 《A First Course in Linear
    Algebra》
  • 《Search Engine &
    Community》
  • 《机器上入门资源不全集中》》

介绍:机器上各个方向概括的网站

  • 《Blocks》

介绍:还有续集众目睽睽深度上方式概述(二)

介绍: Quora上之主题,讨论Word2Vec的有趣应用,Omer
Levy提到了外于CoNLL2014最佳论文里之剖析结果和新办法,Daniel
Hammack给闹了追寻特异词的多少应用并提供了(Python)代码

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(三)

介绍:这并无是如出一辙首文档或书籍。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,内容连TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:机器上入门书籍,实际介绍

介绍:Pedestrian Detection paper & data

  • 《InfiniTAM:
    基于深度图像的体制数据并框架》
  • 《2014年国际机器上大会ICML 2014
    论文》

介绍:这首文章主要是以Learning to
Rank为例说明企业界机器上的切实可行使用,RankNet对NDCG之类不灵动,加入NDCG因素后成了LambdaRank,同样的思量从神经网络改呢用及Boosted
Tree模型就形成了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机械上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一叫作得主,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还有众多举世闻名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

  • 《Deep Learning and Shallow
    Learning》
  • 《神经网络语言模型》
  • 《Big Data
    Processing》

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上以文书计算中的使用

介绍:这是同样首关于机器上算法分类的稿子,非常好

  • 《Deep learning Reading
    List》
  • 《机器上常见算法分类集中》

介绍:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

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

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

  • 《Math Essentials in Machine
    Learning》

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

  • 《GoogLeNet深度上型的Caffe复现
  • 《Deep Learning Reading
    list》

介绍:
非常好的讨论递归神经网络的章,覆盖了RNN的定义、原理、训练及优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还生雷同首Deep Learning in a
Nutshell值得推荐

  • 《Introduction to Machine
    Learning》
  • 《收集从2014年始发深度上文献》

介绍:
机器学习的是眼前数据解析世界的一个热内容。很多口以平常的办事吃还还是多或者少会用到机械上之算法。本文为你总结一下大的机上算法,以供您当做事和上学中参考.

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14单阅读最多同享受最多之章。我们从中可以望多个主题——深度上,数据科学家职业,教育以及薪酬,学习数据正确的家伙比如R和Python以及民众投票的不过给欢迎的数目科学与数码挖掘语言

介绍:A*搜是人工智能基本算法,用于高效地查找图备受简单沾的超级途径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是打起点至顶点n底实际代价,h(n)是顶点n到目标顶点的估计代价。合集

  • 《美团推荐算法实践》
  • 《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》
  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in
    Python》
  • 《PyNLPIR》

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

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。

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

介绍:mllib实践经验分享

介绍: 一个学搜索引擎

介绍:利用机用器学习在谣言的辨别上之运,此外还有个别单。一个是辨垃圾和假信息之paper.还起一个凡网络舆情及其分析技术

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  • 《统计机器上》
  • 《2014年之《机器上日报》大合集》

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

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

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

介绍:传送理由:Rob Fergus的之所以深度上做计算机是清醒的NIPS 2013学科。有mp4,
mp3,
pdf各种下载
他是纽约大学教书,目前呢以Facebook工作,他2014年的8篇论文

  • 《Why GEMM is at the heart of deep
    learning》
  • 《Machine Learning
    Surveys》
  • 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language
    Processing》

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在平不行机器上聚会及之告诉,关于word2vec会同优化、应用和扩大,很实用.境内网盘

介绍: Topic modeling 的经论文,标注了第一点

  • 《How to Choose a Neural
    Network》
  • 《Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video
    Classification》
  • 《NYU
    2014年的纵深上课程资料》
  • 《Machine Learning with
    Scikit-Learn》
  • 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and
    Autoencoders》

介绍:用于Web分析及数目挖掘的几率数据结构.

介绍: 决策树

  • 《kaldi》
  • 《人工智能和机具上园地有趣之开源项目》

介绍:免费书写:Azure ML使用精要.

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

介绍:机器上速查表

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:以往上千实施代码概率编程(语言)实现就待50行.

介绍:机器上之靶子是指向计算机编程,以便利用样本数量还是以往之涉来化解给定的问题.

  • 《Recommend :Hang Li
    Home》

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,同步更新参数的状态下中心达成线性加速。12块Titan
20时好做到Googlenet的教练。

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据正确在线交互教程.

  • 《Simple Neural Network implementation in
    Ruby》

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上的机要性.

