教育冷而老大

发布时间:2018-10-05  栏目:教育  评论:0 Comments

  • 《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)》

现已看到出个教师发了这样同样截话:我充分庆幸我产生一个从来不电视机,没有手机,没有网络,没有各种各样玩具和补习班的幼时。我深有同感,同样为深刻地庆幸着。那时候,似乎简单的针对活没有其他追求,会因过年的一律码新衣裳及一个糖果欣喜好几天,那个时候没钱进书,会沾在与哥哥借来之语文题啃上好久好久,欣慰而满足,阳光非常灿烂,空气很卫生。伤心之好哭的坏纯粹,高兴了足笑的不可开交彻底,人同人口里的去颇靠近,一切都异常透明。

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主题,有无数RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心看,相信您也会受益匪浅.

盼人家满腹经纶,出口成章的典范,眼里、心里全是爱慕和钦佩,终究是奉了那么句话“腹有诗书气自华”。也坐平位名师的引导,慢慢的才起捡从了团结当初之好,开始渐渐的和书做好朋友。还是认为说不定上马之最好迟,怕赶不达到别人,太过分急,追求速度而忽略效率,所以还是用调动一下情绪。现在真心觉得读太重要了,尤其是对此一个女童,最近羁押录像呢发现了一个法则,许多影片里女主角与一些脍炙人口的女还爱看,甚至将读看之比如进食一样要,这只是一个必要条件吧。很遗憾自己到了大学才起认识及及时或多或少,总看起点太没有,开始的最好晚,特为自己感到遗憾。所以进一步觉得从小开始接触经典是一致桩好有必不可少之转业。那天还与好情人开玩笑,她说自入当一个语文教师,我这就算想着,要是自身是语文先生,肯定每天授课都于我之学生看小说,毕竟真的内化于心之才是好的,但以现行教育模式下,估计这种老师过无了几天即见面滋生民愤了,当然就是一个小玩笑。

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

确实,最近即时几乎年天气太不正常了,要么是干旱,要么是高温,要么是大水,至于因,我本不能够说啊吗,毕竟能力简单,人微言轻。有时间七沾的时下一些雨,气温有点有些具回落,也终于高温下的同等种安慰吧。闻到了耳熟能详的泥土味,虽然以都,虽然在外地,好当泥土的寓意还是隐约可以识别出来的,所以很的动。

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

自己总是这法,很怀旧,总是觉得过去之好的,不好的且是那的光明,也是那么迫切的思量清楚未来到底会是呀则。生活变迁的最为抢,从具有的纯手工到现在之自己设想不顶的大科技,从景交厦,也不过几十年之日子。而几十年晚的自我,又是一个什么法?

  • 《Topic modeling
    的经论文》

唯独本身边的漫天还易了,工业化的浪潮发生同一龙吧会理我如此近,淹没了我,侵蚀了自,然后我受笼罩在雾霾之下,与自己喜欢的日光蓝天新鲜的气氛见相同迎还是桩奢侈之转业。所以专门恐怖中国的家门气息一点点的没有,但是本人倒无计可施。

  • 《行人检测》

视最近又堆了好多书了,小时候或也爱看把书吧,但是奈何独发几乎遵循刻板的读本,接受到的知终究是有限的,后来盖中考高考什么的课余书就是被丢到了一面。直到有同等天,终于发生了好多修可以看了,但是多没当场获取在哥哥语文书看之那种满足感了。

  • 《Sentiment Analysis on
    Twitter》

夏持续的高温,37°的闷,要如平常一样学习在,着实是一个怪死的挑战,至少自己本尚没有道上那种程度。一直还觉得这样热当是七月份的新疆吧,可是还是提前了尽快半单月,五月份复为不曾了凉爽,不免有硌心慌。

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简介绍,ARMA是钻时序列的重要方式,由由回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

教育 1

介绍:有趣的机器上:最醒目入门指南,中文版.

随即篇文字或友好在今年五月描绘的,37°的新疆,转眼就是又一个冬,这次却差,零下数的冬天,算不齐老冷。就这样逐步的度了春天,夏日,秋天与本底冬天,大学之余额一天天转移少,身边的人数一天天熟与日益长大的自家,这样即便够了。

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的打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自带了一个训好之动物模型,你可拿狮子大象的照来试试看看

还记上次八点大抵夺用,给妈妈打电话,说好要失去就餐,她还发问我岂如此晚才去吃饭。当时就只有生一致种植感觉,我花费了点滴年时尚未同她俩说明清楚时差是什么,也许是因她俩曾习以为常了自用在他们身边的那个时间,而同时差无关。即使是回家一苏睡到八九点,借口说以新疆亟待惯了,时差,他们吗即忍忍过去了,或许是理解我之那种坏习惯,或者是真的的归依了自己说之说话,反正也无问。到现为整治不明白,为什么小学,初中,高中一直早睡早起,都无养成此好习惯,可是到此地之后,晚睡眠晚起的在便捷即适应了,并且理直气壮的游说就是常常不同而然。

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原来的Cheat
Sheet基础及加上了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

今天凡九点多,天才开始逐渐的变黑,我耶起逐步的惯了此间的时差,八点起床,一两点钟才歇息,睡得甚好,很少开梦,当然也习惯了这个地方的熬以及镇。以前总看时差是一个杀怪之题目,家那边的爹妈及恋人休息之时段自己于繁忙,他们忙的时候自己并且以复苏,所以总看就好影响感情,好以爸爸妈妈随时可连接电话,倒让自身少了很多顾虑。

  • 《100 Best GitHub: Deep
    Learning》

普通话还是无道上自己美好之档次,不过好庆幸身边的小伙伴等都是教员,虽然非克说是质的神速,量之积淀还是算吧,总的好多了。还颇清楚的记第一只说错的配是“滚”,总是拿“gun”发成“gong”,当时套的特艰难,un和ong不分,就一个口气都要学好久。后来即好自己虽可发到温馨说错的口舌了,接着就是“lanzhou”和“nanzhou”,再后来虽是“mo学楼”“mo托车”这种配又闹乱七八糟的弦外之音,好当今日有所升华,现在尚以纠结“分封制”是怎发音的,虽然这些多少细节对自我立马来说特别为难分,不过这样下去,说不定毕业后普通话可以说的及新疆丁同好与否,期待发展。

  • 《Deep Learning: Methods and
    Applications》
  • 《PyNLPIR》

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据科学在线交互教程.

  • 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks
  • 《神奇之伽玛函数(上)》
  • 《Deep
    Learning实战之word2vec》

介绍:新加坡LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework,支持构建各种互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的情况下中心达标线性加速。12块Titan
20钟头可以好Googlenet的教练。

  • 《A Probabilistic Theory of Deep
    Learning》

介绍:Deep Reinforcement Learning.

