预备

发布时间:2019-02-12  栏目:教育  评论:0 Comments

要出门办签,才发现护照快到期了。离送材料直到日期不到十天。赶着补换证,随地排队,拍照,准备材料。赶来赶去,忙乱不堪。

火速也没用,拍队的人还有百八十个。干脆写写字,让本人安静下来,坐着思想那件事给自身的教训。

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的篇章,介绍很圆满,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

实际,早就可以去送材料了,是自个儿拖拖拉拉,想当然认为时间还早,送签的事就拖下来了。还有就是没有仔细看通晓材料要求。按惯性思维判断都并未难题。其实只要可以安不忘忧,不是那样临时抱佛脚,就足以省去很多难为的场景了。

人是有惰性的动物,很烦的事总是最好能免则免,很怕做。不过逐个难点总有一个从鸡犬不宁搞不定,到拍卖起来稳稳当当游刃有余的进程。关键是要认真去做,不逃避,不拖拉,早为之所,准备充分。还要了解自个儿索要平时跳出本身的舒适圈和经历的惯性,才能够得到新的力量。

介绍:那是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新型版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的天性是以时日排序,从1940年上马讲起,到60-80年间,80-90年间,一贯讲到2000年后及近来几年的进行。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用格外周全.

原先坚实验,每日依据,按需求形成工作,做好就得意扬扬了。没有想过要在正式上更提升一步。因为自个儿的学历不高,总觉得不或然跟硕士们比,基本上做完本份就很满足。但如若结束学业后就很尽力钻研,可以把试验做得更好。何人知道以往会不会有更好的前进吧?

新兴转行也是,刚发轫相比较努力,做了一段时间,能够应付自如了,就守着原来的资源吃“吃老本”,没有想过要做点新的进展。逐步的,碰着外部条件的情况变化,造成业务量萎缩,业绩下滑。在工作中碰到各个题材,才起先检查本人。曾经有个官员说过我,不亮堂常备不懈,安不忘忧。所以会遇见困境。那话的确有道理。

介绍:那是一份python机器学习库,借使你是一位python工程师而且想长远的求学机器学习.那么那篇作品只怕可以协理到你.

实际在职场,每一个人都有压力,可以活着下来除了努力,还有很多是天意的要素。一贯以为自身依旧碰着了广大权贵,在最困顿的时候,只怕给过自身忧伤的教训,只怕是拉过自家一把。但“师傅领进门,修行靠本身”。半数以上小时,自己的丰富准备和卖力照旧会决定输赢结果的,所以学会早做准备,安不忘危,可以让一切更顺畅地进步。

开头办签材料依旧习惯提早一点送,就是怕有缺漏,还有机会弥补。今后其实很方便,网络平台是足以先扫描做资料预审的。那是老大好的劳务,假若早点上传,就毫无到前几天着急而着急了。还有五个材料日期上的失实,固然公证处也有职责,终究依然本身签名时不曾当真看,及时核查出错误,才有了严惩的辛勤。

介绍:这一篇介绍即便规划和治本属于您本人的机器学习项目标篇章,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

日常跟子女说,学习的武术在平凡。此前常听先生说,学霸们都是“大考大白相,小考小白相,不考不白相”(白相是沪语中玩的意趣),平常认真学习了,把繁重的学业摊派在滴水穿石的进度中。考试就比较有把握,时间和思想上不会太紧张。今后幼儿真的可以做到日常抓紧时间做作业,复习,考前的景色就从容很多。那也终归预加防患的意义。教育孩子一板三眼的时候,本身却犯错误了,真的是汗颜。

好在,已经学会比较理性地处理一件事。每几次不得偿所愿时,先找找自身的案由。犯错误也是给本身一个改动和上学的机会。统计得失,才能有更大的迈入。

介绍:若是你还不掌握什么是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇文章已经被翻译成汉语,假使有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

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介绍:R语言是机械学习的基本点语言,有为数不少的朋友想深造R语言,可是接连忘记一些函数与首要字的意思。那么那篇小说只怕可以支持到您

介绍:我该怎么选取机器学习算法,那篇小说比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等格局的三六九等,其它钻探了范本大小、Feature与Model权衡等难点。其余还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的选料、理论的牵线都很到位,循规蹈矩。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

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

介绍:小编是缘于百度,然则他自家已经在二〇一四年三月份申请离职了。可是那篇小说很不利若是您不明白深度学习与辅助向量机/总计学习理论有怎样联系?那么相应即刻看看这篇小说.