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

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

  • 《机器上最佳入门学习资料汇集》

介绍:
这是一律首面向工程师的LDA入门笔记,并且提供平等卖开箱即用Java实现。本文仅记录基本概念与原理,并无干公式推导。文中的LDA实现基本部分行使了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能同地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

  • 《机器上导论》
  • 《如何变成平等个数据科学家》
  • 《Collaborative Filtering with
    Spark》

介绍:这文章说拿多年来型识别及之突破用及围棋软件及,打16万摆业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即亦可不负众望永不计算,只拘留棋盘就为起下一样步,大约10层棋力。但当时篇稿子最过乐观,说啊人类的结尾一片堡垒马上就要超过掉了。话说得最早。不过,如果跟别的软件成该还有潜力可打。@万精油墨绿

  • 《Data Mining Problems in
    Retail》

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

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

介绍:作者发现,经过调参,传统的点子也克及word2vec收获多的法力。另外,无论作者怎么碰,GloVe都于不过word2vec.

  • 《NIPS审稿实验》

介绍:IVAN VASILEV写的深浅上导引:从浅层感知机到深网络。高而读

介绍:Deniz Yuret用10摆放精美的图来诠释机器上重大概念: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

  • 《NLP中的国语分词技术》

介绍:这是斯坦福大学召开的一模一样免费课程(很勉强),这个可给您以深上之中途吃你一个修的笔触。里面涉及了有些核心的算法。而且告诉你怎么样去用及骨子里条件遭到。中文版

  • 《R language for
    programmers》

介绍:本文会了同样方方面面最风靡的机械上算法,大致了解哪些措施可用,很有扶持。

  • 《UFLDL
    Tutorial》
  • 《百度余凯&张潼机器学习视频》

介绍:国际人工智能联合会议选用论文列表,大部分舆论而采用Google找到.

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

  • 《文本及的算法》

介绍: 由Sebastian Nowozin等丁编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇集了结构化预测世界过多牛文,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

  • 《NLPIR/ICTCLAS2015分叉词系大会上的技能演讲
  • 《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:该课程是网易公开课的收费课程,不值钱,超级福利。主要适合吃对运用R语言进行机上,数据挖掘感兴趣之总人口。

介绍:计算机视觉入门的实施人检测

  • 《Machine Learning for Industry: A Case
    Study》
  • 《Reinforcement Learning: An
    Introduction》

介绍:从1996年始当微机对的舆论中为引述次数最多的论文

  • 《Deep Learning
    教程翻译》

介绍:把机器上提升的级别分为0~4层,每级需要上学之读本及控制的知。这样,给机器学习者提供一个迈入的途径图,以免走弯路。另外,整个网站还是有关机器上之,资源大丰富。

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(六)

  • 《Deep Learning for Answer Sentence
    Selection》
  • 《计算机对中之数学》
  • 《HanLP:Han Language
    processing》

介绍:WSDM2015极其佳论文
把马尔可夫链理论用当了图分析者,比相似的propagation
model更加浓厚一些。通过全局的风平浪静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)。可以为此来反求每个节点的熏陶系数

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

  • 《Zipf’s and Heap’s
    law》

介绍:机器上的算法很多。很多时困惑人们都是,很多算法是一模一样接近算法,而稍算法又是起另算法中拉开出的。这里,我们从区区只地方来给大家介绍,第一独面是学习之计,第二个点是算法的类似性。

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

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的日子序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中针对那个的定义跟剖析好值得参考,文中也事关——异常是大针对性的,某个世界支出之怪检测以旁领域直接用而不行.

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

介绍: 零售领域的数目挖掘文章.

  • 《深度上以自然语言处理的运》
  • 《Machine learning is teaching us the secret to teaching
  • 《第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT》
  • 《Twenty Questions for Donald
    Knuth》
  • 《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
    Vision》

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:斯坦福的深度上课程的Projects 每个人都要描绘一个论文级别的报告
里面来一些老有意思的应用 大家可以看 .

  • 《R语言参考卡片》

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

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《scikit-learn:用于机器上的Python模块》

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

  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《LambdaNet,Haskell实现的开源人工神经网络库

介绍:Python实现线性回归,作者还发出另外异常过硬的章援引可望

介绍:机器上型,阅读者情要发出必然的基础。

  • 《16 Free eBooks On Machine
    Learning》

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: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.

  • 《An Inside Look at the Components of a Recommendation
    Engine》
  • 《Legal Analytics – Introduction to the
    Course》
  • 《Sibyl》
  • 《Deep Learning libraries and first experiments with
    Theano》
  • 《LinkedIn最新的引荐系统文章Browsemaps》

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有有另的机械上及数码挖掘文章和深度上文章,不仅是论战还有源码。

  • 《LIBSVM》

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

介绍:谷歌地图解密

  • 《Intro to machine learning with
    scikit-learn》

介绍:当前加州高校欧文分校为机械上社区保护在306单数据集。询问数据集

介绍:Python下之公文模糊匹配库,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

介绍:Sibyl 是一个监督式机器上系统,用来化解预测方面的问题,比如
YouTube 的视频推荐。

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

介绍:主要是沿着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几仍综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation。全部还得于google上找到。

介绍:雅虎邀请了相同叫做来自本古里什么大学之访问学者,制作了同样学关于机器上之层层视频课程。本课程并分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器上算法的论争基础知识。

  • 《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》
  • 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining
  • 《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程
  • 《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》

介绍:通过分析1930年及今天之比数据,用PageRank计算世界杯参赛球队排名榜.

