亚个和老三单总结来说,其实主是社会化媒体营销,而于这中间,最关键的凡第三个怎么用,简单来说怎么用这些工具及资源来得到流量。

介绍:莱斯大学(Rice University)的吃水上之票房价值理论.

于导师要概念论者来说,第一像样信仰型社群价值不过可怜,因为成功点好办案,写起吧尤为宏大上和发泄自己之逼格,写稿发写相对较好通过审查,而且产生影星光环加持阅读量和商海更容易接受,而且个渠道为生愿意发,因为写小企业小案例容易被算软文。

  • 《Numerical Optimization: Understanding
    L-BFGS》

我们以共享经济来说,AIRBNB和UBER火爆之前,猪八戒网就当开文化以及时赚钱这个业务了,只不过那个时段他共享的免是房屋和车子,而是技能及岁月。早以自家当场习的下即便早已出了各种走腿公司,有人贩卖自己的剩余时间,有人出售自己之时光赚钱,只不过那个时候卖的盈利逼格和价值不强罢了。

  • 《Advanced Optimization and Randomized
    Methods》

去年逍遥子提到了网红经济,相关的申辩也都纷纷出来了,有人说网红经济时来了。其实信仰型社群和网红经济还是演员背后的商逻辑,本质上是未曾呀不同的,都是以制一个缘人数要虚拟影像也基本的人格化IP。

介绍: 深度上之两全硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

有人或许说马上就是是时,这些活而转型,要做一定行业细分行业里的苹果,于是我们看了星期袜,季度袜等这些活。但是对于我个人而言,还是做不顶坐这么,而和同样众多口天天凑在一起讨论我下面上业已发臭了之袜子。

介绍:不会见统计怎么收拾?不知底怎么样选适宜的统计模型怎么惩罚?那就首文章你的美好读一读了麻省理工Joshua
B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作,写了平等篇有关automatic
statistician的稿子。可以自行选择回归模型类别,还能够半自动写报告…

出品内容化其实有一个放置条件,那就是者活一定要生可IP化的性能,这个产品必然要有“虚”的成份在内部。这种“虚”要满足人口之饱满需求,感观需求,音乐、书、影视剧、公仔、动漫、美食和绘画等等,这些还产生“虚”的分在其间。我们说通俗点,内容化的成品或者被人口拘禁正在沁人心脾,要么为人因此着爽。

介绍:这首文章要是坐Learning to
Rank为例说明企业界机器上的实际用,RankNet对NDCG之类不灵动,加入NDCG因素后成为了LambdaRank,同样的构思从神经网络改呢利用到Boosted
Tree模型就形成了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机器上大神,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
另外,Burges还有许多名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

如上是自本着信仰型社群和商业型社群的了解,在当下有限近似社群之外,还有雷同近乎天然形成的确实去中心化的社群,我称之为自发型社群。信仰型社群和商业型社群是自上而下形成的团结构,是以买卖目的吧导向的,是中心化的团伙结构。自发型社群是自下而上形成的平等种集体结构,是因兴趣呢核心的人头之汇,这个兴趣可以是丁、物或编造的人选及形象之类。比如鹿晗和老罗的粉,哆拉A梦的粉,以及海贼王里面路飞的粉等等,组织分子为一个共同的目的,在茫茫人海中生聚集扎堆而改为。

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA主题抽取.

公众消费品也许、或者、可能会见发生特例,但是我谈谈的是全方位买卖层面,更待一个可以普世的方法论,毕竟商业理论是啊整个企业及经纪人群体服务的,而休是同稍微群人。

  • 《人脸识别开发包》

顷当眼前我先埋了一个伏笔,那便是将近社群,这里自己先来解释一下什么是守社群。所谓领近社群是脱胎于自发型社群,最终发展为商业型社群的一个跨层变种。

  • 《What are some interesting Word2Vec
    results?》

社群构建过程中不过深的难题是呀?

  • 《机器上导论》

社群的金字塔结构

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总了一点个系列。另外还作者还了一个章导航.非常的谢谢作者总结。

于海里的流传过程中,吸引到平等博死忠粉丝,然后投其所好死忠粉丝打造内容,或者坐内容引发死忠粉,最终之目的都是被这同森死忠粉为协调养的始末一经费。正而前说到之同一,这许多死忠群都是批量之费产品,买回家收藏还是送人。

  • 《人工智能和机器上世界有趣之开源项目》

立在商贸的角度来说,社群是天生自带流量的,于是有的密切开始琢磨这间的商表现潜力。于是我们得望一些广场舞里发威望之总人口,开始运用这个社群做广告舞的培养与场地租赁来呈现。这即是一个榜首的临近社群变现的案例。在线上的讲话实际为是平,有一些总人口起有意的团伙这种兴趣社群,然后拿这些兴趣社群的流量引导至好的成品方面,进而实现团结之制品表现的目的。

  • 《Machine Learning with
    Scikit-Learn》

千古商家在线下所面临的题材是,所有的流量都是一次性的,都是第三正值服务单位的,都是媒体之,是渠道、超市和市的,是电商平台的。由于工具的克,流量没有辙沉淀与累,依靠CRM或者呼叫中心联系成本不过胜。社群对于公司而言,就是用过去通过平台和商超获取之流量,这种消费重金取之一次性流量,变成可沉淀的流量。

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

对此自媒体人来说,还足以经过行业交流为媒体专栏刊登自己的研究成果,通过这些主意来博流量,但是这同时是内容流量的得到方式了,还是无章程由至普世打算。普通公司及经纪人怎么抱筑基流量?

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

即多方之集团群类文章,都是环在这样平等博人数于写,但是他们以商海遭到的比重其实是格外小之,并不曾主意成为整社群商业化的象征,他们之成功之路都是无法复制的。所以自己在召开社群分类的上,第二好像叫做商业型社群,是针对标信仰型社群而产生的。

介绍:作者王益时凡腾讯广告算法总监,王益博士毕业后每当google任研究。这篇文章王益博士7年来打谷歌到腾讯对于分布机器上之眼界。值得细读

任线上还是线下,企业实际一直以来最关注之,就是流量之抱。无论是线下投放媒体广告,还是线达召开网络放大,本质都是获取流量,通过品牌做、营销包装、以及流量获取来组合拉动产品的销量与市场占有。

介绍:用于Web分析及多少挖掘的概率数据结构.

顿时同看似社群没有什么商业化的习性,多数是相同栽兴趣分享,存在感认同,大家以共同享受自己于同样桩事、一个总人口、一个影像还是一个东西的咀嚼和喻,这种社群的社交属性比较纯粹。

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec跟deep learning做NLP“
里面全套教程教平步一步用python和gensim包的word2vec模型,并于实质上比中比调参数和清数据。
如果既装了gensim不要遗忘升级

这些章理论性更胜,可以又好的援手企业迅速理解社群的组织,从概念层面达到理解互联网化的社群是怎么一转事,但是在实操性上面不得不说差了好几。在答辩以及生之间少了一部分物,出于此由我多年来启幕大量点部分交际电商第三正在平台,通过她们点到有的成的小企业小商家,通过一致丝碰这些案例,来补全和更正自己的争辩。

介绍:这同时是一致首机器上新家的入门文章。值得一诵读

俺们站于方方面面市场的角度来说,绝大多数之社群,都是商业型社群。针对商业型社群我原本在其余一样篇稿子中有个比方,叫做CRM2.0。对于一般公司来说,社群其实还像是一样模仿客户管理体系的系统化升级。

介绍:16依机器上的电子书,可以下载下来当pad,手机者任意时刻去读书。不多我建议你看了一准又下充斥同据。

说回去社群这个事情上,古代的商贾、社区的小店以及小镇及之非公有制,他们做工作的底子就是社群经济。站于全体市场规模来说,传统商家他们太早的那套客户管理体系,其实就算是一个社群的雏形。

  • 《Machine learning is teaching us the secret to teaching

乘胜市场竞争的不止升级,流量的取资金是连连升腾之,社群对于店铺的话,解决了三只问题:第一只凡是维系成本,可以达标这沟通的目的;第二个凡是持续流量的陷落,每一样不成走都得以积聚流量,并不止传播;第三个是流量获取资金持续下滑,随着社群规模的不断扩大,单个流量之得成本会下降。

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

对市场吧实在更体贴的凡商业型社群是怎么开的,普通的局与商,他们的艺术或者没有那高大上,而且简单粗暴,但是往往非常有效。站于理论层面指导,可以是店铺人格化、产品内容化、内容聚集流量直到流时引导社群变现,而且以操作的历程中,社群要制作好之逼格和优越感。

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.