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

介绍:消息时代的电脑科学理论,近期境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城高校新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造R语言的同室选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐纳德 Knuth提问记录稿:
如今, 查理 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个难点,内容囊括TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会计算如何是好?不清楚怎么挑选适当的总计模型咋办?那那篇文章你的不错读一读了布兰太尔希伯来JoshuaB. Tenenbaum和浦项科学技术Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇关于automatic
statistician的小说。可以活动接纳回归模型序列,还是可以自行写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的校友能够精晓一下

介绍:那是一本音信寻找相关的书籍,是由圣克鲁斯希伯来Manning与谷歌(Google)副首席营业官Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。近年来作者扩展了该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:Deniz Yuret用10埃迪·戈麦斯以的图来诠释机器学习重大致念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很显著

介绍:雅虎探讨院的多寡集汇总:
包涵语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,统计广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数码。

介绍:那是一本浦项科学和技术计算学闻明教师Trevor Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二〇一四年5月已经开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇集是专为机器学习初学者推荐的上流学习资源,协助初学者火速入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。借使你有些熟知,那么本身提出您先看一看中文的牵线。

介绍:重假若沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包蕴几本综述文章,将近100篇故事集,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是一本图书,紧要介绍的是跨语言新闻寻找方面的学识。理论很多

介绍:本文共有多少个连串,小编是来自IBM的工程师。它首要介绍了引进引擎相关算法,并协助读者很快的兑现这一个算法。
探索推荐引擎内部的心腹,第 2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,切磋推荐引擎内部的机密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔高校音信科学系助理助教大卫Mimno写的《对机械学习初大家的某些提出》,
写的挺实在,强调举办与辩论结合,最终还引用了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本有关分布式并行处理的数目《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是新加坡国立的James L.
McClelland。重视介绍了各样神级网络算法的分布式完结,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是何等?】JohnPlatt是微软切磋院独立地理学家,17年来他一贯在机械学习世界耕耘。近日机器学习变得敬而远之,Platt和共事们遂决定举行博客,向民众介绍机器学习的研商进展。机器学习是何等,被使用在哪儿?来看Platt的那篇博文

介绍:二零一四年国际机器学习大会(ICML)已经于4月21-26日在国家会议着力隆重进行。本次大会由微软澳大利亚(Australia)探讨院和北大大学一头主办,是那个有着30多年历史并有名世界的机器学习园地的盛会首次赶到中国,已成功吸引环球1200多位专家的报名参加。干货很多,值得深刻学习下

介绍:那篇文章重即使以Learning to
Rank为例表达公司界机器学习的实际使用,RankNet对NDCG之类不灵敏,参与NDCG因素后变成了LambdaRank,同样的盘算从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就形成了拉姆daMART。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,特别以拉姆daMART最为优秀,代表散文为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

别的,Burges还有许多盛名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本学科将演讲无监控特征学习和纵深学习的根本意见。通过学习,你也将促成多少个效益学习/深度学习算法,能观察它们为你工作,并学习怎么使用/适应这几个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(尤其是如数家珍的督查学习,逻辑回归,梯度下落的想法),假设你不熟悉这一个想法,大家提议您去那里机器学习课程,并先完毕第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外那有关那套教程的源代码在github上边已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文档来自微软商讨院,精髓很多。即便急需完全明了,须求自然的机器学习基础。可是有些地点会令人耳目一新,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的早已算相比详细的了

介绍:每一日请一个大牛来讲座,紧要涉嫌机械学习,大数量解析,并行统计以及人脑探究。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个极品完整的机器学习开源库总括,如若您认为那几个碉堡了,那前面这一个列表会更让你咋舌:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的爱侣举办了翻译中文介绍机械学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、加州圣地亚哥分校大学统计机系克里斯Manning助教的《自然语言处理》课程所有摄像已经得以在俄亥俄州立公开课网站上见到了(如Chrome不行,可用IE旁观)
作业与考试也可以下载。