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一意在的机械上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期恰好开拍,课程4K高清视频并到Youtube上,目前刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣之同学可以关心,非常适合入门.

介绍:实现种就开源在github上面Crepe

  • 《Choosing a Machine Learning
    Classifier》
  • 《学习算法的Neural Turing Machine

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:100 Best GitHub: Deep Learning

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:信息时代的计算机科学理论,目前国内产生纸质书购买,iTunes购买

  • 《Building a Production Machine Learning
    Infrastructure》
  • 《Machine learning in 10
    pictures》

介绍:许多传统的机械上任务都是在学习function,不过谷歌目前产生起读书算法的趋向。谷歌另外的即时首学习Python程序的Learning
to
Execute为时有发生相似之处

介绍:讲计算机视觉的季管辖奇书(应该让经典吧)之一,另外三遵照是Hartley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
的《数字图像处理》

介绍: 一个说话机器上之Youtube视频教程。160聚众。系统程度跟书可比拟。

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.

  • 《关于机器上之几何驳问题》

介绍:使用Neo4j
做影视评论的真情实意分析。

  • 《人脸识别必读的N篇文章》
  • 《Research priorities for robust and beneficial artificial
    intelligence》
  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《Sibyl:
    来自Google的普遍机器上系统》
  • 《信息时代的电脑对理论(Foundations of Data
    Science)》

介绍:徐宗本
院士将吃爱机器上之伴联手探索有关于机器上的几乎独理论性问题,并受有片产生意义之定论。最后经过有实例来证明这些理论问题之大体意义及骨子里利用价值。

  • 《Machine Learning Summer
    School》
  • 《NeuralTalk》

介绍:机器上以导航者的应用.

  • 《行人检测(Pedestrian
    Detection)资源》

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过大数额手段+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只账号,下载了相恋网站2万女用户的600万题材答案,对她们开展了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后竟落了真爱。科技改变命运!

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

介绍:UT Austin教授Eric
Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,根据这次实验的结果,如果今年NIPS重新审稿的语句,会生出一半的舆论被拒绝。

  • 《前景目标检测1(总结)》

介绍: 用统计和报方法做机械上(视频告诉)

  • 《空间数据挖掘常用方法》

介绍:因为近两年来,深度上以媒体界被炒作特别厉害(就比如非常数量)。其实过多人口都还非懂得呀是深浅上。这篇稿子由浅入深。告诉您深度学究竟是啊!

介绍:对纵深上和representation learning最新进展产生趣味之同桌可以了解一下

介绍:这是一个机器上资源库,虽然较少.但蚊子再略也是肉.有突出部分.此外还有一个由于zheng
Rui整理的机上资源.

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

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

  • 《Brief History of Machine
    Learning》

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

  • 《Machine Learning is Fun! – The world’s easiest introduction to
    Machine
    Learning》
  • 《Java Machine
    Learning》
  • 《Bayesian network
    与python概率编程实战入门》
  • 《浅析人脸检测的Haar分类器方法》
  • 《MLlib中的Random
    Forests和Boosting》

介绍:这是同份python机器上库,如果你是同样位python工程师而且想深入之求学机器学习.那么就首文章或会帮及你.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍: 深度上用于问答系统答案句的精选

介绍:文中提到的老三篇论文(机器上那些从事、无监督聚类综述、监督分类归纳)都蛮经典,Domnigos的机械上课为要命出彩

介绍:此书在信息寻找领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了信息搜索、网络消息寻找、搜索引擎实现等地方有关的图书、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

  • 《Time Series Econometrics – A Concise
    Course》
  • 《人脸识别开发包》
  • 《雅虎研究院的数码集汇总》

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供论文及落实代码.

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

介绍:R语言教程,此外还推荐一个R语言教程An Introduction to
R.

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:在今年底IEEE/IFIP可靠系统以及网络(DSN)国际会议达到,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主题演讲。
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。详情请看google
sibyl

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量经济学》.

  • 《AMiner – Open Science
    Platform》

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它目前托管在sourceforge上面

  • 《Collaborative Feature Learning from Social
    Media》

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上之AMA(Ask Me
Anything)主题,有众多RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心看,相信您吧会见受益匪浅.