  • 《机器上算法的一起》

介绍:CIKM Cup(或者称CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名。

  • 《Gaussian Processes for Machine
    Learning》

介绍:深度上概述:从感知机到深网络,作者对例子的选择、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

介绍:出自MIT,研究加密数据快速分类问题.

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

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器上爱好者很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

介绍:mllib实践经验分享

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(六)

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞赛优厚方案源码及文档,包括总体的数量处理流程,是学Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是哈佛应用数学研究生课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的冤家肯定要是看,提供授课视频及课上IPN讲义.

  • 《机器上入门资源不完全集中》》
  • 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep
    Learning”教程》
  • 《Twitter Sentiment Detection via Ensemble Classification Using
    Averaged Confidence
    Scores》
  • 《Sibyl》

介绍:亚马逊于机上点的有的用到,代码示例.

介绍:R语言教程,此外尚援引一个R语言教程An Introduction to
R.

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

介绍:
文中提到了最好优质,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统可以说凡是一律比照无可非议的阅读稿,关于模型还引进一首Generative
Model 与 Discriminative
Model

  • 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic
    Optimization》
  • 《A*搜索算法的可视化短教程》

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,舆论在此

  • 《Introduction to Conditional Random
    Fields》

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!作者的换代频率也不行频繁

介绍:作者是深度上一线很牛Bengio组写的教程,算法深入显出,还有实现代码,一步步进行。

  • 《synaptic.Js》
  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》
  • 《A First Course in Linear
    Algebra》

介绍:计算机视觉入门的实践人检测

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机器上世界神经网络的大牛,他针对纵深上、神经网络有着很浓的兴。因此,很多叩的题材遭受包含了机器上世界的个模型,乔丹教授对准斯一一做了讲与展望。

介绍: 用统计与报方法做机械上(视频告诉)

  • 《2014中华老大数量技术大会33各中心专家发言PDF》

介绍:入门的书真的老多,而且我已经帮你寻找手拉手了。

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

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

  • 《Machine learning for package users with R (1): Decision
    Tree》
  • 《Free ebook: Microsoft Azure Essentials: Azure Machine
    Learning》
  • 《Machine Learning Course
    180’》

介绍:机器上最佳入门学习资料汇集是专为机上新学者推荐的上学习资源,帮助新家快速入门。而且这篇稿子的牵线曾被翻译成中文版。如果您稍微熟悉,那么自己建议乃先押同样禁闭中文的牵线。

介绍:机器上之算法很多。很多时刻困惑人们还是,很多算法是均等近乎算法,而有些算法又是从其他算法中拉开出来的。这里,我们于零星单方面来吃大家介绍,第一只地方是学的办法,第二独面是算法的类似性。

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内发生热心的意中人翻译了中文版,大家也得以在线阅读

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经被6月21-26日在国家会议着力繁华举办。本次大会由微软亚洲研究院与清华大学协同主办,是是富有30基本上年历史并著名世界的机上园地的盛会首次于到中国,已成功吸引世界1200大多各项学者的报名与。干货很多,值得深刻上下

介绍:从硬件、图像及正规、生物、大数量、生物信息再至量子计算相当于,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小类:收集从2014年起来深度上文献,相信可以用作深度上的起点,github

  • 《Beautiful plotting in R: A ggplot2
    cheatsheet》
  • 《文本以及数挖掘视频汇总》
  • 《Deep
    Learning(深度上)学习笔记整理系列》
  • 《第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT》
  • 《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:对于英语不好,但与此同时格外想学学机器上之情人。是一个颇的福利。机器上周刊目前着重提供中文版,还是面向广大国内爱好者,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

  • 《Java Machine
    Learning》

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年之笃信

  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《Undergraduate machine learning at
    UBC》
  • 《Why GEMM is at the heart of 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?可以被你当浏览器中,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,一切以移得明明白白。他正揭晓了相同据书籍,不断在线更新

介绍:计算机视觉数据集不净集中

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机上,境内镜像.

  • 《Machine learning in navigation devices: detect maneuvers using
    accelerometer and
    gyroscope》
  • 《Machine Learning
    Resources》
  • 《Zipf’s and Heap’s
    law》

介绍:
多伦多大学及Google合作之初论文,深度上为足以用来下围棋,据说能够达成六段水平

  • 《树莓派的人脸识别教程》
  • 《人脸识别开发包》

介绍:”人工智能研究分众宗。其中之一为IBM为表示,认为一旦来胜过性能计算就不过收获智能,他们的‘深蓝’击败了世道象棋冠军;另一样派系认为智能来自动物本能;还发出个坏强之门户认为只要找来专家,把她们之思用逻辑一条条写下,放到计算机里就是执行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源于

  • 《机器上速查表》

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上之严重性性.

  • 《I am Jürgen Schmidhuber,
    AMA》

介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.

  • 《NUML》

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及预测问题,相关的法采取包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的预计,定价以及工作人员预测,司法行为预测相当。法律领域大家兴许都于陌生,不妨了解下。

  • 《生物医学的SPARK大数目应用》

介绍:以往上千履代码概率编程(语言)实现就需要50行.

  • 《Neural Net in C++
    Tutorial》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(三)

  • 《Paracel》
  • 《正则表达式优化成Trie树
  • 《Machine learning open source
    software》
  • 《Rumor has it: Identifying Misinformation in
    Microblogs》
  • 《自动语音识别:深度上道》

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开讲,该课属于MIT研究生级别的课,对机器人和非线性动力系统感兴趣之心上人不妨可以挑战一下马上宗科目!

介绍:不仅是材料,而且还针对小材料做了诠释。

  • 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
    Torch》
  • 《Underactuated
    Robotics》

介绍:机器上起来源软件,收录了各种机器上之各种编程语言学术和商的开源软件.与这类似的还有众多如:[DMOZ

  • 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《Reproducing Kernel Hilbert
    Space》
  • 《神经网络语言模型》

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)。其实过多人口都还未知晓呀是深浅上。这首稿子由浅入深。告诉您深度学究竟是啊!

  • 《Pattern Recognition And Machine
    Learning》
  • 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and
    Autoencoders》
  • 《Entanglement-Based Quantum Machine
    Learning》

介绍:本文根据神经网络的迈入过程,详细讲解神经网络语言模型在相继阶段的样式,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重点变形,总结的专门好.

  • 《An Introduction to Matrix Concentration
    Inequalities》
  • 《Machine learning classification over encrypted
    data》

介绍:深度上阅读清单

介绍:好多数科学家名人推荐,还有资料.

介绍:一如约学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通讯

  • 《Deep Learning for Natural Language Processing (without
    Magic)》
  • 《Understanding
    Convolutions》
  • 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
    series》
  • 《Introduction to Deep Learning
    Algorithms》

介绍:这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert
Tibshirani的新书,并且在2014年一月早就开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

  • 《统计机器上》

介绍:数量挖掘十很经典算法之一

  • 《Neural Network & Text
    Mining》

介绍:16依机器上的电子书,可以下载下来当pad,手机方面任意时刻去读书。不多我建议您看了一准还下充斥同据。

  • 《Introducing streaming k-means in Spark
    1.2》
  • 《Use Google’s Word2Vec for movie
    reviews》
  • 《LDA入门与Java实现》
  • 《simplebayes》
  • 《Research priorities for robust and beneficial artificial
    intelligence》

介绍:这是如出一辙如约自然语言处理的词典,从1998年初始到即累积了好多的正规化词语解释,如果您是同个刚刚入门的朋友.可以借这仍词典让好成长更快.

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《R机器学习实践》

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

  • 《Blocks》

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

  • 《FudanNLP》

介绍:生物医学的SPARK大数目应用.并且伯克利开源了她们之big data
genomics系统ADAM,其他的情可关注一下官方主页.

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,帮您还快地开创及保管NN模块.

介绍:这个里面有那么些有关机器上、信号处理、计算机视觉、深入上、神经网络等领域的大量源代码(或可实行代码)及有关论文。科研写论文的好资源

介绍:Java机器上相关平台以及开源的机械上库,按照好数据、NLP、计算机视觉与Deep
Learning分类进行了整治。看起特别全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍: 零售领域的数码挖掘文章.

介绍:机器上型,阅读是内容需要来得的根基。

介绍:如果只要在相同首文章被匹配配十万只根本词怎么处置?Aho-Corasick
算法利用上加了回边的Trie树,能够以线性时间外就匹配。
但如果匹配十万独正则表达式呢 ?
这时刻可就此到将多单正则优化成Trie树的点子,如日本口形容的
Regexp::Trie

  • 《大数额解析:机器上算法实现之嬗变》

介绍:如何下深度上与老数目构建对话系统

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索:组合了BM11以及BM15点儿单模型。4)作者是BM25之发起人和Okapi实现者Robertson.

介绍:随着大数额时代之至,机器上变成化解问题的相同栽重要且要之家伙。不管是工业界还是学术界,机器上还是一个炙手可热的自由化,但是学术界以及工业界对机器上的研究各个发生尊重,学术界侧重于对机械上理论的钻,工业界侧重于怎样用机器上来化解实际问题。这首文章是美团的莫过于条件遭到的实战篇

  • 《Bayesian network
    与python概率编程实战入门》

介绍:机器上教会了咱啊?

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,这个网址有此小圈子几格外顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假设.

介绍:用于Web分析及数码挖掘的几率数据结构.

介绍:不会见统计怎么收拾?不知底哪些抉择适用的统计模型怎么惩罚?那就首文章你的优读一读了麻省理工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…

介绍:机器上太核心的入门文章,适合零基础者

  • 《Building a Production Machine Learning
    Infrastructure》

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

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:我欠怎么选机器上算法,这篇文章于直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的高低,另外讨论了范本大小、Feature与Model权衡等题材。此外还有已翻了之本子:http://www.52ml.net/15063.html

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:对话机器上大神Michael Jordan

  • 《Awesome Public
    Datasets》
  • 《经典论文Leo Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

介绍:贝叶斯学习。如果不是格外干净可省概率编程语言及贝叶斯方法执行

介绍:作者及Bengio的兄弟Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复1989年《自动语音识别》专著,其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: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,目前啊以Facebook工作,他2014年的8篇论文

  • 《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala,
    Go)》
  • 《Machine Learning
    Surveys》
  • 《Geoffrey E.
    Hinton个人主页》
  • 《书籍推荐:Advanced Structured
    Prediction》
  • 《Machine Learning is Fun! – The world’s easiest introduction to
    Machine
    Learning》
  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》
  • 《R语言参考卡片》

介绍: 深度上的全面硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

  • 《推荐系统经典论文文献与业界应用》
  • 《Deep Learning
    Tutorials》
  • 《中文分词入门的资源》
  • 《计算机视觉数据集不净集中》

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

  • 《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》
  • 《Numerical Optimization: Understanding
    L-BFGS》

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:15年旧金山深上峰会视频采访,境内云盘

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

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

  • 《Distributed (Deep) Machine Learning
    Common》

介绍: 非常强大的Python的数额解析工具包.

介绍:
这是相同篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供相同卖开箱即用Java实现。本文特记录基本概念与原理,并无涉及公式推导。文中的LDA实现中心部分使用了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。

  • 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》
  • 《NeuralTalk》

介绍:这是如出一辙首介绍机器上历史之章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

  • 《The Open-Source Data Science
    Masters》

介绍:
揭开印度菜肴的水灵秘诀——通过对大气菜系原料关系之开,发现印度菜肴香的缘由之一是其中的味道互相冲突,很风趣的文本挖掘研究

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)算法和她俩于MLlib中之分布式实现,以及展示一些概括的例子并提议该自哪里达手.中文版.

  • 《Machine Learning Summer
    School》

介绍: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。

介绍:
非常好之议论递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、训练和优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还发生相同首Deep Learning in a
Nutshell值得推介

介绍:里面基本没有干到现实算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的多多行使,以及他们在召开推荐过程中落的组成部分历。最后一长条经验是应监控log数据的质地,因为推荐的质地不行倚重数据的身分!

介绍:国际人工智能联合会议选定论文列表,大部分论文而使用Google找到.

  • 《metacademy》

介绍:标题非常老,从新手到大家。不过看了上面有资料。肯定是大家了

  • 《吴立德《概率主题模型&数据是基础》》
  • 《mllib实践经验(1)》
  • 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene
    Perception》

介绍:初大家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:实现种都开源在github上面Crepe

  • 《What are some interesting Word2Vec
    results?》

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

  • 《Classifying Spam Emails using Text and Readability
    Features》

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇集了结构化预测世界众多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一读。网上公开的几乎回草稿:一,二,三,四,五

  • 《Awesome Computer
    Vision》

介绍:主要是讲述了应用R语言进行多少挖掘

  • 《关于机器上之几何反驳问题》

介绍:A*搜寻是人工智能基本算法,用于高效地搜寻图被点滴沾之极品途径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是起起点至顶点n底莫过于代价,h(n)凡是顶点n到对象顶点的估算代价。合集

介绍:【“机器上”是啊?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他径直于机器上园地耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和共事们遂决定举办博客,向公众介绍机器上的研究进展。机器上是呀,被运在哪里?来拘禁Platt的立刻篇博文

  • 《A Tour of Machine Learning
    Algorithms》

介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,心想事成代码.

介绍:机器上之靶子是针对计算机编程,以便利用样本数还是以往之更来化解给定的问题.

介绍:
AMiner是一个学术搜索引擎,从学网络被开掘深度知识、面向科技不行数目的开掘。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。

介绍:斯坦福的深度上课程的Projects 每个人还如写一个舆论级别之报告
里面来一部分老风趣的施用 大家好看看 .

  • 《Deep Learning for Multi-label
    Classification》
  • 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
    Optimization》

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、说明书.

  • 《深度上及统计上理论》

介绍:中文分词入门的资源.

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

介绍:<机器上与优化>这是相同如约机器上之小册子,
短短300基本上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, 也切合老手温故而知新.
比打MLAPP/PRML等大部头,
也许这按照你再需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

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

介绍:机器上课程

  • 《IPOL Journal · Image Processing On
    Line》

介绍:机器上起来源软件

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

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

  • 《Data Mining Problems in
    Retail》

介绍:这是同一如约有关分布式并行处理的多寡《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

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

  • 《Neural Network Dependency
    Parser》

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机械上课程,先编制课程也机械上(10-715)和中路统计学(36-705),聚焦统计理论和法在机上园地应用.

  • 《分布式机器上之故事》
  • 《Back-to-Basics Weekend Reading – Machine
    Learning》
  • 《The Trouble with
    SVMs》

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

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》
  • 《scikit-learn:用于机器上之Python模块》

介绍:很多商店还因此机器上来化解问题,提高用户体验。那么怎么可以给机器上再实时和有效呢?Spark
MLlib 1.2间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究之Jeremy
Freeman脑神经科学家编写,最初是为实时处理他们各半小时1TB之钻研数据,现在颁为大家之所以了。

介绍:WSDM2015太佳论文
把马尔可夫链理论用在了图分析者,比一般的propagation
model更加浓厚一些。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(转移受到附近的震慑系数影响)。可以就此来反求每个节点的影响系数

  • 《简明深度上方式概述(一)》

介绍:Videolectures上极被欢迎的25单文本及数挖掘视频汇总

介绍:机器上速查表

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:这本书是出于谷歌公司跟MIT共同出品的微机是中的数学:[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:徐宗本
院士将受爱机器上的同伙联手探索有关于机器上之几乎独理论性问题,并让出一些发生含义之下结论。最后通过有些实例来证明这些理论问题之物理意义及骨子里用价值。

  • 《机器上藏图书》

介绍:部分汉语列表

  • 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal
    ClassificationICML06》

介绍:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了千篇一律层层软件库,以扶助开发者建立更特别、更快的深浅上型。开放之软件库在
Facebook 被称为模块。用其替代机械上世界常用之开发条件 Torch
中的默认模块,可以在再次缺乏的流年外训练再次老范围的神经网络模型。

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

介绍:聚焦数据质量问题的作答,数据质量对各种层面企业之性质和频率还重要,文中总结出(不压制)22种典型数据质量问题显现的信号,以及卓越的数据质量解决方案(清洗、去再、统一、匹配、权限清理等)

  • 《Collaborative Feature Learning from Social
    Media》

介绍: Quora上的主题,讨论Word2Vec的趣应用,Omer
Levy提到了他当CoNLL2014最佳论文里之解析结果跟新章程,Daniel
Hammack给来了查找特异词的粗应用并提供了(Python)代码

  • 《Statistical Machine
    Learning》
  • 《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer
    Science》
  • 《Parallel Machine Learning with scikit-learn and
    IPython》
  • 《Neural Networks Demystified

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

  • 《学习算法的Neural Turing Machine
  • 《An Inside Look at the Components of a Recommendation
    Engine》
  • 《Sum-Product Networks(SPN)
  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》
  • 《机器上入门书单》

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:此外作者还有平等篇元算法、AdaBoost python实现文章

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的论文库已经选定了963篇经过分类的深浅上论文了,很多经文论文都曾选定

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

介绍:一个至上完整的机械上开源库总结,如果您道这碉堡了,那后面是列表会还受您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的心上人进行了翻华语介绍,机械上数据挖掘免费电子书

介绍:这是一个机械上资源库,虽然比较少.但蚊子再小为是肉.有隆起部分.此外还有一个由于zheng
Rui整理的机上资源.

  • 《收集从2014年始发深度上文献》
  • 《谷歌地图解密:大数额及机具上的构成》

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

  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in
    Python》
  • 《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to
    Mavens》
  • 《 Image classification with deep
    learning常因此模子》

介绍:从1996年启幕当微机是的论文中受引述次数最多之论文

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

  • 《Rise of the
    Machines》

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

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

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

介绍:
非常强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更了不起之法力,训练及分类时间吧大大降低——更关键之是,不必花费大量日子在就学与优化SVM上——特征也同样no
free lunch

  • 《Geoffrey E.
    Hinton》
  • 《A primer on deeping
    learning》

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

  • 《Introduction to Data Analysis using Machine
    Learning》

介绍:作者是电脑研二(写稿子的当儿,现在凡是2015年了应当将毕业了),专业方向自然语言处理.这是某些外的阅历的谈.对于入门的恋人或会生出救助

  • 《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
    Short-Term Memory
    Networks》
  • 《Automatic Construction and Natural-Language Description of
    Nonparametric Regression
    Models》
  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》
  • 《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web
    Spam》

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

  • 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
    Learning》
  • 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
    R》
  • 《Introduction to Machine
    Learning》
  • 《Inverting a
    Steady-State》

介绍:一个深上类,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多单版本的代码

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:这是同样本由雪城大学新编的次本子《数据对入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学R语言的同校选读。

介绍:这是一致篇有关机器上算法分类的篇章,非常好

  • 《文本及之算法》
  • 《swirl + DataCamp

介绍:Quora怎么用机器学习.

  • 《浅析人脸检测的Haar分类器方法》

介绍:机器上各个方向概括的网站

  • 《spaCy》
  • 《机器上公开课汇总》
  • 《NLPIR/ICTCLAS2015区划词系大会上的艺演讲
  • 《美团推荐算法实践》
  • 《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程

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

介绍:
Fields凡独数学研究中心,上面的及时卖ppt是来源于Fields举办的动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

介绍:如果您还非亮堂什么是机器上,或则是刚上感觉到好枯燥乏味。那么推荐一朗诵。这篇稿子都给翻译成汉语,如果有趣味可以活动http://blog.jobbole.com/67616/

  • 《GoogLeNet深度上型的Caffe复现
  • 《机器上相速查表》
  • 《UFLDL
    Tutorial》

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

介绍:许多民俗的机器上任务都是于念书function,不过谷歌目前来始念算法的矛头。谷歌另外的马上篇学习Python程序的Learning
to
Execute为出相似之处

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

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(五)

  • 《Deep
    Learning》
  • 《PDNN》
  • 《HMM相关文章索引》

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

  • 《Simple Neural Network implementation in
    Ruby》

介绍:帮你懂卷积神经网络,讲解很清晰,此外还有零星首Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的其它的有关神经网络文章为非常过硬

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、视频语义分析世界得到了科研及工程达标之突破,发的文章不多,但每个都颇扎实,在列一个问题上且好了state-of-art.

  • 《A Full Hardware Guide to Deep
    Learning》
  • 《Toronto Deep Learning
    Demos》

介绍:好东西的干货真的多

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在面识别及你本人都是大方,即使细微的距离呢克辨识。研究都说明人类和灵长类动物在脸加工上差为其它物种,人类用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经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周结合。

  • 《Deep Learning Summit, San Francisco,
    2015》
  • 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
    Love》

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

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

介绍:神经网络黑客入门.

  • 《Andrej
    Karpathy的纵深加深学习演示》

介绍:网易有道的老三各类工程师写的word2vec的解析文档,从中心的词向量/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,基本上是网上关于word2vec素材之大合集,对word2vec谢谢兴趣之冤家可以省

介绍:在当年之IEEE/IFIP可靠系统与网(DSN)国际会议及,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于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。详情请阅读google
sibyl

  • 《ICLR
    2014论文集》

介绍:用社交用户作为上图片的共同特征,可重新好地发表图片内容相似性。由于无借助让人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的得与洗涤;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

  • 《如何成为同各数据科学家》

介绍:这是同一按部就班图书,主要介绍的凡跨语言信息寻找方面的文化。理论很多

介绍:本文虽然是写为2012年,但是就首文章完全是笔者的更的作。

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以于几细分种内做到NLP on Azure
Website的部署,立即开始针对FNLP各种风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的言语分析功能

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:人脸识别必读文章推荐

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院开支之开源中文自然语言处理(NLP)工具保证
Fudan
NLP里噙中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等功能,对寻找引擎
文本分析等远有价。

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

  • 《自然语言处理的深度上理论同事实上》
  • 《Information Geometry and its Applications to Machine
    Learning》
  • 《利用深度上与那个数据构建对话系统

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

  • 《Text Analytics
    2015》
  • 《FAIR open sources deep-learning modules for
    Torch》
  • 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for
    NLP》
  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》

介绍:《机器上的统计基础》在线版,该手册希望以理论同实践里找到平衡点,各关键内容还陪伴有实际例子及数,书被的例子程序还是为此R语言编写的。

介绍:里面冲词条提供了很多资源,还发连带知识结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

  • 《Advice for students of machine
    learning》

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

介绍:文中提到的老三篇论文(机器上那些事、无监控聚类综述、监督分类归纳)都深经典,Domnigos的机器上课也异常理想

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分割词系发布暨用户交流大会上的发言,请复多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的讲演包括: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:CMU的统计系和处理器有关知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,对比了统计与机械上之距离

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.

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.

  • 《机器上周刊》

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度极抢的NLP库,快之由来一样凡为此Cython写的,二是因此了单大抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

介绍: social networks course

  • 《Recommend :Hang Li
    Home》

介绍: 决策树

介绍:一个所以来飞的统计,机器上又于数据量大的数学库

  • 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining
  • 《How to Layout and Manage Your Machine Learning
    Project》
  • 《PageRank Approach to Ranking National Football
    Teams》

介绍:这是同等按部就班信息搜索有关的书,是由于斯坦福Manning同谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美无与伦比被欢迎的消息搜索教材之一。最近笔者多了该科目的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

  • 《前景目标检测1(总结)》

介绍:在Kaggle上时时得正确成绩的Tim
Dettmers介绍了他好是怎选择深度上之GPUs,
以及民用怎么样构建深度上的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过杀数据手段+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独账号,下载了谈情说爱网站2万女用户之600万题材答案,对他们进行了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后竟得了真爱。科技改变命运!

介绍:微软研究院深度学习技术中心在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

  • 《LinkedIn最新的推介系统文章Browsemaps》
  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《计算机对中之数学》
  • 《人脸识别必读的N篇文章》
  • 《Deep Learning
    101》
  • 《Deep Learning on Hadoop
    2.0》

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寻找和自然语言处理的篇章

  • 《MLlib中的Random
    Forests和Boosting》

介绍:这是一样遵照来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所展示的有关深度上的计及以之电子书

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在同破机器上聚会及的晓,关于word2vec会同优化、应用以及扩大,很实用.境内网盘

  • 《A specialized face-processing network consistent with the
    representational geometry of monkey face
    patches》

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:
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。下载最简易的法门,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:作者还出示有《这虽是寻找引擎:核心技术详解》一开,主要是介绍应用层的物

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

介绍:网友咨询伯克利机器上大牛、美国对院士Michael I.
Jordan:”如果你产生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。”

  • 《Deep learning from the bottom
    up》
  • 《图像处理,分析与机具视觉》
  • 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
    Neo4j》
  • 《Deep Learning – important resources for learning and
    understanding》

介绍: 一个言机器上之Youtube视频教程。160集结。系统程度跟书可比拟。

  • 《怎么选择深度上之GPUs》

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量经济学》.

  • 《Search Engine &
    Community》

介绍: MIT的Yoshua Bengio等丁谈话深度上之新书,还不定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

  • 《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from
    Word
    Embeddings》
  • 《16 Free eBooks On Machine
    Learning》

介绍:把当年底一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文被之代码整理也一个开源之算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的收集3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

介绍:Python下之文书模糊匹配库,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:里面融合了过多之资源,例如角,在线课程,demo,数据整合等。有分类

  • 《2014年之《机器上日报》大合集》
  • 《用非常数目与机器上做股票价格预计》

介绍:2014中华好数据技术大会33各类中心专家发言PDF下载

介绍:这是相同首关于图像分类在深上着之稿子

介绍: HMM相关文章

  • 《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
    Machine
    Translation》
  • 《purine2》

介绍:机器上入门书籍,具体介绍

  • 《机器上藏算法详解及Python实现–基于SMO的SVM分类器》

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:用树莓派和相机模块进行人脸识别

  • 《Machine Learning with
    Scikit-Learn》

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:使用Neo4j
做电影评论的情义分析。

  • 《使用RNN和Paragraph
    Vector做情感分析》
  • 《Open Sourcing
    ml-ease》
  • 《Reproducible Research in Computational
    Science》

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

  • 《人脸识别必读的N篇文章》
  • 《Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video
    Classification》
  • 《Introduction to Information
    Retrieval》

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,Roboot,此外尚推荐一个深上入门与综合资料

  • 《Fast unfolding of communities in large
    networks》

介绍: Topic modeling 的经论文,标注了第一点

  • 《Machine Learning Open Source
    Software》
  • 《How does Quora use machine learning in
    2015?》

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

  • 《Collaborative Filtering with
    Spark》
  • 《机器上提升的志(Level-Up Your Machine
    Learning)》
  • 《Sibyl:
    来自Google的常见机器上体系》

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、机器上等。很赞之资源集中。

介绍:利用机用器学习在谣言的辨识上之运,此外还有零星单。一个凡辨垃圾及假信息之paper.还闹一个凡是网舆论及其分析技术

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是相同各英国生的精打细算机学家和心理学家,以那个在神经网络方面的献闻名。辛顿是倒转往传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度上之积极推进者.

  • 《R
    Tutorial》
  • 《Learning Deep Architectures for
    AI》

介绍:免费写:Azure ML使用精要.

  • 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning
    Library》
  • 《Deep Learning
    教程翻译》

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重新审稿的说话,会发生一半底舆论被拒绝。

介绍:机器上日报中推荐多情,在此间有一部分的优质内容即是源于机器上日报.

  • 《InfiniTAM:
    基于深度图像的体制数据并框架》

介绍:介绍CNN参数在动bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然同MLP的bp算法本质上同一,但款式达到还是有点区别之,很显著以就CNN反往传播前询问bp算法是须的。此外作者也召开了一个资源聚集:机器上,深度上,视觉,数学等

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:概率论:数理逻辑书籍

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的便捷算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即因此.

  • 《A comparison of open source tools for sentiment
    analysis》

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:R语言是机器上之重中之重语言,有那么些之恋人想学习R语言,但是连忘记一些函数和主要字的意义。那么这篇稿子或会帮忙到公

介绍:Google对Facebook DeepFace的精回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用来人脸识别、鉴别以及聚类.

介绍: 深度上用于问答系统答案句之选择

介绍:2014年七月CMU举办的机上夏季课刚刚竣工
有接近50时之视频、十基本上个PDF版幻灯片,覆盖
深度上,贝叶斯,分布式机器上,伸缩性
等热点话题。所有13叫作讲师都是牛人: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)

  • 《BCI Challenge @ NER
    2015》

介绍:莱斯大学(Rice University)的纵深上的概率理论.

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:这首文章要是盖Learning to
Rank为例说明企业界机器上的现实性运用,RankNet对NDCG之类不灵动,加入NDCG因素后改为了LambdaRank,同样的思索从神经网络改呢下到Boosted
Tree模型就好了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机器上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一号称得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其为LambdaMART最为突出,代表论文也:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
另外,Burges还有为数不少名牌的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

  • 《MLMU.cz – Radim Řehůřek – Word2vec & friends
    (7.1.2015)》
  • 《机器上:学习资源》

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,是老大好的手册,领域内之paper各种证明都于于是其中的结果。虽说是初等的,但还是很之难

  • 《Text Understanding from
    Scratch》
  • 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural
    Networks》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(七)

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做科普LDA主题抽取.

介绍:信息时代的微机对理论,目前国内有纸质书购买,iTunes购买

  • 《机器上最佳入门学习资料汇集》

介绍:鲁棒与便宜之人造智能优先研究计划:一封闭公开信,目前已起Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人口签名The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是新近霍金同Elon
Musk提醒人们注意AI的私房威胁。公开信的情节是AI科学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的未来迈入趋势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要小心的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研究于少。其实还有雷同统美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从同开始的我学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的时段起了机器通过学习成长之后想操纵世界之状态。说交此地推荐收看。

  • 《行人检测(Pedestrian
    Detection)资源》

介绍:python的17个有关机器上之家伙

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进去自己之博客主页

  • 《深度卷积神经网络下围棋》
  • 《Support Vector
    Machines》

介绍:Python实现线性回归,作者还生另外异常棒的章援引可望

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:机器上在导航者的应用.

介绍:还有续集强烈深度上方式概述(二)

介绍:神经网络的免费于线书,已经勾勒了三章节了,还有相应之开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的福音。

  • 《The free big data sources you should
    know》

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:
机器学习的是眼下多少解析世界的一个香内容。很多丁在平常底干活着都要多还是丢失会为此到机械上之算法。本文也您总结一下大的机械上算法,以供你在工作及习中参考.

介绍:这篇说拿多年来型识别达到的突破用至围棋软件及,打16万摆业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即亦可形成决不计算,只拘留棋盘就被闹下同样步,大约10层棋力。但马上首文章最过乐观,说啊人类的末尾一片堡垒马上快要跨越掉了。话说得最为早。不过,如果与别的软件做该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:通过分析1930年交今日的比赛数据,用PageRank计算世界杯参赛球队排名榜.

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

  • 《convnet-benchmarks》
  • 《Deep learning Reading
    List》

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理同图像分析的研究期刊,每篇文章都蕴含一个算法和相应的代码、Demo和试验文档。文本和源码是由此了同行评审的。IPOL是开之是及而又的钻期刊。我直接惦记做点类似之做事,拉近产品以及技术中的距离.

  • 《Hands-On Data Science with R Text
    Mining》

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里使用场景NN选择参考表,列举了部分天下无双问题建议利用的神经网络

  • 《AMiner – Open Science
    Platform》

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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

  • 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression
    Alternatives in
    R》

介绍: 深度上框架、库调研及Theano的起来测试体会报告.

  • 《机器上藏论文/survey合集》

介绍:经典问题之新研:利用文本以及可读性特征分类垃圾邮件。

介绍: 本文基于<支持为量机的反复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.

  • 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and
    Beyond》
  • 《Reinforcement Learning: An
    Introduction》

介绍:这是斯坦福大学开的一致免费课程(很勉强),这个可被您在深度上的中途让您一个就学之笔触。里面涉及了有核心的算法。而且告诉您什么样错过下至骨子里条件被。中文版

介绍:这是相同首介绍图像卷积运算的稿子,讲的早已算比较详细的了

  • Best Machine Learning Resources for Getting
    Started

介绍:
1)词频与那降序排序的涉嫌,最闻名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了针对甚高频及充分低频词的写照 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

  • 《CIKM
    2014主题报告的幻灯片》
  • 《Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at
    Scale》

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.

  • 《Spices form the basis of food pairing in Indian
    cuisine》
  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是平篇NLP在汉语分词中的使

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:本文共有三单密密麻麻,作者是源于IBM的工程师。它要介绍了推介引擎相关算法,并辅助读者很快的实现这些算法。
追推荐引擎内部的暧昧,第 2 有的: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,深究推荐引擎内部的密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

  • 《machine learning for smart
    dummies》

介绍: Awesome系列被的公开数据集

介绍:github上面100只特别深的型

  • 《NYU
    2014年之深浅上课程资料》
  • 《A Deep Dive into Recurrent Neural
    Nets》

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:KDNuggets分别总结了2014年14个阅读最多和享受最多的章。我们从中可以观看多独主题——深度上,数据科学家职业,教育和薪酬,学习数据正确的工具比如R和Python以及民众投票的极给欢迎之数码科学与数据挖掘语言

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

介绍: 使用deep
learning的食指脸要点检测,此外还有同首AWS部署教程

  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》

介绍:看题目你既清楚了是呀内容,没错。里面有无数经文的机上论文值得仔细跟反复的看。

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

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

  • 《Twenty Questions for Donald
    Knuth》
  • 《libfacedetection》

介绍:这同样篇介绍如果规划以及保管属于你协调的机械上型之章,里面提供了管制模版、数据管理及实施方法.

介绍:本课程将阐述无监控特征上与深上的要紧意见。通过上,你也用贯彻多独功能学/深度上算法,能收看它们为您工作,并上怎样以/适应这些想法及新题材达成。本学科假定机器上的基本知识(特别是习的监控上,逻辑回归,梯度下降的想法),如果您免熟识这些想法,我们建议乃错过这里机器上课程,并先行就第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面都发生python版本了UFLDL
Tutorial
Code

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:深度模型》
  • 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF
    SCIENCE》
  • 《NIPS 2014 CIML
    workshop》
  • 《Deep Learning Reading
    list》

介绍:本文是对《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了开被有的疑问解答和一些私家学习建议

  • 《CS224d: Deep Learning for Natural Language
    Processing》

介绍:NYU 2014年的深上课程资料,有视频

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:
机器学习中的数学,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好望外博客的旁文章

介绍:把机器上提升的级别分为0~4层,每级需要学习的教科书及掌握的学识。这样,给机器学习者提供一个升华的门道图,以免走弯路。另外,整个网站还是关于机器上的,资源十分丰富。

介绍:深度上简明介绍,中文版.

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.

  • 《The Natural Language Processing
    Dictionary》
  • 《H2O》

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果急需全亮,需要自然之机上基础。不过有些地方会面吃丁面前一致亮,毛塞顿开。

  • Computers: Artificial Intelligence: Machine Learning:
    Software](https://link.jianshu.com?t=http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/), LIBSVM
    — A Library for Support Vector
    Machines, Weka
    3: Data Mining Software in
    Java, scikit-learn:Machine
    Learning in
    Python, Natural
    Language
    Toolkit:NLTK, MAchine
    Learning for LanguagE
    Toolkit, Data
    Mining – Fruitful and
    Fun, Open Source
    Computer Vision
    Library

  • 《机器上入门者学习指南》

介绍:用基于梯度下降之方式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:
神经网络C++教程,本文介绍了所以而调节梯度下降以及可调节动量法设计与编码经典BP神经网络,网络经过训练可以做出惊人和优质之物下。此外作者博客的旁文章吧死是。

  • 《2014年最佳的不可开交数额,数据是文章》
  • 《Introduction to Machine
    Learning》

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

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

  • 《实例详解机器上怎么样解决问题》

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

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

  • 《Topic modeling with LDA: MLlib meets
    GraphX》

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客上简单地介绍了她们当年到庭ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

  • 《Nonsensical beer reviews via Markov
    chains》

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

介绍: 大规模机器上流程的构建和部署.

  • 《Forecasting in Economics, Business, Finance and
    Beyond》
  • 《Math Essentials in Machine
    Learning》

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它目前托管在sourceforge上面

  • 《EMNLP上简单首关于股票方向的使用论文

介绍:人脸识别必读文章推荐

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

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

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

  • 《机器上相频库》
  • 《机器上常见算法分类集中》
  • 《NIPS审稿实验》
  • 《Brief History of Machine
    Learning》

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

介绍:Francis Bach合作之有关稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像及视觉及之采用,而且首先部分关于Why does
the l1-norm induce sparsity的说啊格外不错。

  • Cross-Language Information
    Retrieval

介绍: Python下起源而持久化朴素贝叶斯分类库.

  • 《深度加深学习(Deep Reinforcement
    Learning)的资源》
  • 《Data Journalism
    Handbook》
  • 《Building a deeper understanding of
    images》
  • 《百度余凯&张潼机器学习视频》
  • 《Google DeepMind
    publications》
  • 《Andrej
    Karpathy个人主页》
  • 《LambdaNet,Haskell实现之开源人工神经网络库

介绍:总结了机械上之经典图书,包括数学基础和算法理论的图书,可开呢入门参考书单。

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

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不能不深刻摸底。

  • 《Caffe》

介绍:《线性代数》是《机器上》的主要数学先导课程。其实《线代》这宗课称得浅显易懂特别不易于,如果同达成来就算开口逆序数及陈行列式性质,很爱受学员去学习之趣味。我个人推举的超级《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的学科。
课程主页

  • 《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》
  • 《Time Series Econometrics – A Concise
    Course》

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

  • 《机器上导论》
  • 《Advanced Optimization and Randomized
    Methods》
  • 《Awesome Machine
    Learning》

介绍: DeepMind论文集锦

介绍:用机器上做多少解析,David Taylor最近当McGill
University研讨会及之告知,还提供了相同多级讲话机器上道的ipn,很有价
GitHub.国内

介绍:在此间你可以见见最近深度上有什么新势头。

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:这还要是一模一样首机器上新学者的入门文章。值得一念

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

  • 《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:雅虎邀请了一致叫源于本古里怎么大学的访问学者,制作了同等法关于机器上之多重视频课程。本学科并分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器上算法的反驳基础知识。

介绍:第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT

  • 《pandas: powerful Python data analysis
    toolkit》
  • 《Big-data》
  • 《人工智能与机具上园地有趣的开源项目》
  • 《CNN的倒往求导及练习》
  • 《Sparse Linear
    Models》
  • 《机器上藏算法详解及Python实现–线性回归(Linear
    Regression)算法》
  • 《机器上周刊第二要》

介绍:信息几哪里法及其于机器上中的用

  • 《2014年国际机器上大会ICML 2014
    论文》
  • 《Hands-on with machine
    learning》
  • 《ICLR
    2015会议的arXiv稿件合集》
  • 100 Best GitHub: Deep
    Learning
  • 《杨强以TEDxNanjing谈智能的来》

介绍:DataSchool的机器上基本概念教学.

  • 《Machine learning is teaching us the secret to teaching

介绍:Twitter技术团队针对前段时间开源之日子序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中针对怪的概念和剖析颇值得参考,文中也关乎——异常是高针对性的,某个世界支出之充分检测在其他领域直接用而不行.

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

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

  • 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
    Bibliography》
  • 《NLP常用信息资源》
  • 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language
    Processing》
  • 《Deep Learning and Shallow
    Learning》

介绍:这是多伦多大学召开的一个深上用来甄别图片标签/图转文字的demo。是一个事实上利用案例。有源码

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

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

  • 《Recommending music on Spotify with deep
    learning》

介绍: 开源汉语言处理包.

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

介绍:深度上经验资源列表

  • 《Data Science with
    R》

介绍:非常好之吃水上概述,对几乎种流行的深浅上型都开展了介绍及议论

介绍:深度上课程

介绍:IVAN VASILEV写的吃水上导引:从浅层感知机到深网络。高但读

介绍: 一个学搜索引擎

  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《AMA: Michael I
    Jordan》
  • 《Understanding Convolution in Deep
    Learning》
  • 《LIBSVM》
  • 《Legal Analytics – Introduction to the
    Course》

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

介绍:RKHS是机上中一言九鼎之概念,其以large
margin分类器上之使用为是广为熟知的。如果没有比较好之数学基础,直接了解RKHS可能会见是。本文由中心运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

  • 《Machine Learning for Industry: A Case
    Study》
  • 《Machine learning in 10
    pictures》
  • 《“机器上”是什么?》
  • 《雅虎研究院的数据集汇总》

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

  • 《Choosing a Machine Learning
    Classifier》

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

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效果大好.贯彻代码.

介绍:
不容错过的免费不行数据集,有些都是习,有些可能还是率先软听说,内容越文本、数据、多媒体等,让她们陪你开数据是的同吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授以H2O.ai
Meet-Up上之报,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.

  • 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and
    Scalable》
  • 分布式并行处理的多寡

介绍:推荐系统经典论文文献

  • 《Introduction to ARMA Time Series Models –
    simplified》
  • 《Statistical foundations of machine
    learning》
  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《Adam
    Szeidl》
  • 《信息时代的处理器科学理论(Foundations of Data
    Science)》
  • 《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
    Vision》
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》
  • 《空间数据挖掘常用方法》

介绍:下集在此神乎其神之伽玛函数(下)

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》本综述的性状是盖日排序,从1940年初步称起,到60-80年间,80-90年份,一直称到2000年后与近年来几年之展开。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

介绍:机器上中的根本数学概念.

介绍:应针对充分数额时代,量子机器上之首先个实验 paper
下载

  • 《回归(regression)、梯度下降(gradient
    descent)》
  • 《R工具包的分类集中》

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

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

  • 《线性代数》
  • 《Deep Learning for Answer Sentence
    Selection》
  • 《Intro to machine learning with
    scikit-learn》

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现长足准确的依存关系解析器

介绍:这是如出一辙卖python机器上库,如果您是均等各python工程师而且想深入之修机器学习.那么这篇文章或能够协助到你.

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一期的机上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期刚开拍,课程4K高清视频并到Youtube上,目前恰巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的校友可以关心,非常适合入门.

  • 《Deep Learning in Neural Networks: An
    Overview》

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

介绍:Caffe是一个开源之吃水上框架,作者目前于google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍: (CRAN Task Views,
34栽常见任务,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,多双重变量分析,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 Summer School
    2014》

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

介绍:主要是本着Bengio的PAMI
review的文章找出来的。包括几准综述文章,将近100首论文,各位山头们的Presentation。全部都得以以google上找到。

介绍:谷歌地图解密

  • 《Wormhole》

介绍:作者是来自百度,不过他本人已经在2014年4月份申请离职了。但是就篇稿子特别是如果你莫懂得深度上和支持于量机/统计上理论来什么关联?那么应该马上看看这篇文章.

介绍:Deniz Yuret用10摆良的图来解释机器上重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清楚

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:解析领域受到各模型》
  • 《Practical recommendations for gradient-based training of deep
    architectures》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(二)

  • 《深度上以自然语言处理的动》
  • 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
    Clustering》
  • 《Deep Learning libraries and first experiments with
    Theano》
  • 斯坦福《自然语言处理》课程视频

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(四)

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上在文件计算中的利用

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

  • 《【语料库】语料库资源集中》

介绍:本文会了相同整整最流行的机上算法,大致了解什么措施可用,很有协助。

  • 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》

介绍:统计上是关于电脑基于数据构建的票房价值统计模型并以模型对数码进行展望与剖析的一律宗科学,统计上为改为统计机器上。课程来自上海交通大学

  • 《机器上常见算法分类集中》

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

  • 《Machine Learning With Statistical And Causal
    Methods》
  • 《HanLP:Han Language
    processing》

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

  • Understanding
    Convolutions

介绍:这并无是同一篇文档或书籍。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,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:康奈尔大学信息科学相关助手教授David
Mimno写的《对机器上新大家的某些提议》,
写的充分实在,强调实行和理论做,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.”

介绍:很好的口径仍机场(CRF)介绍文章,作者的读笔记

介绍:许多同桌对机械上和深度上的迷惑在于,数学方面已盖知道了,但是动于手来却无亮堂如何下手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了同样首实战版本的深度上和机上课程,手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:关于深度上和RNN的议论 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks.

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)

  • 《kaldi》
  • 《DeepCLn》
  • 《ACL
    Anthology》
  • 《Big Data
    Processing》
  • 《This catalogue lists resources developed by faculty and students
    of the Language Technologies
    Institute.》

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

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

  • 《How to Choose a Neural
    Network》

介绍:做深度上怎样挑选GPU的提议

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

  • My deep learning reading
    list

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之各个方面

  • 《NLP中的汉语分词技术》
  • 《DEEP
    learning》
  • 探究推荐引擎内部的暧昧,第 1 有:
    推荐引擎初探

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供论文和实现代码.

介绍:教育深度上入门的初级读本

  • 《R language for
    programmers》

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总结了一点只系列。另外还作者还了一个文章导航.非常之感恩戴德作者总结。

介绍:LambdaNetLambdaNet是由于Haskell实现之一个开源之人工神经网络库,它抽象了网创建、训练并使用了高阶函数。该库还提供了千篇一律组预定义函数,用户可以采取多种方式做这些函数来操作实际世界数据。

  • 《International Joint Conference on Artificial Intelligence
    Accepted
    paper》

留下评论