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

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

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

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,依照大数据、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类开展了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最中央的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候狐疑人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其余算法中延长出来的。那里,大家从多少个位置来给大家介绍,第四个方面是读书的情势,第三个地点是算法的类似性。

介绍:看标题你早已精通了是哪些内容,没错。里面有广大经典的机器学习诗歌值得仔细与高频的读书。

介绍:视频由加利福尼亚财经政法大学(Caltech)出品。须求斯拉维尼亚语底子。

介绍:统计了机器学习的经典图书,包蕴数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手机方面任意时刻去读书。不多我建议你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到学者。但是看完上边装有材料。肯定是大方了

介绍:入门的书真的很多,而且我曾经帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习种类,用来消除预测方面的题材,比如
YouTube 的摄像推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

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

介绍:计算机视觉入门以前景目的检测1(统计)

介绍:统计机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大家的入门小说。值得一读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的17个有关机器学习的工具

介绍:下集在那边神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益如今是腾讯广告算法首席执行官,王益学士结业后在google任研商。这篇小说王益大学生7年来从谷歌到腾讯对此分布机器学习的视界。值得细读

介绍:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级要求上学的课本和操纵的知识。那样,给机器学习者提供一个向上的路径图,防止走弯路。别的,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰硕。

介绍:机器学习各种方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:那是一本来自微的探究员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的办法和动用的电子书

介绍:二〇一四年7月CMU举行的机械学习秋季课刚刚截止有近50小时的录像、十多个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。所有13名教师都是牛人:包蕴大牛汤姆 Mitchell
(他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可看重系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的大旨讲演。
Sibyl是一个监督式机器学习系列,用来缓解预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

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

介绍:贝叶斯学习。假如不是很清可看看几率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍:网友问伯克利机器学习大牛、美利坚合众国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”借使你有10亿英镑,你怎么花?Jordan:
“我会用那10亿美元建造一个NASA级别的自然语言处理探讨项目。”

介绍:常相会试之机器学习算法思想简单梳理,其余小编还有局地别样的机器学习与数码挖掘小说深度学习作品,不仅是理论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘录制汇总

介绍:在Kaggle上时不时取得正确成绩的TimDettmers介绍了他本身是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体怎么创设深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔 Jordan

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

介绍:是Stanford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把那些科目翻译成了中文。如果您克罗地亚语不佳,可以看看那一个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像是大数目)。其实过多人都还不精晓哪些是深浅学习。那篇小说先易后难。告诉你深度学毕竟是怎么样!

介绍:那是哈工大高校做的一免费课程(很勉强),那一个能够给您在深度学习的中途给你一个读书的思路。里面涉及了有些着力的算法。而且告诉你什么去行使到骨子里条件中。中文版

介绍:那是法兰克福高校做的一个深度学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上行使案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那么些情节必要有早晚的基础。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,各种义务又各自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,时间连串分析,空间新闻分析,多重变量分析,计量文学,心思统计学,社会学计算,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:
机器学习无疑是现阶段多少解析世界的一个热门内容。很多少人在平日的行事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您计算一下大面积的机械学习算法,以供你在工作和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了好多少个种类。其余还小编还了一个小说导航.极度的谢谢小编统计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总计机是觉的NIPS 2013科目。有mp3,
mp5,
pdf各样下载
他是London大学教学,方今也在Facebook工作,他二零一四年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个复旦高校电脑大学开发的开源汉语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有汉语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效果,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,支持单机, Hadoop cluster,和 斯Parkercluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于葡萄牙语不好,但又很想学习机器学习的仇人。是一个大的有益。机器学习周刊近来重视提供中文版,照旧面向广大国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的关键数学初步课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂特别不便于,如若一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很简单让学员失去学习的趣味。我个人推举的特级《线性代数》课程是巴黎高等师范GilbertStrang教授的科目。
学科主页

介绍:大数据数据处理资源、工具不齐全列表,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、机器学习等。很赞的资源集中。