  • 《The free big data sources you should
    know》
  • 《Information Geometry and its Applications to Machine
    Learning》
  • 《PDNN》
  • 《Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器求学 &
    数据挖掘兵器谱》
  • 《International Joint Conference on Artificial Intelligence
    Accepted
    paper》

介绍:《机器上之统计基础》在线版,该手册希望在辩论和履行之间找到平衡点,各主要内容还陪有实在例子及数码,书中之例证程序都是因此R语言编写的。

  • 《Understanding Convolution in Deep
    Learning》

介绍:A Library for Support Vector Machines

  • 《A primer on deeping
    learning》
  • 《Fast unfolding of communities in large
    networks》

介绍:用树莓派和照相机模块进行人脸识别

介绍:从硬件、图像及正规、生物、大数额、生物信息还到量子计算相当于,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小类:收集从2014年初步深度上文献,相信可以当做深度上的起点,github

  • 《回归(regression)、梯度下降(gradient
    descent)》
  • 《IPOL Journal · Image Processing On
    Line》

介绍:这是多伦多大学开的一个纵深上用来鉴别图片标签/图转文字的demo。是一个其实用案例。有源码

介绍:这是平仍关于分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是斯坦福的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

  • 《How does Quora use machine learning in
    2015?》
  • 《机器上藏算法详解及Python实现–线性回归(Linear
    Regression)算法》

介绍:深度上概述:从感知机到深度网络,作者对例子的选取、理论的介绍都深成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:神经网络的免费于线书,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
爱好者的福音。

介绍:这是均等本图书,主要介绍的凡跨语言信息寻找方面的学识。理论很多

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

介绍:github上面100独老高的项目

介绍:如果您还不知情啊是机上,或则是正上感觉到深枯燥乏味。那么推荐一读。这篇稿子曾让翻译成汉语,如果出趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

  • 《线性代数》
  • 《Neural Networks Demystified

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的概括介绍,ARMA是钻时序列的重要方法,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.

介绍:此外作者还有同首元算法、AdaBoost python实现文章

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,其他的内容好关心一下官方主页.

  • 《分布式机器上之故事》
  • 《A specialized face-processing network consistent with the
    representational geometry of monkey face
    patches》
  • 《Sentiment Analysis on
    Twitter》

介绍:看问题你已明白了凡呀内容,没错。里面来广大经典的机上论文值得仔细跟数的翻阅。

  • 《A*搜索算法的可视化短教程》
  • 《机器上:学习资源》

介绍:中文分词入门的资源.

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0达到行使深度上,文章来源paypal

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.

  • 《NLP常用信息资源》
  • 《Deep Learning for Multi-label
    Classification》

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

  • 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks

介绍:帮您知卷积神经网络,讲解很鲜明,此外还有个别首Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的其它的关于神经网络文章吧够呛硬

介绍:网友咨询伯克利机器上大牛、美国双院士Michael I.
Jordan:”如果你生出10亿美金,你怎么花?Jordan:
“我会见为此就10亿美金建造一个NASA级别之自然语言处理研究型。”

  • 《用老数量和机器上做股票价格预计》
  • 《Hands-On Data Science with R Text
    Mining》
  • 《What are some interesting Word2Vec
    results?》
  • 《Entanglement-Based Quantum Machine
    Learning》

介绍: 深度上框架、库调研以及Theano的始测试体会报告.

介绍:2014华夏良数额技术大会33员中心专家发言PDF下载

介绍:【“机器上”是呀?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他直接在机上世界耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和共事们遂决定设立博客,向公众介绍机器上之研究进展。机器上是什么,被下在何?来拘禁Platt的及时篇博文

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

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

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

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.与这类似之还有不少像:[DMOZ

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内来热情的朋友翻译了中文版,大家也可以在线阅读

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了为此而调剂梯度下降与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可观的事物出来。此外作者博客的别文章也罢殊是。

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.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的时髦版本《神经网络与深度上综述》本综述的性状是坐日排序,从1940年开称起,到60-80年间,80-90年间,一直称到2000年后同近年来几年之展开。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

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

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

介绍:非常好的纵深上概述,对几栽流行的深度上型都进行了介绍与讨论

  • 《Support Vector
    Machines》

介绍:本文根据神经网络的腾飞过程,详细讲解神经网络语言模型在一一阶段的形式,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,总结的特别好.

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

介绍:Videolectures上太受欢迎之25单文本及数量挖掘视频汇总

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的快捷算法,Gephi中之[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即因此.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总结了几许个系列。另外还作者还了一个文章导航.非常之谢作者总结。

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

  • 《实例详解机器上怎么缓解问题》
  • 《Machine learning for package users with R (1): Decision
    Tree》
  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:解析领域面临个模型》

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

介绍:里面融合了诸多底资源,例如角,在线课程,demo,数据做等。有分类

  • 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural
    Networks》
  • 《机器上速查表》

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

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

介绍:初专家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:这是一模一样比照由雪城大学新编的老二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上R语言的同室选读。

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:一个深上型,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多单版的代码

介绍: DeepMind论文集锦

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

介绍:如何下深度上及甚数据构建对话系统

  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《Automatic Construction and Natural-Language Description of
    Nonparametric Regression
    Models》
  • 《Machine Learning Course
    180’》
  • 《谷歌地图解密:大数目与机具上的构成》

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篇章

  • 《Andrej
    Karpathy个人主页》

介绍:贝叶斯学习。如果不是好绝望可省概率编程语言和贝叶斯方法执行

  • 《AMA: Michael I
    Jordan》

介绍:深度上课程

  • 《An Introduction to Matrix Concentration
    Inequalities》
  • 《Geoffrey E.
    Hinton个人主页》

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!作者的换代频率也死频繁

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》
  • 《DEEP
    learning》

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.