这种商业模式有一个前题,那便是使来一个同和睦活调性对应之流量入口,在这种濒临社群的结构中,社群相当给活之代言人,可能社群的情以及制品无直接关乎,但是用户群体之调性是相同的。

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、大数据集的逼近方法等,微盘下载

咱们先是从产品内容化这个角度来考量,一个不胜现实的问题摆在我们眼前,一个老三块钱一对的袜子,我们怎么去贯彻其的制品内容化?我们实在无法想像,一博人数凑在一起,建立一个社群,就是以讨论一个叔片钱一夹的袜子!又或是讨论一个拉圾桶、一个拉圾袋,而且每当谈论的时候还认为好特别发逼格,优越感爆棚,而且同追苹果一样随时如此,拿在同样复袜子天天显摆,刷优越感?

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

只不过那个时段他俩构建社群的家伙,是CRM,是电话呼叫中心,是短缺信群发通知,是止点对单点的关联。而我们现在之社群工具越来越多样化,我们出微信,有微博,有贴吧,有多种多样的无数与交际工具。过去单点对单点的沟通,转变也单点对多点甚至是基本上接触对多点的联系,过去辐射型的沟通网络变成了网状结构。

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

老二个凡是工具的互联网化,学会因此网络工具;

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

就此自己透过得出的下结论认为,互联网的社群只是工具的改观,内在的目的及构建原理没有产生变更。

介绍:应本着大数据时,量子机器上的第一单实验 paper
下载

众目睽睽我是一个私科技及社群的爱好者,一直从事为毁灭世界和琢磨社群的方法论和履接触。过去同一年本身勾勒了众关于社群的篇章(艾瑞克自留地),但是就自形容的更为多,研究的更为深入,心中之疑惑却也尤为深。无论是自己形容的,还是于网上看看底其他人的论述,很多时其实还都浮动在云端上面,真正好生的公众案例并无多呈现。

  • 《吴立德《概率主题模型&数据对基础》》

自就处兴趣扎堆本身便富含着商业价值的潜力,所以市面达成就涌出了一些人口,他们开有意的树立部分这种类型的兴趣社群,然后把这些社群的流量引导至好在销售的成品方面来,以完成好的创收目的。我拿这种自发型社群的变种称之为邻近社群,就是指建设一个和和谐活有关的即社群来打造流量入口,这里预先埋一个伏笔,后面我会着重讲解这同片。

  • 《NLP常用信息资源》

先是个是产品跟服务的转型和晋升,其实都召开了成千上万年了,还要延续;

  • 《A Probabilistic Theory of Deep
    Learning》

这些情节可以是网红的颜值和清凉照片,老罗的开和发言,鹿晗的唱或者真人秀等。艺人、网红、社群、自媒体抑或新媒体渠道,大家划圈而医疗,但是打展现的角度来说实在还是如出一辙的,都是用流量成为可观之利润。

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

咱面前说交,对于一般的信用社及商店吧,其实他的活是绝非章程内容化的,但是这种濒临社群的布局则可很好的帮带公司与店解决内容之问题。这种模式与网红孵化公司的营业逻辑是均等的,流量之自以及产品必然要是发共性。

  • 《Sentiment Analysis on
    Twitter》

故此于夫地方开吃咱们忘记罗辑思维、忘掉小米、忘掉苹果、忘掉鹿晗,站于大众公司与商号的角度来谈谈,他们以社群构建的历程中面临的无限充分的难题是呀?

  • 《NIPS审稿实验》

咱俩还了解当QQ里面,微信里,贴吧内,有雅量之兴味社群,这些兴趣社群多数凡是自发型成并集结的,他们凑于一块座谈自己喜爱的东西,分享交流自己的涉,在社群里落有可以。最像的例子就是是广场舞蹈大妈了,他们即使是一个自发型成的社群。

  • 《LambdaNet,Haskell实现之开源人工神经网络库

立在流量是层面来说,过去局和商人的流量来源主要出这么几个点:一个凡是市场占有率的品牌认知,也即是重复性消费之重度用户、他们盖对产品来信赖感而挑选产品要介绍于好之亲友;另一个即是沟渠流量,这种流量大靠品牌之话语权,所以品牌及沟渠一直存在博弈;在当时半单方面之外就是花钱买之传媒流量了。

介绍:A*摸是人工智能基本算法,用于高效地查找图被有数点的超级路径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是自从起点到顶点n底实际上代价,h(n)凡顶点n到目标顶点的估量代价。合集

率先接近流量面临一个沟通不便之题材,第二个流量则只是持续性获取,但是控制权在旁人手上,品牌要出足的话语权和品牌优势,否则渠道为天王。第三个流量当各一样破市场活动完结后,都处在清零之状态,除了转发为口碑的那么有是之外,剩下的方方面面消失了。

介绍:一个为此来迅速的统计,机器上而对数据量大的数学库

风土企业由时代背景的缘故或多还是遗失发生几官僚化,这在互联网时代是游玩无转的,尤其是在社群的构建上面。社群是一个内需用户深度与的团队结构,企业要以社群里将自己和用户在一个针对顶的职点。

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

一直以来我们当研讨讨论的上,多数还是以罗胖、小米、鹿晗以及醉鹅娘等来做指南,但是当自身更加深入钻研这些案例之时节,越发有同一栽感觉,这些案例并无是社群构建这等同重合最好的攻目标,因为这些口自之法、学识与资源,并无是群众公司所能享有的,他们的案例几乎是不足复制的。

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

如今底社群理论还当谈话就同层,把这种社群奉为社群的万丈境界,但是由全市场的范畴来说,不是哪个都产生或构建这种社群的,正使电商不是何许人也都可做成淘宝一样。

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现快速准确的依存关系解析器

社群的归类

  • 《Building a deeper understanding of
    images》

社会 1

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

刚才以率先有中级我把社群进行了分类,分为信仰型社群、商业型社群和自发型社群,这三看似社群是呈一个金字塔结构的,金字塔的极致上方是因网红艺人和大伽为主的信仰型社群组织,含金量非常高,但是数量稀少且不可复制;中间一重合是坐企业及店为主的商业型社群,是整个市场之基点;最下面一叠是数量极其庞大而商业化属性很小之自发型社群。

介绍:入门的书真的雅多,而且我已经帮你找手拉手了。

于商家的话,无论是过去的CRM,还是今天的社群,他们顾念做的即是增多消费者之粘性和复购率,强化消费者对团结品牌的觉察及传唱口碑的速率。除了工具的改观外界,传统企业的其它一个要变更之地方该是情绪与思考方法。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学网络中开掘深度知识、面向科技不行数量的打通。收集近4000万作者信息、8000万舆论信息、1亿大多引用关系、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。

打实用的角度来说,他们可能用做如此几步:

介绍:这是同等篇有关图像分类在深度上中的篇章

公众消费品不合乎当成品及刻太多内容化的定义,企业不得不于产品质量和劳动达到多生一些功,所以用做的,不是白手起家一个罗辑思维一样牛逼的,带有明星光环的社群,而是学会怎么采取好社会化营销工具,第三方平台的扶持资源,怎么用互联网的方做好客户管理体系,更好之扶协调传产品以及品牌。

介绍:部分中文列表

不论网红、自媒体还是优,基础流量及人气的取得是最麻烦之,但是若这个基础流量的筑基完成后,流量就见面源源不断的上,会实现一个理所当然增长的方向,当然背后是内需以寻常保护做支撑的。那么这里就有矣一个问题,基础流量怎么抱?