介绍:雅虎约请了一名源于本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的不可胜举视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的反驳基础知识。

介绍:应对大数额时代,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志电视发表了UCLA数学大学生克里斯 McKinlay
(图1)通过大数目手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的典故,通过Python脚本决定着12个账号,下载了恋爱网站2万女用户的600万难题答案,对她们开展了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终终于拿到了真爱。科学和技术改变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二零一四年11月1日开战,该课属于MIT学士级其他科目,对机器人和非线性引力系统感兴趣的朋友不妨可以挑衅一下那门学科!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用音信资源*
《NLP常用消息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年始于在处理器科学的杂文中被引用次数最多的舆论

介绍:把今年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)诗歌中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。能够实时的采集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会三番五次公开。

介绍:【神经互连网黑客指南】以后,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好读书它?可以让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你开头写代码,一切将变得一五一十。他刚发表了一本书籍,不断在线更新

介绍:前谷歌广告系统工程师Josh Wills
讲述工业界和学术界机器学习的异同,大实话

介绍:使用Neo4j
做影评的心情分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了俺们怎么样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上创设的用于机器学习的Python模块。

介绍:Jordan教师(Michael I.
Jordan)助教是机械学习世界神经互联网的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很短远的兴味。由此,很多讯问的难点中富含了机械学习世界的各项模型,Jordan助教对此一一做了表明和展望。

介绍:A*招来是人为智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的特等路径,
宗旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估计代价。合集

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内形成NLP on Azure
Website的配备,立刻开始对FNLP各类风味的试用,恐怕以REST
API的样式调用FNLP的语言分析效益

介绍:现任武大大学首席助教、总结机软件硕士生导师。统计机科学探究所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到健康、生物、大数量、生物音信再到量子总计等,Amund
Tveit等保险了一个DeepLearning.University小项目:收集从二〇一四年起来深度学习文献,相信可以看成深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

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

介绍:作者是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法浓密显出,还有达成代码,一步步展开。

介绍:许多价值观的机械学习任务都是在读书function,可是谷歌(谷歌)方今有初叶读书算法的趋势。谷歌(谷歌)别的的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:小编是BlackBerry技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席科学家的李航学士写的关于音信寻找与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在谣言的辨别上的施用,别的还有多个。一个是识别垃圾与虚假音信的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术

介绍:该学科是新浪公开课的收款课程,不贵,顶尖福利。紧要适合于对接纳R语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中小编总括了三代机器学习算法落成的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer达成基于Hadoop的伸张,第三代如斯Parker和Storm完结了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲计算机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是Hartley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到具体算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的洋洋行使,以及她们在做推荐进程中得到的部分经历。最终一条经验是应当监控log数据的质料,因为推荐的质料很依赖数据的身分!

介绍:初大方怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:怎么着利用深度学习与大数额营造对话系统

介绍:Francis Bach合作的有关稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的使用,而且率先局地有关Why does
the l1-norm induce sparsity的诠释也很科学。

介绍:RKHS是机械学习中重点的定义,其在large
margin分类器上的应用也是广为熟悉的。如若没有较好的数学基础,直接精晓RKHS大概会不错。本文从着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多同学对于机械学习及深度学习的迷惑在于,数学方面已经大致知道了,但是动起手来却不知道怎么着入手写代码。新加坡国立深度学习学士Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的纵深学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本文子禽过一次最风靡的机器学习算法,大约了然怎么措施可用,很有帮衬。

介绍:那一个里面有成百上千关于机器学习、信号处理、计算机视觉、长远学习、神经互连网等领域的雅量源代码(或可进行代码)及相关杂文。科研写诗歌的好资源

介绍:NYU 二〇一四年的深度学习课程资料,有视频

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:多少挖掘十大经典算法之一

介绍:github上面100个卓殊棒的项目

介绍:当前加州大学欧文分校为机械学习社区保证着306个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是南开大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的文章不多,但各类都很朴实,在每种难题上都做到了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在此间

介绍:CIKM Cup(大概叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM实行的国际数码挖掘比赛的名号。

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一位英国出生的乘除机学家和心境学家,以其在神经互连网方面的孝敬闻明。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的能动推进者.