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:入门的书真的良多,而且我早已帮你摸手拉手了。

  • 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF
    SCIENCE》

介绍:不仅是材料,而且还对小材料做了诠释。

介绍:
文中涉嫌了无与伦比漂亮,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统可说凡是均等据无可非议的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:里面基本没涉及到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的很多以,以及她们以举行推荐过程中取得的有些经验。最后一久经验是理所应当监控log数据的质地,因为推荐的身分好据数据的色!

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

介绍:本文共有三独系列,作者是缘于IBM的工程师。它最主要介绍了引进引擎相关算法,并支援读者很快的贯彻这些算法。
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

  • 《simplebayes》
  • 《Introduction to Machine
    Learning》
  • 《Machine learning open source
    software》

介绍:作者是计算机研二(写稿子的时光,现在凡是2015年了应该将毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数他的涉的谈.对于入门的情人或会发帮带

介绍:
Tropp把数学家用强深装逼的数学语言描绘的矩阵概率不等式用初等之办法勾勒出来,是充分好的手册,领域内之paper各种证明都以就此其中的结果。虽说是初等的,但还是很之麻烦

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器上爱好者很热心的将此科目翻译成了中文。如果您英语不好,可以看看这个

  • 《Machine Learning
    Resources》

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院支付的开源中文自然语言处理(NLP)工具保管
Fudan
NLP里带有中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等功用,对找引擎
文本分析等远有价。

  • 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
    Clustering》
  • 《机器上相频库》
  • 《吴立德《概率主题模型&数据科学基础》》
  • 《mllib实践经验(1)》

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学计算机系Chris
Manning教授的《自然语言处理》课程有视频都可以在斯坦福明课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业及考试呢堪下载。

  • 《CS224d: Deep Learning for Natural Language
    Processing》

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:深度上经历资源列表

介绍:Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器上在图像、视频语义分析世界获得了科研及工程及的突破,发的稿子非多,但每个都怪踏实,在列一个问题达成还得了state-of-art.

  • 《大数额解析:机器上算法实现之嬗变》
  • 《Beautiful plotting in R: A ggplot2
    cheatsheet》

介绍:
1)词频与那个降序排序的干,最著名的凡语言学家齐夫(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)引入参数修正了对甚高频及良低频词的描写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模之平方根(这是一个参数,英语0.4-0.6)成正比

  • 《Paracel》
  • 《Recommending music on Spotify with deep
    learning》
  • 《“机器上”是什么?》

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

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的舆论库已经用了963首经过分类的吃水上论文了,很多经典论文还已经用

  • 《Deep
    Learning实战之word2vec》
  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》
  • 《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from
    Word
    Embeddings》

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

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

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学网络被挖深度知识、面向科技不行数目的打通。收集近4000万作者信息、8000万论文信息、1亿基本上引用关系、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。

  • 《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
    Networks for Web Search
  • 《Gaussian Processes for Machine
    Learning》
  • 《使用RNN和Paragraph
    Vector做情感分析》

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

  • 《Building a deeper understanding of
    images》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

  • 《Neural Network Dependency
    Parser》

介绍:<机器上和优化>这是均等遵照机器上之小册子,
短短300大抵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, 也符合老手温故而知新.
比打MLAPP/PRML等大部头,
也许就按照你再度得!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者还显有《这便是摸索引擎:核心技术详解》一写,主要是介绍应用层的事物

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机械上,国内镜像.

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

  • 《libfacedetection》

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、模型选择和超参优化、高斯模型与另模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:聚焦数据质量问题的对答,数据质量对各种层面企业的性能与频率还至关重要,文中总结出(不制止)22种植典型数据质量问题表现的信号,以及卓越的数据质量解决方案(清洗、去又、统一、匹配、权限清理等)

  • 《ICLR
    2015集会的arXiv稿件合集》
  • 《spaCy》

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec与deep learning做NLP“
里面全套教程教平步一步用python和gensim包的word2vec模型,并当其实比之中比调参数与清数据。
如果都装过gensim不要忘记升级

介绍:
多伦多大学与Google合作的初论文,深度上为可就此来下围棋,据说能够及六段水平

  • 《Parallel Machine Learning with scikit-learn and
    IPython》
  • 《Back-to-Basics Weekend Reading – Machine
    Learning》

介绍:对于英语不好,但还要充分想念深造机器上的情人。是一个生之方便。机器上周刊目前主要提供中文版,还是面向周边国内爱好者,内容涉嫌机械上、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:Java机器上相关平台以及开源之机器上库,按照老数量、NLP、计算机视觉与Deep
Learning分类开展了整治。看起格外全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍:第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT

  • 《Introduction to Deep Learning
    Algorithms》
  • 《Undergraduate machine learning at
    UBC》

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

介绍:许多同校对于机器上及深度上的迷惑在于,数学方面就约知道了,但是动于手来也无懂得什么样下手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了一样首实战版本的深度上及机上课程,手把手教而用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:机器上教会了我们啊?