  • 《Caffe》

其三只是怎用这些工具。

介绍:这是相同如约图书,主要介绍的是跨语言信息寻找方面的文化。理论很多

所谓信仰型社群指得就是近似于罗振宇和鹿晗他们这样的社群,这等同近乎社群的祖师本身其实有点还出某些大腕艺人之性,所以自己把罗振宇以及鹿晗做吗及时同样好像社群的表示。他们的粉丝对他们发生向往和赞佩的心气在里边,他们花社群的制品我去了花性,而是为接近自己的偶像,他们中间有有人口,已经不是在市东西了,简直就是于发行东西。

  • 《BCI Challenge @ NER
    2015》

商业化社群打造内容之困局

介绍: 决策树

唯独究竟是丢了同样圈,这有失之均等环中间,有一对凡寻常公司在社群理论落地上之一个情困局,对于经营大众消费品的商店与店,他们非掌握怎么打自己的内容。

介绍:DataSchool的机器上基本概念教学.

本人直接发只意让商业世界没有新鲜事,所有的任何新商业模式都是新瓶装老酒。比如社群经济,我们的祖宗在开工作的时光,其实采取之饶是社群经济的定义。那个时段他俩不亮堂营销,传播核心依靠嘴,他们尚无我们这么发达之社交网络,口碑就是很时候的交际工具,牌匾就是她们之微博及微信。

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

所以我以这次钛坦白分享当中,我要围绕着就或多或少来讲了谈自己的片领略。

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

对于公众公司同商贩来说,在社群的构建中,能够选择的动向大约有些许独,一个凡由此近社群来构建类似信仰型社群的结构,另一样种植就是是用好早就有些客户体系进行互联网社群化改造。从实操的角度来说,绝大多数底商号只好完成后同种植,邻近社群有多少人能操作实际是难以置信的。

  • 《Simple Neural Network implementation in
    Ruby》

即社群解决之是社群结构的题材和商社内容的题材,这个时节咱们虽需绕回到信仰型社群的结构中了。对于公司及企业而言,需要出死高的社会化媒体运营的力。

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

中华凡是只提高中之国,遍地都是中小企业,连科技业都还没生中国的苹果与特斯拉当,我们用在这么的转型论去点中小企业,让他们去完如此的飞快,或许有些不绝依仗总责。

  • 《Inverting a
    Steady-State》

基础流量怎么抱?

  • 探索推荐引擎内部的秘密,第 1 部分:
    推荐引擎初探

自身都以同一篇稿子里让社群做了一个细分,主要分为三类:信仰型社群、商业型社群以及自发型社群。

介绍: DeepMind论文集锦

  • 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
    Bibliography》
  • 《Deep Learning on Hadoop
    2.0》

介绍: HMM相关文章

  • 《Reinforcement Learning: An
    Introduction》

介绍:信息时代的处理器科学理论,目前境内发生纸质书购买,iTunes购买

  • 《Introduction to Machine
    Learning》

介绍:这是一样卖python机器上库,如果您是一律各类python工程师而且想深入的攻机器学习.那么这篇稿子或能够扶助到你.

  • 《Awesome Machine
    Learning》
  • 《Big-data》

介绍:机器上着之最主要数学概念.

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

介绍: 零售领域的多寡挖掘文章.

介绍:深度上经历资源列表

  • 《Entanglement-Based Quantum Machine
    Learning》
  • 《Deep Learning – important resources for learning and
    understanding》

介绍:标题非常要命,从新手到大方。不过看了上面装有素材。肯定是大家了

  • 《PDNN》

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

  • 《深度卷积神经网络下围棋》

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据对在线交互教程.

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

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

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: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

  • 《2014华夏雅数据技术大会33号中心专家发言PDF》
  • 《DEEP
    learning》

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。

介绍: 大规模机器上流程的构建和部署.

  • 《Sibyl》
  • Best Machine Learning Resources for Getting
    Started
  • 《Choosing a Machine Learning
    Classifier》
  • 《Machine Learning Summer
    School》

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个问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

  • 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and
    Beyond》
  • 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic
    Optimization》
  • 《线性代数》
  • 《Machine Learning is Fun! – The world’s easiest introduction to
    Machine
    Learning》

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

介绍:<机器上和优化>这是一样按照机器上的小册子,
短短300几近页道尽机器学习之方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一样垛坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也称老手温故而知新.
比打MLAPP/PRML等大部头,
也许这按照你还用!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

  • 《Nonsensical beer reviews via Markov
    chains》
  • 《计算机对中的数学》
  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》

介绍:人脸识别必读文章援引

  • 《The Trouble with
    SVMs》
  • 《MLMU.cz – Radim Řehůřek – Word2vec & friends
    (7.1.2015)》

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

  • 《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
    Short-Term Memory
    Networks》
  • 《Collaborative Feature Learning from Social
    Media》

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量经济学》.

  • 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《Machine learning classification over encrypted
    data》

介绍:还有续集分明深度上方式概述(二)

  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度上(Deep
Learning),怎样更好习她?可以于你当浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉你,最佳技巧是,当您开写代码,一切以更换得清楚。他正发布了平准书籍,不断在线更新

  • 《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程
  • 分布式并行处理的数码
  • 《正则表达式优化成Trie树
  • 《机器上最佳入门学习材料汇集》
  • 《Zipf’s and Heap’s
    law》
  • 《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》

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)

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)都不行经典,Domnigos的机器上课为特别美

  • 《使用RNN和Paragraph
    Vector做情感分析》
  • 《机器上:学习资源》

介绍:在今年的IEEE/IFIP可靠系统和网络(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问题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:本文共有三个系列,作者是自IBM的工程师。它最主要介绍了推介引擎相关算法,并支援读者很快的贯彻这些算法。
探讨推荐引擎内部的隐秘,第 2 片: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,追推荐引擎内部的私房,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

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

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.

介绍:机器上太基本的入门文章,适合零基础者

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,会来一半的舆论被拒绝。

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等领域,值得一读。网上公开之几乎章节草稿:一,二,三,四,五

  • 《人脸识别必读之N篇文章》
  • 《实例详解机器上怎样解决问题》
  • 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep
    Learning”教程》
  • 《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》
  • 《Deep
    Learning实战之word2vec》
  • 《Introducing streaming k-means in Spark
    1.2》

介绍:作者和Bengio的小兄弟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:生物医学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的情节好关注一下官方主页.