介绍:微软商讨院深度学习技术核心在CIKM2014
上关于《自然语言处理的深浅学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<接济向量机的高频限价订单的动态建模>拔取了 Apache
斯Parker和SparkMLLib从纽约股票交易所的订单日志数据打造价格移动预测模型。(股票有高危害,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙一起切磋有关于机器学习的多少个理论性难点,并付诸一些有意义的定论。最终通过有些实例来证实那些理论难题的大体意义和骨子里使用价值。

介绍:小编还著有《那就是寻觅引擎:宗旨技术详解》一书,紧即使介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:人脸识别必读作品援引

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”探讨会PPT

介绍:计算学习是有关电脑基于数据打造的票房价值总计模型并动用模型对数码开展展望和剖析的一门科学,总括学习也变为计算机器学习。课程来自新加坡交通高校

介绍:机器学习的对象是对电脑编程,以便利用样本数量或将来的经验来缓解给定的难题.

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

介绍:部分中文列表

介绍:其它小编还有一篇元算法、AdaBoost python达成小说

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

介绍:还有续集引人侧目深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:Google地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

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

介绍:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱陶冶模型识别成效。想法不错。磨练后目前能完结决不总计,只看棋盘就提交下一步,大概10级棋力。但那篇小说太过乐观,说怎么人类的最终一块堡垒登时就要跨掉了。话说得太早。可是,如果与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万精油鲜蓝

介绍:UT Austin教师埃里克普赖斯关于二零一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,根据本次实验的结果,固然二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂文被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了二零一四年14个阅读最多以及享受最多的稿子。我们从中可以看看七个主旨——深度学习,数据地理学家职业,教育和报酬,学习数据正确的工具比如R和Python以及民众投票的最受欢迎的多少正确和数据挖掘语言

介绍:Python达成线性回归,小编还有此外很棒的文章援引可以看看

介绍:2014中华大数额技术大会33位中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新故事集Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心情分析功效不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(方今是空的)。那象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统公布与用户交换大会上的演说,请越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的讲演包罗:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术商讨
李然-宗旨模型

介绍:Convex Neural Networks 化解维数患难

介绍:介绍CNN参数在运用bp算法时该怎么陶冶,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,就算和MLP的bp算法本质上一致,但款式上仍旧稍微区其他,很分明在成功CNN反向传播前询问bp算法是必须的。别的作者也做了一个资源集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:若是要在一篇作品中匹配十万个关键词如何是好?Aho-Corasick
算法利用添加了回去边的Trie树,可以在线性时间内成功匹配。
但若是协作十万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把多个正则优化成Trie树的办法,如扶桑人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,小编近期在google工作,小编主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell完毕的一个开源的人造神经网络库,它抽象了互连网创设、磨练并行使了高阶函数。该库还提供了一组预约义函数,用户可以动用各个主意组成那么些函数来操作实际世界数据。

介绍:借使你从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了然,可能生物消息学,智能机器人,金融展望,那么那门宗旨课程你必须深远摸底。

介绍:”人工智能研商分许多流派。其中之一以IBM为代表,认为只要有高品质总括就可拿到智能,他们的‘樱草黄’克服了世界象棋亚军;另一门户认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为若是找来专家,把他们的记挂用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:腾讯网有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从着力的词向量/总括语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各类tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的情侣可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各样机械学习的各个编程语言学术与买卖的开源软件.与此类似的还有众多诸如:[DMOZ

介绍:小编是统计机研二(写小说的时候,今后是二〇一五年了应有快要结束学业了),专业方向自然语言处理.那是一些她的阅历之谈.对于入门的心上人或者会有救助

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的篇章,非凡好

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此间有一对的美好内容就是出自机器学习晚报.