  • 《Reproducible Research in Computational
    Science》
  • 《Toronto Deep Learning
    Demos》
  • 深究推荐引擎内部的黑,第 1 片段:
    推荐引擎初探
  • 《机器上提升的志(Level-Up Your Machine
    Learning)》
  • 《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
    BIBLIOGRAPHY》
  • 《100 Best GitHub: Deep
    Learning》

介绍:出自MIT,研究加密数据快速分类问题.

  • 《Introduction to Conditional Random
    Fields》

介绍:作者王益时是腾讯广告算法总监,王益博士毕业后以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所见所闻。值得细读

  • 《Topic modeling with LDA: MLlib meets
    GraphX》

介绍:如果只要以同一篇稿子中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 ?
这时节可以为此到将多个刚则优化成Trie树的办法,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:这是一律比照自然语言处理的词典,从1998年启幕到眼前积攒了成千上万的专业词语解释,如果你是平等员正入门的朋友.可以借这仍词典让投机成长更快.

  • 《ACL
    Anthology》

介绍:基于Yelp数据集的开源情感分析工具于,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客及略地介绍了他们当年在场ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:作者是来自百度,不过他自我现已于2014年4月份申请离职了。但是及时篇稿子非常对如果您无知底深度上及支持为量机/统计上理论有啊关联?那么当就看看就首文章.

介绍: HMM相关文章

介绍:一个至上完整的机械上开源库总结,如果您道是碉堡了,那后面是列表会再受您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的意中人进行了翻华语介绍,机械上数据挖掘免费电子书

  • 《Rumor has it: Identifying Misinformation in
    Microblogs》

介绍:机器上课程

介绍:标题很老,从新手到学者。不过看罢上面有材料。肯定是大方了

介绍: Awesome系列被的公开数据集

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据开展展望及分析的同等派别是,统计上吧成统计机器上。课程来自上海交通大学

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

介绍:如果你从互联网搜寻,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,那么这宗核心课程你必深刻摸底。

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

介绍:deeplearning4j官网提供的其实运用场景NN选择参考表,列举了一部分卓越问题建议采取的神经网络

  • 《机器上算法的一起》
  • 《Sum-Product Networks(SPN)
  • 《生物医学的SPARK大数据应用》

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

  • 《A comparison of open source tools for sentiment
    analysis》
  • 《Neural Network & Text
    Mining》
  • 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal
    ClassificationICML06》

介绍:用于改善语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断及感情分类功能特别好.贯彻代码.

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和预测问题,相关的法度采取包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的展望,定价和工作人员预测,司法行为预测相当。法律领域大家可能还比较陌生,不妨了解下。

介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法和自由优化学科》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肯定要是探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

  • 《R工具包的分类集中》
  • 《A Tour of Machine Learning
    Algorithms》

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以于几细分种内形成NLP on Azure
Website的布,立即开始对FNLP各种风味的试用,或者以REST
API的款式调用FNLP的言语分析效益

  • 《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:在Kaggle上时不时得正确成绩的Tim
Dettmers介绍了外好是怎挑深度上的GPUs,
以及个人怎么样构建深度上之GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

  • 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
    Torch》
  • 《正则表达式优化成Trie树
  • 《convnet-benchmarks》

介绍:推荐系统经典论文文献

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。

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

  • 《FudanNLP》

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

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?可以吃您于浏览器中,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,一切以变得一清二楚。他恰好公布了同样仍书籍,不断在线更新

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

  • 《Deep learning from the bottom
    up》
  • 《2014华夏十分数量技术大会33号中心专家发言PDF》
  • 《Advice for students of machine
    learning》
  • 《Machine Learning Summer School
    2014》
  • 《机器上公开课汇总》

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在情感分析效益是,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布于github(目前凡是空的)。这意味着Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

  • 《Deep Learning
    Tutorials》

介绍:这是同样遵循信息搜索有关的书本,是由于斯坦福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的消息寻找教材之一。最近笔者多了拖欠科目的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

  • 《Deep Learning – important resources for learning and
    understanding》
  • 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and
    Beyond》
  • 《Classifying Spam Emails using Text and Readability
    Features》
  • 《Statistical Machine
    Learning》

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

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

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理与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和试验文档。文本及源码是通过了同行评审的。IPOL是放之没错和可再次的研究期刊。我一直怀念做点类似的行事,拉近产品以及技巧之间的距离.

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机器上课程,先修课程也机械上(10-715)和中路统计学(36-705),聚焦统计理论同方法以机器上世界应用.