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14只阅读最多与享受最多之稿子。我们从中可以看出多单主题——深度上,数据科学家职业,教育与薪酬,学习数据是的工具比如R和Python以及民众投票的极端受欢迎的数量正确和数量挖掘语言

  • 《ICLR
    2014论文集》

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:利用机用器学习在谣言的分辨上之利用,此外还有个别单。一个凡是识别垃圾和假信息的paper.还发生一个是纱舆情及其分析技术

  • 《Beautiful plotting in R: A ggplot2
    cheatsheet》

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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与展望问题,相关的王法运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全状况的预测,定价以及工作人员预测,司法行为预测等。法律领域大家可能还较陌生,不妨了解下。

  • 《Research priorities for robust and beneficial artificial
    intelligence》
  • 《A comparison of open source tools for sentiment
    analysis》

介绍:Google对Facebook DeepFace的强劲回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上齐99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言描绘的矩阵概率不等式用初等之点子勾勒出来,是死好的手册,领域外之paper各种证明还在用其中的结果。虽说是初等的,但要挺的难以

介绍: 一个学问搜索引擎

  • 《Introduction to ARMA Time Series Models –
    simplified》
  • 《行人检测》

介绍:作者是来源于百度,不过他本身已在2014年4月份提请离职了。但是及时篇稿子非常不错如果你无理解深度上及支持于量机/统计上理论有什么关联?那么该这看看就首文章.

  • 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural
    Networks》
  • 《Gaussian Processes for Machine
    Learning》

介绍:
机器学习公开课汇总,虽然其中的略课程都归档过了,但是还有个别的音讯尚未。感谢课程图谱的小编

  • 《A specialized face-processing network consistent with the
    representational geometry of monkey face
    patches》
  • 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for
    NLP》

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有一些别样的机器上和数量挖掘文章和深上文章,不仅是理论还有源码。

介绍:
揭开印度菜之爽口秘诀——通过对大量菜单原料关系之开挖,发现印度菜香的原由有是中的寓意互相冲突,很有趣之文书挖掘研究

  • 《libfacedetection》
  • 《The free big data sources you should
    know》
  • 《Toronto Deep Learning
    Demos》
  • 《简明深度上方式概述(一)》
  • 《A First Course in Linear
    Algebra》

介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,心想事成代码.

  • 《Hands-on with machine
    learning》

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:
多伦多大学和Google合作的新论文,深度上啊可据此来下围棋,据说能够达六段落水平

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年之信仰

  • 《【语料库】语料库资源集中》
  • 《信息时代的计算机是理论(Foundations of Data
    Science)》

介绍:计算机视觉数据集不了集中

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

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

介绍:Videolectures上极其受欢迎之25个文件和数量挖掘视频汇总

  • 《GoogLeNet深度上型的Caffe复现

介绍:里面融合了诸多之资源,例如角,在线课程,demo,数据整合等。有分类

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!作者的翻新频率也十分频繁

  • 《如何变成平等位数据科学家》
  • 《A Deep Dive into Recurrent Neural
    Nets》

介绍:用基于梯度下降之主意训练深度框架的实行推荐指导,作者是Yoshua
Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

介绍:机器上速查表

  • 《机器上公开课汇总》

介绍:
成G上T的学数据,HN近期热议话题,主题涉及机械上、NLP、SNA等。下载最简便的不二法门,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:总结了机上之经典图书,包括数学基础及算法理论的书,可举行啊入门参考书单。

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

  • 《机器上相速查表》

介绍:神经网络的免费于线书,已经勾勒了三回了,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:这是斯坦福大学做的同一免费课程(很勉强),这个可以吃你于深上之路上吃您一个就学的思路。里面涉及了部分主导的算法。而且告诉你如何去采用到实在条件中。中文版

  • 《Recommend :Hang Li
    Home》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(二)

介绍:计算机视觉入门的推行人检测

  • 《mllib实践经验(1)》
  • 《AMA: Michael I
    Jordan》

介绍:作者发现,经过调参,传统的方式也会和word2vec取得多的效益。另外,无论作者怎么碰,GloVe都比不过word2vec.

  • 《scikit-learn:用于机器上的Python模块》

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功能好好.落实代码.

  • 《机器上藏论文/survey合集》
  • 《Google DeepMind
    publications》
  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:深度模型》
  • 《Introduction to Data Analysis using Machine
    Learning》

介绍:初专家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

  • 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》
  • 《An Inside Look at the Components of a Recommendation
    Engine》

介绍:IVAN VASILEV写的深上导引:从浅层感知机到深网络。高只是读

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

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

介绍:免费写:Azure ML使用精要.

介绍:信息几何法及其在机器上中的使用

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

介绍:Twitter技术团队本着前段时间开源的时间序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中针对异常的概念和分析好值得参考,文中也干——异常是赛针对性的,某个圈子支出的特别检测以另外世界直接用而不行.

介绍:一个深上类,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多个版的代码

  • 《利用深度上与甚数额构建对话系统

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

介绍:做深上怎样挑选GPU的建议

  • 《机器上常见算法分类集中》
  • 《Reproducing Kernel Hilbert
    Space》
  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:解析领域面临各模型》
  • 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning
    Library》

介绍:在这边您得看到最近深度上来什么新取向。

  • 《Deep Learning libraries and first experiments with
    Theano》
  • 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
    Love》
  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:Deniz Yuret用10摆放可以的希冀来说明机器上要概念: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.很鲜明

  • 《Deep Learning
    101》
  • 《Sparse Linear
    Models》
  • 《机器上提升的道(Level-Up Your Machine
    Learning)》
  • 《Deep Learning: Methods and
    Applications》
  • 《Open Sourcing
    ml-ease》
  • 《pandas: powerful Python data analysis
    toolkit》
  • 《MLlib中的Random
    Forests和Boosting》

介绍:这是相同首介绍机器上历史之章,介绍很周到,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

  • 《R机器学习实践》
  • 《An Introduction to Matrix Concentration
    Inequalities》

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

  • 《Data Science with
    R》

介绍:本文自Databricks公司网站的如出一辙首博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们以MLlib中之分布式实现,以及展示一些简便的例证并提议该于何处达手.中文版.

  • 《H2O》
  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞赛优越方案源码及文档,包括完整的多少处理流程,是读书Python数据处理以及Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:《机器上的统计基础》在线版,该手册希望在辩论以及履行里找到平衡点,各主要内容还陪伴有实在例子及数码,书中之例子程序都是因此R语言编写的。

介绍:
不容错过之免费杀数据集,有些已经是驾轻就熟,有些可能要第一不成听说,内容超文本、数据、多媒体等,让他们随同您从头数据正确的一起吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

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,再谈到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》

介绍:
机器学习的是当前数解析世界的一个红内容。很多丁在平时之劳作遭到都要多或有失会为此到机械上的算法。本文也您总结一下宽广的机械上算法,以供你在劳作同学着参考.

  • 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》

  • 《机器上速查表》
  • 《DeepCLn》

介绍:介绍CNN参数在使bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中发生卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上一样,但款式达到或者多少区别的,很引人注目以得CNN反朝传播前询问bp算法是须的。此外作者也做了一个资源聚集:机器上,深度上,视觉,数学等

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

  • 《2014年国际机器上大会ICML 2014
    论文》
  • 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal
    ClassificationICML06》
  • 《计算机视觉数据集不全集中》

介绍:
非常棒的强调特征选择对分类器重要性的篇章。情感分类中,根据互信息对复杂高维特征降维再以节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更优良的作用,训练及分类时间也大大降低——更要之凡,不必花费大量时间以念书与优化SVM上——特征呢一样no
free lunch

  • 《Statistical Machine
    Learning》

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

介绍:2014华怪数额技术大会33号中心专家发言PDF下载

介绍:机器上在导航者的应用.

  • 《Machine Learning Summer School
    2014》
  • 《PageRank Approach to Ranking National Football
    Teams》
  • 《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from
    Word
    Embeddings》

介绍:数挖掘十那个经典算法之一

  • 《Understanding
    Convolutions》

介绍:机器上最佳入门学习材料汇集是据为机械上新师推荐的上乘学习资源,帮助新家快速入门。而且就首文章的牵线都深受翻成中文版。如果你有点熟悉,那么我提议您先看无异禁闭中文的牵线。

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

  • 《机器上周刊》

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

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(六)

介绍:谷歌地图解密

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过充分数目手段+机器上方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定正在12单账号,下载了恋爱网站2万女性用户之600万题目答案,对他们进行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!