介绍:那是一篇关于图像分类在深度学习中的文章

介绍:小编与Bengio的弟兄Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 小编是360电商技术组成员,那是一篇NLP在中文言分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,别的还有一篇AWS安插教程

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,会聚了结构化预测世界过多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把化学家用高深装逼的数学语言写的矩阵可能率不等式用初等的艺术写出来,是相当好的手册,领域内的paper各类注明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么越发的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是驾轻就熟,有些或许如故首次听大人说,内容当先文本、数据、多媒体等,让他俩伴您从头数据正确之旅吧,具体蕴含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌(Google))数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水学习综述及实际指出

介绍:
分外好的探究递归神经网络的篇章,覆盖了RNN的概念、原理、陶冶及优化等种种方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了很多的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各重大内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的深浅学习导引:从浅层感知机到深度互连网。高可读

介绍:鲁棒及便民的人造智能优先探究陈设:一封公开信,近来一度有Stuart罗素, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签名The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是目前霍金和Elon
Musk指示人们注意AI的秘密胁制。公开信的情节是AI数学家们站在有利于社会的角度,展望人工智能的今后发展趋势,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点须要,以及要求留意的社会难题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研究较少。其实还有一部日本片《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一开首的本身学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候现身了机械通过学习成长之后想控制世界的动静。说到那边推荐收看。

介绍:里面依照词条提供了过多资源,还有连带知识结构,路线图,用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:Facebook人工智能切磋院(FAIR)开源了一多级软件库,以救助开发者建立更大、更快的纵深学习模型。开放的软件库在
Facebook 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的支出条件 Torch
中的暗中同意模块,可以在更短的年月内陶冶更大局面的神经网络模型。

介绍:本文即使是写于二零一二年,但是这篇文章完全是作者的阅历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈灵顿做的一个访谈。包括了书中一些的疑团解答和一些个体学习提议

介绍:相当好的纵深学习概述,对三种流行的深度学习模型都进展了介绍和研讨

介绍:紧假设讲述了动用R语言举办多少挖掘

介绍:帮您精晓卷积神经网络,讲解很显然,别的还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
小编的任何的有关神经互联网小说也很棒

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

介绍:一本学习人工智能的书籍,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通信

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

介绍:几率论:数理逻辑书籍

介绍:一个用来很快的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此间您可以看到近年来深度学习有怎么样新势头。

介绍:此书在音信搜索领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音讯寻找、互连网音信寻找、搜索引擎达成等地点有关的书本、研商中央、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:新闻几何学及其在机器学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习化解法律相关分析和展望难题,相关的王法拔取包罗预测编码、早期案例评估、案件完全情形的前瞻,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域大家只怕都相比较面生,不妨了然下。

介绍:
文中涉及了最优,模型,最大熵等等理论,其它还有使用篇。推荐系统可以说是一本科学的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它落成了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长时间回想LSTM) 和巴黎综合理工 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来试试看

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上采用深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的办法陶冶深度框架的施行推荐指引,笔者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用计算和因果方法做机械学习(摄像告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的钻研方向是机械学习,并行总计假使你还想明白一些别样的可以看看他博客的任何文章

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的拔取

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书统计中的应用

介绍: Awesome种类中的公开数据集

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的案由一是用Cython写的,二是用了个很抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学探究为主,下边的那份ppt是来源于Fields进行的移位中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经典杂谈,标注了关键点

介绍:
马德里大学与谷歌合营的新杂文,深度学习也可以用来下围棋,听别人说能落得六段水平

介绍:
音讯,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其余还援引一个纵深学习入门与综合资料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:Chief scientist of Noah’s Ark Lab of Huawei Technologies.He worked
at the Research Laboratories of NEC Corporation during 1990 and 2001 and
Microsoft Research Asia during 2001 and
2012.Paper

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的散文库已经选定了963篇经过分类的深浅学习随想了,很多经轶事事集都早就选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一次机器学习聚会上的告知,关于word2vec会同优化、应用和扩张,很实用.境内网盘

介绍:很多公司都用机器学习来缓解难题,升高用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和管事呢?斯ParkerMLlib 1.2里边的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经探讨的JeremyFreeman脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半小时1TB的钻研数据,将来颁发给大家用了。

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java完成。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA完成基本部分拔取了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试出色,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学术网络中发掘深度知识、面向科学技术大数据的挖沙。收集近4000万小编音讯、8000万随想音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;扶助专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的核心,琢磨Word2Vec的妙趣横生应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014最佳故事集里的辨析结果和新办法,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其间的有点课程已经归档过了,但是还有个其余消息没有。多谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】Robert Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰斐逊1813年的信

介绍:libfacedetection是布拉迪斯拉发大学开源的一个人脸图像识别库。包蕴正面和多视角人脸检测多个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第二),能预计人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比一般的propagation
model特别深厚一些。通过全局的平安分布去求解每种节点影响周详模型。即便合理(转移受到附近的熏陶周全影响)。可以用来反求各种节点的震慑周到

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

介绍:
分外棒的强调特征选拔对分类着主要性的稿子。心理分类中,依据互消息对复杂高维特征降维再利用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更漂亮的功用,陶冶和归类时间也大大下降——更要紧的是,不必花大批量时刻在学习和优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:CMU的计算系和电脑系有名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总括和机器学习的差异

介绍:随着大数目时期的来到,机器学习变成解决难点的一种紧要且主要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是一个敬而远之的可行性,不过学术界和工业界对机械学习的商量各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的钻研,工业界侧重于怎么样用机器学习来缓解实际难题。那篇文章是美团的实际上条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯进度,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型采纳与超参优化、高斯模型与其余模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文件模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似全面)等
github

介绍:Blocks是依据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地创制和管理NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“方今正巧开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,近期正好更新到 2.4
Exponential
Families,课程录制playlist,
感兴趣的同室可以关怀,分外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的共同特征,可更好地发布图片内容相似性。由于不借助于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的取得和清洗;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:推特技术团队对前段时间开源的岁月连串非凡检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对十分的定义和分析很值得参考,文中也提到——非常是强针对性的,某个圈子支出的相当检测在任何世界直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量难题的应对,数据品质对各类框框集团的习性和功效都首要,文中总括出(不限于)22种典型数据质量难题表现的信号,以及特出的数目质量消除方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:汉语分词入门之资源.

介绍:15年巴塞罗那纵深学习峰会视频采访,国内云盘

介绍:很好的口径随机场(CRF)介绍小说,小编的就学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网已毕飞速准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么抉择GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超越样本数)的线性模型,13年同主旨报告
讲义.

介绍:
分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!作者的换代频率也很频繁

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的营造与布置.

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 拔取Torch用深度学习网络精通NLP,来自脸谱 人工智能的小说.

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv著作,小编用Shannon Entropy来形容NLP中各项任务的难度.

介绍: 新闻寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典几率模型演变而来
2)捕捉了向量空间模型中三个影响索引项权重的因数:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习的思辨:组合了BM11和BM15多个模型。4)小编是BM25的提议者和Okapi完成者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间体系的简易介绍,ARMA是探讨时间系列的根本方法,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

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

介绍:
揭开印度菜的可口秘诀——通过对大气菜系原料关系的挖掘,发现孔雀之国菜美味的原故之一是中间的寓意相互抵触,很风趣的文本挖掘商讨

介绍: HMM相关文章

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最盛名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年指出的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数核查了对甚高频和啥低频词的抒写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,罗马尼亚语0.4-0.6)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)大旨,有无数RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提出……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近年来热议话题,焦点涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的法子,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原始的Cheat
Sheet基础上添加了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的无所不包硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在面部识别上您自我都是专家,固然细微的距离也能鉴别。研究已证实人类和灵长类动物在脸部加工上不相同于其余物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过电脑模拟出人脸识其他FFA活动,堪称神经科学与人工智能的称心如意结合。

介绍:
神经互联网C++教程,本文介绍了用可调试梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经互联网,互联网经过操练可以做出惊人和出彩的事物出来。其余作者博客的此外文章也很不错。

介绍:deeplearning4j官网提供的实际选拔场景NN选用参考表,列举了部分鳌头独占难题提出采纳的神经互连网

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go七个版本的代码

介绍:深度学习课程

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆高校爱德华·霍威助教.

介绍:谷歌(Google)对Facebook DeepFace的无敌反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上达标99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客作品,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式已毕,以及显示一些简约的例证并提出该从哪儿上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供随想和兑现代码.

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

思路完结.

介绍:本文依照神经互联网的上进进程,详细讲解神经网络语言模型在各种阶段的款式,其中的模子包罗NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,计算的尤其好.

介绍:经典难题的新商量:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控统计机交互(BCI)竞技优化方案源码及文档,包罗完全的数码处理流程,是上学Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的商量期刊,每篇小说都包涵一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的没错和可另行的探究期刊。我直接想做点类似的劳作,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,探究加密数码快捷分类难题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经互联网并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,扶助营造各类互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的气象下宗旨落成线性加快。12块Titan
20小时可以成功谷歌net的教练。

介绍:那是一个机器学习资源库,即使比较少.但蚊子再小也是肉.有隆起部分.此外还有一个由zheng
Rui整理的机械学习资源
.

介绍:Chase
Davis在NICAR15上的宗旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1998年起始到目前累积了众多的正经词语解释,若是你是一位刚入门的朋友.能够借那本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年于今的较量数据,用PageRank计算FIFA World Cup参赛球队名次榜.

介绍:R语言教程,其余还援引一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:经典老文,复杂互联网社区发现的短平快算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍: 援救node.js的JS神经互连网库,可在客户端浏览器中运作,支持LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
切磋深度学习机关编码器如何有效应对维数劫难,国内翻译

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

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

介绍:用斯Parker的MLlib+GraphX做大规模LDA宗旨抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN化解多标签分类(特征)难点

介绍: DeepMind杂文集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热情的朋友翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍: 零售领域的多少挖掘文章.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 分外强劲的Python的数码解析工具包.

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的开始测试体会报告.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源粤语言处理包.

介绍: 使用Ruby达成不难的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数量地理学家有名的人推荐,还有资料.

介绍:落成项目现已开源在github上边Crepe

介绍:小编发现,经过调参,古板的措施也能和word2vec赢得差不离的效应。其它,无论小编怎么试,GloVe都比然则word2vec.

介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于革新语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和情绪分类作用很好.完结代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中等计算学(36-705),聚焦总结理论和措施在机械学习园地应用.

介绍:《加州圣巴巴拉分校大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是斯坦福应用数学博士教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的情人肯定要探望,提供授课录制及课上IPN讲义.

介绍:生物法学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的内容可以关切一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术依旧机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自身牛逼到无以伦比的idea(自动总结翻译规律、自动驾驭语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(谷歌(Google))学术简单搜一下,假诺谷歌(Google)不可用,这些网址有那些圈子几大顶会的舆论列表,切不可一概而论,胡乱假若.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的推特(Twitter)情绪分类,贯彻代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经新闻处理系统进展大会的英文简称.

介绍:新加坡国立的吃水学习课程的Projects 每一种人都要写一个舆论级其他报告
里面有局地很有趣的使用 大家可以看看 .

介绍:R语言线性回归多方案速度相比现实方案包涵lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中涉及的三篇随想(机器学习那么些事、无监控聚类综述、监督分类总结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很精美

介绍:莱斯大学(Rice University)的深浅学习的票房价值理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成朗姆酒评论的开源推特(Twitter)机器人,github地址.

介绍:录制+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:用机器学习做多少解析,大卫 Taylor目前在McGillUniversity研究会上的报告,还提供了一星罗棋布讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的录制分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机械学习方面的片段用到,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:一个依照OpenGL完毕的卷积神经互连网,接济Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量教育学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源心境分析工具相比,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

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

介绍:用于Web分析和多少挖掘的可能率数据结构.

介绍:机器学习在导航上边的应用.

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

介绍:{swirl}数据陶冶营:R&数据正确在线交互教程.

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

介绍:Deep Reinforcement Learning.

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

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:15年夏日学期CMU的机器学习课程,由亚历克斯Smola主讲,提供教科书及教学摄像,很不错.境内镜像.

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib已毕易用可增添的机械学习,境内镜像.

介绍:未来上千行代码可能率编程(语言)已毕只需50行.

介绍:ggplot2速查小册子,别的一个,别的还援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议引用随想列表,一大半故事集可选用谷歌(Google)找到.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的重点性.

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

介绍:免费电子书<强化学习介绍>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相关学科资料,Reinforcement
Learning
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