  • 《Deep Learning in Neural Networks: An
    Overview》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(七)

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

  • 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》
  • Cross-Language Information
    Retrieval
  • 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep
    Learning”教程》

介绍: 非常强劲的Python的多少解析工具包.

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015划分词系发布和用户交流大会上之讲演,请复多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的发言包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货搜索技术研讨
李然-主题模型

介绍:这是同等篇有关图像分类在深度上中之章

  • 《H2O》

介绍: 大规模机器上流程的构建和部署.

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

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

  • 《Awesome Computer
    Vision》

介绍:深度上入门的初级读本

介绍:ggplot2速查小册子,另外一个,此外还引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》.

  • 《LDA入门与Java实现》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(五)

介绍:15年旧金山纵深上峰会视频采访,国内云盘

  • 《文本及数据科学挖掘视频汇总》
  • 《机器上常见算法分类集中》

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.

  • 《Rise of the
    Machines》

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

介绍:部分华语列表

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(四)

介绍:这本书是由于谷歌公司跟MIT共同出品的计算机是中之数学:[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

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

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

  • 《The Trouble with
    SVMs》
  • 《机器上藏书籍》
  • 《Deep
    Learning(深度上)学习笔记整理系列》

介绍:R语言程序员私人定制版

  • 《Pattern Recognition And Machine
    Learning》

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

介绍:在这边您得看出最近深度上来什么新取向。

  • 《Introduction to Data Analysis using Machine
    Learning》
  • 《杨强在TEDxNanjing谈智能的来自》

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区别

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》
  • 《书籍推荐:Advanced Structured
    Prediction》
  • 《Spices form the basis of food pairing in Indian
    cuisine》

介绍:总结了机械上之经文书籍,包括数学基础和算法理论的书本,可开呢入门参考书单。

介绍:好东西的干货真的多

  • 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
    Optimization》
  • 《R机器学习实践》
  • 《purine2》
  • 《Learning Deep Architectures for
    AI》

介绍:机器上日报中推荐多情节,在这边产生有之脍炙人口内容就是来机器上日报.

介绍:一个用来迅速的统计,机器上以于数据量大之数学库

介绍:机器上着之第一数学概念.

介绍:好多数科学家名人推荐,还有资料.

  • 《【语料库】语料库资源集中》

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

  • 《Underactuated
    Robotics》

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大LDA主题抽取.

介绍:这是一样首介绍机器上历史的章,介绍好完美,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

  • 《深度上和统计上理论》

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

  • 《Machine learning classification over encrypted
    data》

介绍:做深上怎么选择GPU的提议

  • 《Deep learning from the bottom
    up》
  • 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
    Love》

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是同样员英国诞生之计机学家和心理学家,以那当神经网络方面的奉献闻名。辛顿是倒朝传来算法和对比散度算法的发明人之一,也是深浅上之积极性推动者.

  • 《人脸识别必读的N篇文章》

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的于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自带了一个训练好之动物模型,你得拿狮子大象的肖像来尝试看

  • 《Andrej
    Karpathy的纵深加深学习演示》

介绍:这同一首介绍如果规划与管理属于您协调的机上类之稿子,里面提供了管住模版、数据管理与履行方法.

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

介绍:深度上简明介绍,中文版.

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

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

介绍:python的17个有关机器上的工具

  • 《synaptic.Js》
  • 《Text Analytics
    2015》

介绍:本文虽然是写于2012年,但是这篇稿子完全是作者的更的作。

介绍:信息几何法及其于机器上着之采取

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机上世界神经网络的大牛,他针对纵深上、神经网络有着不行浓厚的志趣。因此,很多发问的题目面临富含了机上世界的各项模型,乔丹教授对准这个一一做了解释和展望。

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

介绍:人脸识别必读文章推荐

  • 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》
  • 《机器上周刊》

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的称呼。

介绍:这是同一随来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所出示的有关深度上之艺术和运的电子书

介绍:网易有道的老三位工程师写的word2vec底辨析文档,从着力的词向量/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底各种tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec资料之大合集,对word2vec感谢兴趣的冤家可看看

  • 《推荐系统经典论文文献和业界应用》
  • 《EMNLP上一丁点儿首关于股票方向的运论文
  • 《Data Journalism
    Handbook》

介绍:”人工智能研究分众派系。其中之一为IBM为表示,认为一旦有大性能计算就不过收获智能,他们的‘深蓝’击败了社会风气象棋冠军;另一样家认为智能来自动物本能;还出个特别强之门户认为一旦找来大家,把她们之想用逻辑一条条写下,放到计算机里即使尽……”
杨强以TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:数码挖掘十颇经典算法之一

介绍:NYU 2014年的纵深上课程资料,有视频

  • 《机器上藏论文/survey合集》

介绍:作者和Bengio的哥们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:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了平多级软件库,以扶植开发者建立更甚、更快的深浅上型。开放的软件库在
Facebook 被称模块。用它替代机械上园地常用之支出条件 Torch
中之默认模块,可以当更短的时日外训练还不行局面之神经网络模型。

  • 《深度卷积神经网络下围棋》

介绍:
机器学习中之数学,作者的研讨方向是机械上,并行计算如果你还惦记打听一些其它的足望他博客的其他文章

  • 《中文分词入门的资源》
  • 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and
    Scalable》
  • 《Use Google’s Word2Vec for movie
    reviews》
  • 《利用深度上与生数目构建对话系统
  • 《A Full Hardware Guide to Deep
    Learning》

介绍:本文是本着《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了写中有的的问题解答和少数私学习建议

介绍:对自然语言处理技术或机器翻译技术感兴趣之亲们,请以提出好牛逼到无以伦比的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,这个网址有夫领域几十分顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假设.