  • 《Machine Learning Open Source
    Software》

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之差距

介绍:Python实现线性回归,作者还时有发生任何大棒的文章推荐可看

  • 《Recommending music on Spotify with deep
    learning》

介绍: 非常强劲的Python的数目解析工具包.

  • Cross-Language Information
    Retrieval
  • 《Machine learning in 10
    pictures》
  • 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
    Clustering》
  • 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
    Optimization》
  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(五)

  • 《人脸识别必读之N篇文章》
  • 《Support Vector
    Machines》

介绍:这是如出一辙以来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所展示的有关深度上的计及以之电子书

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

  • 《AMiner – Open Science
    Platform》
  • 《书籍推荐:Advanced Structured
    Prediction》

介绍:经典问题之新研究:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

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

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

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

介绍:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了一致多元软件库,以帮忙开发者建立重老、更快的深上型。开放之软件库在
Facebook 被称为模块。用她替代机械上世界常用的付出环境 Torch
中的默认模块,可以以还少的时光内训练还可怜范围之神经网络模型。

  • 《metacademy》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(三)

  • 《How to Layout and Manage Your Machine Learning
    Project》
  • 《Deep learning Reading
    List》

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

  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in
    Python》
  • 《LinkedIn最新的引荐系统文章Browsemaps》

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一如既往差机器上聚会上之喻,关于word2vec及其优化、应用及扩大,很实用.境内网盘

  • 《Data Journalism
    Handbook》

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机上世界神经网络的大牛,他针对性纵深上、神经网络有着不行深刻的志趣。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说明与展望。

  • 《“机器上”是呀?》

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

介绍:下集在这边神乎其神之伽玛函数(下)

  • 《ACL
    Anthology》
  • 《Neural Network Dependency
    Parser》

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了为此而调剂梯度下降和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出色的事物下。此外作者博客的另外文章吧十分科学。

介绍:从硬件、图像及正规、生物、大数量、生物信息更到量子计算等,Amund
Tveit等保护了一个DeepLearning.University小类:收集从2014年开深度上文献,相信可以当作深度上的起点,github

  • 《美团推荐算法实践》
  • 《How does Quora use machine learning in
    2015?》
  • 《树莓派的人脸识别教程》

介绍:libfacedetection是深圳大学开源之一个人口脸图像识别库。包含正面与多视角口脸检测两只算法.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。

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果需要全知晓,需要一定之机械上基础。不过有点地方会面给人眼前同一亮,毛塞顿开。

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.

  • 《Andrej
    Karpathy的纵深加深学习演示》

介绍:空间数据挖掘常用方法

  • 《FudanNLP》
  • 《Intro to machine learning with
    scikit-learn》
  • 《Learning Deep Architectures for
    AI》

介绍:
这是一致首面向工程师的LDA入门笔记,并且提供平等份开箱即用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实现核心组成部分以了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能和地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

  • 《Reproducible Research in Computational
    Science》
  • 《Neural Net in C++
    Tutorial》
  • 《R
    Tutorial》

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。

  • 《Introduction to Machine
    Learning》
  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《浅析人脸检测的Haar分类器方法》
  • 《Topic modeling with LDA: MLlib meets
    GraphX》

介绍:这是一个机器上资源库,虽然比较少.但蚊子再稍微为是肉.有突出部分.此外还有一个由于zheng
Rui整理的机上资源.

  • 《spaCy》
  • 《机器上入门书单》
  • 《Fast unfolding of communities in large
    networks》
  • 《Twitter Sentiment Detection via Ensemble Classification Using
    Averaged Confidence
    Scores》
  • 《NUML》

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.

  • 《Deep Learning Reading
    list》

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

  • 《杨强在TEDxNanjing谈智能的源于》
  • 《Neural Networks Demystified
  • 《International Joint Conference on Artificial Intelligence
    Accepted
    paper》
  • 《ICLR
    2015会议的arXiv稿件合集》

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简单介绍,ARMA是钻时序列的首要艺术,由从回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

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

介绍:亚马逊以机器上方面的有些使用,代码示例.

  • 《自动语音识别:深度上方法》
  • My deep learning reading
    list
  • 《The Open-Source Data Science
    Masters》

介绍:深度上课程

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

介绍: Awesome系列被的明白数据集

介绍:如果一旦在相同首文章中相当配十万只主要词怎么惩罚?Aho-Corasick
算法利用上加了归来边的Trie树,能够当线性时间内就匹配。
但如果配合十万个正则表达式呢 ?
这上可以用到将多只刚则优化成Trie树的法门,如日本口形容的
Regexp::Trie

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

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机上,境内镜像.

  • 《Deep Learning for Multi-label
    Classification》

介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣之亲们,请于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,这个网址有之世界几百般顶会的论文列表,切不可断章取义,胡乱假设.

介绍:深度上阅读清单

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

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它目前托管在sourceforge上面

介绍: 用统计以及报方法做机械上(视频告诉)

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.与是类似之还有不少诸如:[DMOZ

介绍: social networks course

介绍:机器上课程

  • 《机器上相频库》

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

  • 《A Tour of Machine Learning
    Algorithms》

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

  • 《16 Free eBooks On Machine
    Learning》

介绍:Python下之文书模糊匹配库,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

  • 《convnet-benchmarks》
  • 《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to
    Mavens》
  • 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
    Torch》

介绍:实现项目就开源在github上面Crepe

介绍:这个里面来成千上万关于机器上、信号处理、计算机视觉、深入学、神经网络等世界的恢宏源代码(或只是尽代码)及相关论文。科研写论文的好资源

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

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(四)

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:主要是描述了采取R语言进行数量挖掘

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

介绍:鲁棒同便利的人造智能优先研究计划:一封闭公开信,目前都出Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是近来霍金和Elon
Musk提醒人们注意AI的秘密威胁。公开信的情节是AI科学家们站在福利社会之角度,展望人工智能的前途提高大势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四沾要求,以及要小心的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研究于少。其实还有一样总理美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从同开始的我学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第四季的早晚起了机通过学习成长之后想操纵世界之状态。说到这边推荐收看。

介绍:徐宗本
院士将吃爱机器上的伴一起探究有关于机器上之几只理论性问题,并让有部分产生意义之定论。最后经过有实例来证明这些理论问题的大体意义与实际利用价值。

  • 《swirl + DataCamp
  • 《Neural Network & Text
    Mining》

介绍:如果你从互联网搜索,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,那么这门核心课程你得深刻摸底。

  • 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF
    SCIENCE》

介绍:里面基本没有提到到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的成百上千采取,以及他们当开推荐过程遭到取的一部分涉。最后一长经验是相应监控log数据的身分,因为推荐的色很倚重数据的成色!

介绍:帮你了解卷积神经网络,讲解很鲜明,此外还有少首Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的另的有关神经网络文章吧大棒

  • 《Geoffrey E.
    Hinton个人主页》

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

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

介绍:
Fields举凡独数学研究中心,上面的马上卖ppt是缘于Fields举办的动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

  • 《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural
    Networks》
  • 《LDA入门与Java实现》

介绍:《线性代数》是《机器上》的重大数学先导课程。其实《线代》这宗课称得浅显易懂特别非轻,如果相同上来就叙逆序数及陈行列式性质,很爱为学员去学习的兴味。我个人推举的极品《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的教程。
课程主页

介绍: 使用deep
learning的人脸要点检测,此外还有同首AWS部署教程

  • Understanding
    Convolutions
  • 《Empower Your Team to Deal with Data-Quality
    Issues》
  • 《文本及的算法》

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上以文件计算中的施用

介绍:这是一致依照由雪城大学新编的老二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造R语言的同班选读。

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

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

介绍:本文虽然是描写为2012年,但是就首文章意是笔者的阅历的作。

介绍: Topic modeling 的经典论文,标注了至关重要点

  • 《A primer on deeping
    learning》

介绍:人脸识别必读文章援引

  • 《Machine Learning for Industry: A Case
    Study》
  • 《神经网络语言模型》
  • 《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala,
    Go)》
  • 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and
    Scalable》

介绍:Java机器上相关平台和开源之机上库,按照大数量、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类开展了整。看起挺全的,Java爱好者值得珍藏。

  • 《UFLDL
    Tutorial》
  • 《Deep Learning for Natural Language Processing (without
    Magic)》
  • 《Introduction to Conditional Random
    Fields》
  • 《Deep Learning 和 Knowledge Graph
    引爆大数据革命》
  • 《怎么取舍深度上之GPUs》

介绍:网易有道的老三各类工程师写的word2vec的剖析文档,从基本的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各种tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec素材之大合集,对word2vec感谢兴趣的冤家可望

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分割词系发布和用户交流大会上的讲演,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物搜索技术研讨
李然-主题模型

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

介绍: MIT的Yoshua Bengio等丁言深度上的新书,还无定稿,线达提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

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

介绍:一个至上完整的机器上开源库总结,如果你看这个碉堡了,那背后是列表会再被你怪:【Awesome
Awesomeness】,国内就生热心的对象进行了翻译中文介绍,机器上数据挖掘免费电子书

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,多再变量分析,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

  • 《machine learning for smart
    dummies》

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.

  • 《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
    for Using GPUs in Deep
    Learning》
  • 《大数量解析:机器上算法实现之嬗变》

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

  • 100 Best GitHub: Deep
    Learning
  • 《Twenty Questions for Donald
    Knuth》

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开课,该课属于MIT研究生级别之学科,对机器人和非线性动力系统感兴趣的意中人不妨可以挑战一下当即宗科目!

介绍:这是瑞士人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新星版本《神经网络与深上综述》本综述的特征是盖时间排序,从1940年起来讲话起,到60-80年份,80-90年份,一直称到2000年晚与近年来几年的拓展。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经给6月21-26日当江山议会着力隆重举办。本次大会由微软亚洲研究院及清华大学联手主办,是以此拥有30多年历史并著名世界之机器上世界的盛会首蹩脚来华,已成功引发全球1200几近位学者的申请参与。干货很多,值得深入学下

介绍:本章中笔者总结了三代机上算法实现之嬗变:第一代表非分布式的,
第二代表工具要Mahout和Rapidminer实现冲Hadoop的恢弘,第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:此外作者还有雷同篇元算法、AdaBoost python实现文章

  • 《Awesome Computer
    Vision》

介绍: Quora上的主题,讨论Word2Vec的趣应用,Omer
Levy提到了他当CoNLL2014顶尖级论文里之解析结果以及初办法,Daniel
Hammack给起了寻找特异词的有点应用并提供了(Python)代码

  • 《Paracel》

介绍:A Library for Support Vector Machines

  • 《Text Understanding from
    Scratch》

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

介绍:好东西的干货真的多

  • 《Bayesian network
    与python概率编程实战入门》
  • 《Why GEMM is at the heart of deep
    learning》

介绍:本档下了Microsoft Azure,可以当几乎分叉种内就NLP on Azure
Website的布置,立即开始针对FNLP各种特色的试用,或者以REST
API的花样调用FNLP的语言分析功能

介绍:在Kaggle上经常得正确成绩的Tim
Dettmers介绍了他好是怎挑深度上之GPUs,
以及民用怎么样构建深度上的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

  • 《机器上周刊第二企》
  • 《神奇之伽玛函数(上)》

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人一定要是探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:R语言程序员私人定制版

  • 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机器上课程,先修课程为机上(10-715)和中统计学(36-705),聚焦统计理论同办法在机上世界应用.

  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《PyNLPIR》

介绍:Blocks是因Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您还快地开创及治本NN模块.

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一盼望的机上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期刚刚开拍,课程4K高清视频并到Youtube上,目前恰更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣之同校可以关心,非常适合入门.

  • 《前景目标检测1(总结)》

介绍:Pedestrian Detection paper & data

  • 《Deep
    Learning(深度上)学习笔记整理系列》

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进去自家之博客主页

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

  • 《文本及数码挖掘视频汇总》
  • 《Machine Learning With Statistical And Causal
    Methods》

介绍:机器上起来源软件

介绍:很好之尺度仍机场(CRF)介绍文章,作者的就学笔记

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

  • 《生物医学的SPARK大数量利用》

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

  • 《Deep Learning and Shallow
    Learning》
  • 《Use Google’s Word2Vec for movie
    reviews》
  • 《谷歌地图解密:大数据以及机具上的咬合》
  • 《Introduction to Deep Learning
    Algorithms》
  • 《 Image classification with deep
    learning常因此型》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(七)

介绍:本文主要介绍了于Hadoop2.0及利用深度上,文章来源paypal

介绍:【“机器上”是什么?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他直接在机械上园地耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和共事们遂决定举办博客,向群众介绍机器上之研究进展。机器上是呀,被下在何?来拘禁Platt的马上篇博文

介绍:mllib实践经验分享

  • 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
    Neo4j》
  • 《R工具包的归类集中》
  • 《Collaborative Filtering with
    Spark》

介绍:对纵深上与representation learning最新进展产生趣味的同学可以了解一下

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.

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

介绍:从1996年起来于电脑是的舆论被给引用次数最多的舆论

  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》

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操纵的知。这样,给机器学习者提供一个迈入的路径图,以免走弯路。另外,整个网站都是有关机器上的,资源非常丰富。

  • 《InfiniTAM:
    基于深度图像的体数据并框架》
  • 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene
    Perception》

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理及图像分析的研究期刊,每篇文章都含一个算法和相应的代码、Demo和尝试文档。文本以及源码是经过了同行评审的。IPOL是开放之正确性与而重新的钻期刊。我直接想做点类似之办事,拉近产品与技术中的距离.

  • 《深度上及统计上理论》
  • 《2014年之《机器上日报》大合集》

介绍:因为近两年来,深度上以媒体界被炒作死厉害(就比如非常数量)。其实过多人口都还非知底呀是深浅上。这篇稿子由浅入深。告诉你深度学究竟是啊!

  • 《机器上算法的一起》
  • 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks
  • 《机器上入门资源不了集中》》

介绍:雅虎研究院的数目集汇总:
包括语言类数据,图与团交类数据,评分和分类数据,计算广告学数据,图像数据,竞赛数据,以及系统类的多寡。

介绍:使用Neo4j
做电影评论的感情分析。

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

  • 《LIBSVM》
  • 《A Full Hardware Guide to Deep
    Learning》
  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《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》
  • 《NYU
    2014年的深度上课程资料》
  • 《Pattern Recognition And Machine
    Learning》
  • 《purine2》
  • 《Sum-Product Networks(SPN)
  • 《Topic modeling
    的经论文》

介绍:这是平等首介绍图像卷积运算的章,讲的曾算是比较详细的了

介绍: 深度上用于问答系统答案句之选项

介绍:这是同样论关于分布式并行处理的数《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 的童鞋可以参见下

介绍:中文分词入门的资源.

介绍: 把来自target的attention signal加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模子好之多neural network joint model

  • 《空间数据挖掘常用方法》

介绍:这是多伦多大学召开的一个深度上用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实际运用案例。有源码

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

  • 《Deep Learning
    Tutorials》
  • 《Machine learning for package users with R (1): Decision
    Tree》
  • 《深度上以自然语言处理的以》

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

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在脸识别及您自我还是家,即使细微之差距吗克识别。研究曾证实人类同灵长类动物在脸部加工及差于其它物种,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面面俱到组合。

介绍:斯坦福的深度上课程的Projects 每个人还如描绘一个舆论级别之报告
里面有局部大有意思的采用 大家可以看看 .

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:如果你还无亮堂什么是机上,或则是正上感觉到好枯燥乏味。那么推荐一读。这首文章就给翻译成中文,如果起趣味可以走http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:把当年的一个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。欢迎大家用。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。

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

介绍:作者是计算机研二(写稿子的时段,现在凡是2015年了相应将毕业了),专业方向自然语言处理.这是某些客的阅历的谈.对于入门的对象或会产生协助

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是千篇一律首NLP在华语分词中的下

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

介绍:这是同样论自然语言处理的词典,从1998年始发至即积攒了众的正规词语解释,如果您是一致各项刚刚入门的朋友.可以借这仍词典让自己成长更快.

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

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

  • 《关于机器上的几反驳问题》

介绍:这文章说把多年来型识别及之突破用及围棋软件达到,打16万摆业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即能够做到永不计算,只拘留棋盘就受闹下一样步,大约10级棋力。但立刻首文章最过乐观,说啊人类的末梢一片堡垒马上将过掉了。话说得最好早。不过,如果和别的软件成该还有潜力可开。@万精油墨绿

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的短平快算法,Gephi中之[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

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

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

  • 《Undergraduate machine learning at
    UBC》
  • 《Using Structured Events to Predict Stock Price Movement: An
    Empirical
    Investigation》
  • 《Wormhole》

介绍:许多校友对于机器上和深度上之迷离在于,数学方面都约了解了,但是动于手来却无亮堂怎样下手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了同样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.

  • 《收集从2014年开深度上文献》
  • 《统计机器上》
  • 《Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at
    Scale》
  • 《机器上藏图书》
  • 《第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT》
  • 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression
    Alternatives in
    R》
  • 《机器上藏算法详解及Python实现–基于SMO的SVM分类器》
  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

  • 《Legal Analytics – Introduction to the
    Course》
  • 《Machine learning open source
    software》
  • 《CNN的倒往求导及练习》

介绍:该学科是网易公开课的收款课程,不贵,超级福利。主要适合给对利用R语言进行机上,数据挖掘感兴趣的食指。

介绍:深度上简明介绍,中文版.

  • 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language
    Processing》
  • 《How to Choose a Neural
    Network》

介绍:Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器上以图像、视频语义分析世界得到了科研与工程上之突破,发之章不多,但每个都格外实在,在各一个题目及且好了state-of-art.

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

介绍:本文根据神经网络的进化进程,详细讲解神经网络语言模型在挨家挨户阶段的款式,其中的模子包含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:作者是深上一丝好牛Bengio组写的课程,算法深入显出,还有实现代码,一步步拓展。

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授在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年以及主题报告
、讲义.

介绍:机器上入门书籍,现实介绍

  • 《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web
    Spam》
  • 《Machine Learning
    Resources》
  • 《Rumor has it: Identifying Misinformation in
    Microblogs》
  • 《Hands-On Data Science with R Text
    Mining》
  • 《用十分数据以及机器上做股票价格预计》

介绍:作者还显示有《这就算是找引擎:核心技术详解》一题,主要是介绍应用层的东西

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

  • 《Deep Learning Summit, San Francisco,
    2015》

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

  • 《A*搜索算法的可视化短教程》
  • 《Statistical foundations of machine
    learning》
  • 《雅虎研究院的数额集汇总》
  • 《中文分词入门的资源》

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上的要性.

  • 《推荐系统经典论文文献和业界应用》
  • 《行人检测(Pedestrian
    Detection)资源》
  • 《Text Analytics
    2015》
  • 《The Natural Language Processing
    Dictionary》
  • 《Awesome Public
    Datasets》

介绍:国际人工智能联合会议录取论文列表,大部分舆论而下Google找到.

介绍:很多庄都用机器上来缓解问题,提高用户体验。那么怎么好为机器上又实时和实用也?Spark
MLlib 1.2之中的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究的Jeremy
Freeman脑神经科学家编写,最初是以实时处理他们每半钟头1TB底研究数据,现在披露为大家用了。

介绍:主要是沿Bengio的PAMI
review的文章找出来的。包括几论综述文章,将近100首论文,各位山头们的Presentation。全部还得在google上找到。

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

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的异议,大实话

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

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

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:雅虎邀请了同名源于本古里安大学的访问学者,制作了同一仿照关于机器上的比比皆是视频课程。本学科并分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器上算法的辩解基础知识。

  • 《synaptic.Js》

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

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

  • 《自然语言处理的深度上理论同实际》

介绍:本文会过一样布满最风靡的机上算法,大致了解哪些方法可用,很有协助。

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

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

  • 《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
    Machine
    Translation》
  • 《图像处理,分析及机具视觉》

介绍:R语言是机器上之首要语言,有众多之意中人想学学R语言,但是连忘记一些函数和重大字的意义。那么就首文章或会协助及公

介绍:机器上各个方向概括的网站

介绍:随着大数据时的临,机器上变成解决问题之同一种重点且要的工具。不管是工业界还是学术界,机器上都是一个炙手可热的主旋律,但是学术界以及工业界对机械上之钻研各个有珍惜,学术界侧重于对机械上理论的研究,工业界侧重于安用机器上来解决实际问题。这首文章是美团的莫过于条件遭到之实战篇

介绍:讲计算机视觉的季部奇书(应该受经典吧)之一,另外三按照是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:聚焦数据质量问题的答疑,数据质量对各种层面企业的性质和频率还至关重要,文中总结出(不压)22栽典型数据质量问题表现的信号,以及卓越的数额质量解决方案(清洗、去又、统一、匹配、权限清理等)

  • 《I am Jürgen Schmidhuber,
    AMA》

介绍: 深度上框架、库调研与Theano的开测试体会报告.

  • 《百度余凯&张潼机器学习视频》

介绍:用社交用户作为上图片的联手特征,可另行好地表达图片内容相似性。由于匪靠让人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的抱和清洗;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

  • 《经典论文Leo Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures
  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》

介绍:
机器学习着之数学,作者的钻方向是机器上,并行计算如果你还眷恋询问一些另的足望外博客的其他文章

  • 《Distributed (Deep) Machine Learning
    Common》
  • 《Blocks》
  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的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,相信您呢会见受益匪浅.

介绍:机器上教会了我们什么?

  • 《Math Essentials in Machine
    Learning》

介绍:微软研究院深度学习技术中心当CIKM2014
上有关《自然语言处理的深浅上理论及实际》教学讲座的幻灯片

  • 《Deep Learning
    教程翻译》

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

  • 《NLPIR/ICTCLAS2015细分词系大会上之艺演讲

介绍:深度上入门的初级读本

介绍:贝叶斯学习。如果不是甚绝望可省概率编程语言和贝叶斯方法执行

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,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及当图像及视觉及的施用,而且首先片段有关Why does
the l1-norm induce sparsity的讲也要命科学。

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

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,论文在这边

  • 《CS224d: Deep Learning for Natural Language
    Processing》

介绍:这是千篇一律论信息寻找相关的书,是出于斯坦福Manning以及谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美太让欢迎的消息寻找教材有。最近笔者多了拖欠学科的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:2014年七月CMU举办的机械上夏季课刚刚结束
有将近50钟头的视频、十几近个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称讲师都是牛人:包括颇牛Tom Mitchell
(他的[机器上]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:WSDM2015尽佳论文
把马尔可夫链理论用当了图分析者,比一般的propagation
model更加深厚一些。通过全局的平静分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理(转移受到附近之影响系数影响)。可以用来反求每个节点的震慑系数

介绍:这同样篇介绍如果计划和保管属于你自己之机器上型之篇章,里面提供了管住模版、数据管理暨实践方法.

介绍:有趣之机上:最引人注目入门指南,中文版.

介绍: 信息寻找排序模型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只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)并且包含集成学习的思考:组合了BM11和BM15个别只模型。4)作者是BM25底倡导者和Okapi实现者Robertson.

  • 《分布式机器上的故事》

介绍:不仅是材料,而且还针对小材料做了诠释。

介绍:这是同篇有关机器上算法分类的篇章,非常好

介绍:本课程将阐述无监督特征上与深上的第一观点。通过上,你吗拿落实多独效益上/深度上算法,能看到它也而工作,并学习怎么使用/适应这些想法到新题材上。本课程假定机器上之基本知识(特别是如数家珍的监督上,逻辑回归,梯度下降之想法),如果你无熟识这些想法,我们建议你去这里机上课程,并预先成功第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面已生python版本了UFLDL
Tutorial
Code

介绍:机器上之算法很多。很多时节困惑人们还是,很多算法是同一像样算法,而略带算法又是起另算法中拉开出来的。这里,我们打简单独面来为大家介绍,第一单方面是读书的方法,第二只地方是算法的类似性。

介绍:如何采取深度上和特别数量构建对话系统

介绍:当前加州高校欧文分校为机上社区保安着306个数据集。查询数据集

  • 《Search Engine &
    Community》
  • 《Big Data
    Processing》

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

  • 《This catalogue lists resources developed by faculty and students
    of the Language Technologies
    Institute.》
  • 《Rise of the
    Machines》
  • 《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: 开源汉语言处理包.

  • 《机器上常见算法分类集中》
  • 《simplebayes》

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:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:概率论:数理逻辑书籍

  • 《Underactuated
    Robotics》

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

  • 《EMNLP上一丁点儿首有关股票方向的运论文
  • 《NeuralTalk》
  • 《R language for
    programmers》

介绍:机器上型,阅读之情节需发肯定的功底。

  • 《2014年最佳的坏数量,数据正确文章》
  • 《Classifying Spam Emails using Text and Readability
    Features》
  • 《Deep
    Learning》
  • 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints
    tutorial》

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座ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:github上面100个坏过硬的品种

介绍: Python下起来源而持久化朴素贝叶斯分类库.

  • 《Adam
    Szeidl》

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

介绍:许多风俗习惯的机上任务都是以学function,不过谷歌目前发出始学习算法的动向。谷歌另外的即首学习Python程序的Learning
to
Execute呢生相似之处

  • 《100 Best GitHub: Deep
    Learning》

介绍:本文是对准《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了开中一些的疑难解答和一些民用学习建议

介绍:用树莓派和照相机模块进行人脸识别

  • 《Machine Learning Course
    180’》

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的论文库已经选定了963篇经过分类的深上论文了,很多藏论文都曾选定

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

  • 斯坦福《自然语言处理》课程视频
  • 《回归(regression)、梯度下降(gradient
    descent)》

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

  • 《IPOL Journal · Image Processing On
    Line》
  • 《Deep learning from the bottom
    up》

介绍:我欠怎么挑选机器上算法,这篇稿子于直观的于了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方式的三六九等,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已翻了底本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度上概述:从感知机到深网络,作者对例子的精选、理论的介绍都不行到位,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

  • 《NIPS 2014 CIML
    workshop》

介绍: CMU的优化及自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械上的基础,值得深刻学
国内云(视频)

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》
  • 《Brief History of Machine
    Learning》
  • 《学习算法的Neural Turing Machine

介绍:非常好之深上概述,对几乎种流行的吃水上型都开展了介绍和议论

介绍:以往上千实行代码概率编程(语言)实现就待50行.

介绍:对于英语不好,但还要好想念学机器上之爱人。是一个非常的便民。机器上周刊目前最主要提供中文版,还是面向广大国内爱好者,内容提到机械上、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

  • 《Information Geometry and its Applications to Machine
    Learning》

介绍:
文中涉嫌了最好美好,模型,最大熵等等理论,此外还有以篇。推荐系统可说凡是平等据对的阅读稿,关于模型还援引一首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,你得拿狮子大象的像来试试看看

介绍:NYU 2014年之纵深上课程资料,有视频

  • 《Deep Learning in Neural Networks: An
    Overview》

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.

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

  • 《Deep Learning for Answer Sentence
    Selection》
  • 《Advice for students of machine
    learning》

介绍:出自MIT,研究加密数据快速分类问题.

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:里面冲词条提供了成百上千资源,还起相关知识结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

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

  • 《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:python的17只有关机器上的工具

介绍:推荐系统经典论文文献

介绍:统计上是有关电脑基于数构建的概率统计模型并采用模型对数码进行预测和剖析的同一宗是,统计上为化为统计机器上。课程来自上海交通大学

介绍:RKHS是机械上着第一之定义,其当large
margin分类器上之动也是广为熟知的。如果没有比较好之数学基础,直接了解RKHS可能会见不错。本文由基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

介绍:看题目你曾知晓了是什么内容,没错。里面有很多经的机械上论文值得仔细跟高频的阅读。

  • 《HMM相关文章索引》
  • 《CIKM
    2014主题报告的幻灯片》

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是同样员英国生的计量机学家和心理学家,以那个在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是倒转朝传播算法和比散度算法的发明人之一,也是深浅上的积极推进者.

  • 《HanLP:Han Language
    processing》

介绍:机器上之对象是本着计算机编程,以便利用样本数要以往底经历来解决给定的问题.

  • 《kaldi》

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

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是快最好抢的NLP库,快的来头一样凡为此Cython写的,二是因此了个深抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

  • 《NLP中之中文分词技术》
  • 《Parallel Machine Learning with scikit-learn and
    IPython》

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、训练并应用了高阶函数。该库还提供了同等组预定义函数,用户可用多种道组成这些函数来操作实际世界数据。

  • 《Understanding Convolution in Deep
    Learning》
  • 《Geoffrey E.
    Hinton》
  • 《Machine Learning
    Surveys》
  • 《R语言参考卡片》

介绍:”人工智能研究分多门。其中某为IBM为代表,认为如果发生胜性能计算就可落智能,他们之‘深蓝’击败了世道象棋冠军;另一样山头认为智能来自动物本能;还起只深强之派认为如果找来家,把他们的思量用逻辑一条条写下,放到计算机里便实行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的源于

  • 《Sibyl:
    来自Google的宽广机器上体系》

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

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:
1)词频与那个降序排序的涉,最有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与特别低频词的描绘 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

  • 《Java Machine
    Learning》

介绍:一按学习人工智能的图书,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通讯

  • 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
    R》
  • 《Time Series Econometrics – A Concise
    Course》

介绍:康奈尔大学信息科学系助手教授David
Mimno写的《对机器上新家的一点建议》,
写的深实在,强调实行以及理论做,最后还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

  • 《Andrej
    Karpathy个人主页》

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

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

介绍:机器上日报中推荐多情,在此出部分的不错内容即是源于机器上日报.

介绍:好多数额科学家名人推荐,还有资料.

  • 《Building a Production Machine Learning
    Infrastructure》

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、语法分析等力量,对找引擎
文本分析等远有价。

介绍: 一个唠机器上之Youtube视频教程。160集。系统程度跟书可比拟。

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

介绍:第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT

介绍:deeplearning4j官网提供的实际使用场景NN选择参考表,列举了有些名列前茅问题建议采用的神经网络

  • 《Data Mining Problems in
    Retail》

介绍:15年旧金山纵深上峰会视频采访,国内云盘

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