  • 《Deep Learning on Hadoop
    2.0》

介绍:
揭开印度菜肴的好吃秘诀——通过对大气菜谱原料关系之发掘,发现印度菜肴香的原故之一是内的含意互相冲突,很有趣的文件挖掘研究

  • 《机器上周刊第二想》
  • 《Data Science with
    R》

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果要了知晓,需要自然的机器上基础。不过有些地方会为人眼前一样亮,毛塞顿开。

  • 《Forecasting in Economics, Business, Finance and
    Beyond》
  • 《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
    Short-Term Memory
    Networks》
  • 《I am Jürgen Schmidhuber,
    AMA》

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在面部识别及您本身都是大家,即使细微的差别也会分辨。研究已证明人类和灵长类动物在颜加工上不同于其它物种,人类采取梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过计算机模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的无所不包结合。

  • 《NIPS 2014 CIML
    workshop》
  • 《机器上藏算法详解及Python实现–基于SMO的SVM分类器》
  • 《The Natural Language Processing
    Dictionary》

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最好抢之NLP库,快之原委一样凡是因此Cython写的,二凡因此了个很抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

介绍:Blocks是冲Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您重新快地创造及治本NN模块.

  • 《Deep Learning: Methods and
    Applications》
  • 《Open Sourcing
    ml-ease》

介绍:我欠怎么选机器上算法,这篇稿子于直观的比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的优劣,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已翻了底版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:机器上最佳入门学习材料汇集是总揽为机械上新专家推荐的上品学习资源,帮助新家快速入门。而且就首文章的介绍曾于翻成中文版。如果你多少熟悉,那么我提议乃先看同样扣中文的介绍。

介绍:Andrej
Karpathy的深加深学习演示,论文在此间

  • 《Introducing streaming k-means in Spark
    1.2》

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

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

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

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经深受6月21-26日以江山议会着力热闹举办。本次大会由微软亚洲研究院与清华大学一道主办,是此拥有30大抵年历史并著名世界之机器上世界的盛会首差到华,已成功引发全球1200几近各项学者的申请参与。干货很多,值得深刻学下

  • 《A Deep Dive into Recurrent Neural
    Nets》
  • 《HMM相关文章索引》
  • 《自然语言处理的吃水上理论与事实上》
  • 《Nonsensical beer reviews via Markov
    chains》
  • 《Machine Learning Open Source
    Software》

介绍:这还要是一律篇机器上新专家的入门文章。值得一读

  • 《R
    Tutorial》

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

  • 《简明深度上道概述(一)》

介绍:深度上阅读清单

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)并且带有集成学习之思考:组合了BM11同BM15星星单模型。4)作者是BM25底提出者和Okapi实现者Robertson.

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

  • 《计算机视觉数据集不完全集中》
  • 《2014年最佳的死数额,数据是文章》

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年一月就开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

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》,
写的不胜实在,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:用机器上做多少解析,David Taylor最近当McGill
University研讨会及之晓,还提供了一样密密麻麻讲话机器上道的ipn,很有价
GitHub.国内

  • 《NUML》

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.

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

  • 《Awesome Machine
    Learning》

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

  • 《Machine Learning With Statistical And Causal
    Methods》
  • 《Text Understanding from
    Scratch》

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现快速准确之依存关系解析器

介绍:
非常过硬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更美妙之成效,训练与归类时间吗大大降低——更主要的凡,不必花费大量年华以念与优化SVM上——特征呢一致no
free lunch

介绍:亚马逊在机上地方的一部分使,代码示例.

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

  • 《Deep Learning Summit, San Francisco,
    2015》

介绍:应本着充分数目时代,量子机器上之率先个实验 paper
下载

  • 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》

  • 《swirl + DataCamp

介绍:很多商店还因此机器上来化解问题,提高用户体验。那么怎么好让机器上又实时和行呢?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,最初是为实时处理他们每半钟头1TB之研讨数据,现在颁发让大家之所以了。

  • 《How to Layout and Manage Your Machine Learning
    Project》
  • 斯坦福《自然语言处理》课程视频

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

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

介绍:这是同一篇介绍图像卷积运算的文章,讲的既算比较详细的了

介绍:有趣之机器上:最明显入门指南,中文版.

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。

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

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning