澳门美高梅手机网站【行动管理】待处事情之分类及特点

五、很为难一遍性就,中间会发生各类间隔时间/等待时的连续性任务

说明:看开,考虑问题,整合和整专题资料等

特性及采用措施:此类任务急需对任务暴发音信标注和唤醒的功能,在一个生死攸关的极端以被记录即可,对运用的提同步功效要求吗非愈。

介绍:这是如出一辙依关于分布式并行处理的数目《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是利伯维尔希伯来的詹姆士 L.
McClelland。着重介绍了各类神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参见下

六、需要多口、长时、多节点完成的协会项目

特色以及运用措施:此类任务的紧如果天职加入者的音通报,而且信息会有意无意起头、停止时间,具体的要求等地点的信息,要力所能及管参加者不相会蒙时间、场合、工具的范围拿到音讯,因而除了有讲共功用之外,类似于邮件通告、短信通告之类的效益吗是必需功效。

待办的业务和用记录的天职消息,会分为很多连串型:

原先本身一向是拿各项音讯全记录在一个程序中,Doit.im,可是日子同一长,消息相同多,就发现分不清楚重点,任务音信堆积如山。为了因显示各样区别,不至于将各样任务音讯来混,需要对每个新增长的职责接纳各样“情境”“项目”“标签”“列表分类”等等,搞得烦分外。实际上,只要认清楚事务型,把不同之政工放上不同的“盒子”里(控制以2~3只即可),会尤其明朗方便,反而给您省时省力,专心做事。

季、需要花费比多时间精力并可以一次性就的特别任务

说明:比如做一个告知,制作一份会议资料抵,平常时间以1时辰以上

特征和应用措施:大任务对顶的采要求无愈,你就是勿记录下来,一般你也忘记不了(你假设是忘记了,会发生异常要紧的结局,不敢忘的)。此类任务就待在一个着重的终极应用中著录即可,对运之提共功用要求不愈(你便是记录在一个单机上吧尚未问题)。

小说版权音讯

介绍: 深度上卷积概念详解,深刻浅出.

无异于、提示你参考的清单列表消息

说明:需要找的书名称、需要查询资料之机要词列表、购物清单

特征和利用措施:此类新闻往往产生一遍性的特色(用了同样蹩脚后便无欲了),你如以一个地方罗列出指示你即可,并无是随时随地爆发的信息,对以之提同步功能要求未愈(虽然是平摆放传统的纸都可以胜任)。

据悉待办业务的门类不同,对许采访与笔录任务之运用特点吗殊。区分清楚不同的待办业务之花色,你谋面发觉而用的信记录载体实际上并无同等,比如,记录清单列表消息的工具得以是一个列表型的日程工具(如ios下边自带的天职列表程序,google
tasks等),而需要记录不同之时跟活力消耗的就好像任务的日程工具得以是Doit.im,toodledo等;而记录团队项目任务急需特地的工具(因为涉及四人口音讯之一起、分配、反馈等,个人日程管理程序至极为难记录这好像任务消息),例如tita,podio等;而唤醒时间节点和紧要日程安排的家伙,可以是google日历或者电脑系统中的日历程序。

介绍:This paper proposes Fast R-CNN, a clean and fast framework for
object detection.

亚、5秒钟里能做到的粗事情

说明:上网查询部分音信、网上转发支付相同笔账款

特性及利用措施:此类事情有着随机性,随时随地可能暴发,你特别可能是以不同终端中收集起来的任务。由此,对使用之语同步效能暴发相比较高的渴求。收集过程的飞便宜会化为首要的求。

介绍:深远浅出LSTM.

七、一些至关首要日子节点

说明:需要指示您放在心上的事务,紧要日程安排(例如会时间;出发时间;某人生日;本全面的位移等)。

特点与运用措施:这类音信安排了同样差即可,不用时刻看,只要到下能够过出来通知及您,不碰面吃你忘记就行,因而当一个最首要的极限应用被记录即可,对利用之说道同步效率要求无赛,然而本着信息推送到各样极端的效益要求强。


待办业务之归类以及特色

老三、需要花一定时间精力

说明:大于10秒钟,并平时在1钟头以内,并可一遍性就的轻任务,每日工作中大部分工作是当下同样类似

特点与使用措施:此类任务随时随地可能发,可能在不同终端中采集任务,对应用之说话同步效能要求较高。

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:录像+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:
这是同篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供相同份开箱即用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实现大旨组成部分应用了arbylon的LdaGibbs萨姆(Sam)pler并力所可以及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

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表现非凡.

介绍:那是同一卖Python机上库,如若你是同等各python工程师而且想深刻的念机器学习.那么就篇稿子或能匡助及你.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理连串的(七)

介绍:机器上起来源软件

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的岁月体系相当检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中针对非常的定义跟剖析好值得参考,文中也涉——非凡是青出于蓝针对性的,某个世界支出之死检测在旁领域直接用而不行.

介绍:加州伯克利分校大学深度深造和自然语言处理课程,部分学科笔记词向量引言

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它时托管在sourceforge上面

介绍:RKHS是机上着重点的定义,其当large
margin分类器上之采纳也是广为了然的。固然没有相比较好之数学基础,直接理解RKHS可能会面是。本文自中央运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,一共才12页。

介绍:Coursera上之推介系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍:粤语分词入门的资源.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理连串之(五)

介绍: 深度上框架、库调研及Theano的起来测试体会报告.

介绍:把二零一九年终一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文中之代码整理也一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。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: 把来target的attention signal参与source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模子好之多neural network joint model

介绍:快捷入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

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介绍:(Python)核心模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:实现种曾经开源在github下边Crepe

介绍:那是同一遵照由雪城大学新编的亚本《数据是入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上R语言的同室选读。

介绍:对纵深上和representation learning最新进展发趣味之同班可以了然一下

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

介绍:机器上在导航者的应用.

介绍:python的17独关于机器上的工具

介绍:机器上最佳入门学习资料会聚是把为机械上新家推荐的上流学习资源,扶助新家快捷入门。而且这篇稿子的牵线就给翻译成中文版。如若你有些熟谙,那么我提出您先押一样收押粤语的介绍。

介绍:用社交用户作为上图片的共特征,可还好地表述图片内容相似性。由于不负令人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的拿走与保洁;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:Storm手册,国内有中文翻译版本,谢谢作者.

介绍:IEPY是一个瞩目让干抽取的开源性信息抽取工具。它根本针对的凡待针对大型数据集进行消息提取的用户和惦记倘使品尝新的算法的数学家。

介绍:这本书是由Google集团及MIT共同出品的电脑科学中的数学:Mathematics
for Computer
Science
,EricLehman et al 2013
。分为5多数:1)声明,归结。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:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:一个顶尖完整的机器上开源库统计,倘若你看此碉堡了,那背后是列表会更被你怪:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经暴发热心的情侣举办了翻译中文介绍机上数据挖掘免费电子书

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

介绍:部分普通话列表

介绍:非死不可人工智能探究院(FAIR)开源了同样多级软件库,以协理开发者建立更怪、更快之吃水上型。开放的软件库在
非死不可 被喻为模块。用她替代机械上园地常用的付出环境 Torch
中之默认模块,可以在再度缺乏的工夫外练习还甚局面之神经网络模型。

介绍:这并无是同一首文档或书籍。这是首向图灵奖得主唐纳德(Donald)(Donald) Knuth提问记录稿:
近年来, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20只问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:免费电子书:轻松了解拓扑学,中文版.

介绍:经典问题之新钻:利用文本及可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:总括机视觉数据集不净集中

介绍: 分外强大的Python的多少解析工具包.

介绍:消息搜索,自然语言处理,机器翻译者的专家.

介绍:面向机器上/深度上的数目向量化工具Canova,github,
帮忙CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文本为量化.

介绍:实现神经图灵机(NTM),类地址,另外推荐相关神经图灵机算法.

介绍:
机器学习公开课汇总,即使其中的稍课程就归档过了,可是还有个此外新闻并未。感谢课程图谱的小编

介绍:
HMM相关著作,其它推荐粤语分词之HMM模型详解

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理连串的(四)

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来在交大毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:本档用了Microsoft Azure,可以在几乎分开种内得NLP on Azure
Website的配置,顿时起始针对FNLP各个特色的试用,或者以REST
API的款型调用FNLP的言语分析功用

介绍:第十二届中国”机器上及其使用”研究会PPT

介绍:Pattern
是Python语言下之一个网开模块。它吧数量挖掘,自然语言处理,网络分析和机具上提供工具。它援助向量空间模型、聚类、扶助为量机和感知机并且用KNN分类法举行分拣。

介绍:Blocks是依照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道与算法,帮您更快地成立同管理NN模块.

介绍:里面基本没有干到现实算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的好多采纳,以及她们于开推荐过程遭到收获的片段经历。最后一修经验是当监控log数据的质料,因为推荐的质量很依赖数据的质!

介绍:AndrewNg关于深度上/自上/无监督特征上的报告,国内云.

介绍:对自然语言处理技术仍然机器翻译技术感兴趣的亲们,请于提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动通晓语境、自动识别语义等等)往日,请通过Google学术简单搜一下,假诺Google不可用,这一个网址有其一领域几坏顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假使.

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,方今不过处理着英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
 思路实现.

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

介绍:Netflix工程组长眼中之归类算法:深度上优先级最低,中文版.

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

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

介绍:应本着好数目时,量子机器上的第一独试验 paper
下载

介绍:不会晤总计怎么惩罚?不明了什么样选适用的总结模型怎么收拾?这这首稿子你的优质读一念了佐治亚理工约书亚(Joshua)B. Tenenbaum和华盛顿圣路易斯分校Zoubin Ghahramani合作,写了扳平篇有关automatic
statistician的作品。可以自动选拔回归模型序列,仍是可以半自动写报告…

介绍:这无异于篇介绍如若规划及管制属于你协调之机上型之稿子,里面提供了保管模版、数据管理与执行方法.

介绍:CMU的总计系和总括机有关有名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比较了总计以及机具上之差距

介绍:还有续集确定性深度上道概述(二)

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其它机器上小说为不错.

介绍:这是一本北卡罗来纳教堂山分校总计学有名助教Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且于2014年四月都开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:加州Berkeley高校研究生Aria
Haghighi写了一致篇超赞的数值优化博文,从牛顿(牛顿(Newton))法讲到起牛顿(牛顿)法,再道到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:很好的规格仍机场(CRF)介绍作品,作者的就学笔记

介绍:硕士学位杂文:ELM啄磨进展.

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上在文件统计着之接纳

介绍:Videolectures上最受欢迎之25单文件和数量挖掘录像汇总

介绍:
机器学习的是眼前数量解析世界的一个热内容。很两人口以常常之做事面临还要多或者有失会用到机械上的算法。本文为卿总计一下泛的机械上算法,以供应你在办事暨学习中参考.

介绍:“必看”的Python视频集锦.

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多和享受最多之章。我们从中可以看到两个焦点——深度上,数据数学家职业,教育以及薪酬,学习数据是的家伙比如R和Python以及公众投票的绝让欢迎之多少是与数据挖掘语言

介绍: Fields举凡个数学探究主题,下面的当即卖ppt是缘于Field(Field)s举行的移位中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

介绍:传送理由:Rob Fergus的用深度上做总括机是清醒的NIPS 2013课。有mp3,
mp3,
pdf各个下载 他是伦敦大学教书,近来啊以Facebook工作,他2014年之8篇论文

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, AaronCourville著等人提深度上之新书,还无定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍:在Kaggle上时时得不错成绩的TimDettmers介绍了他自己是怎么拔取深度上之GPUs,
以及个体怎么构建深度上之GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:这又是相同首机器上新学者的入门随笔。值得一朗诵

介绍:心理时刻更可怜字——MIT的摩登Twitter探究结果.

介绍:
很是棒的强调特征选用针对性分类器首要性的篇章。心思分类中,遵照互新闻对复杂高维特征降维再使节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更优异之功效,操练和分类时间啊大大降低——更关键的凡,不必花费大量时空在学习与优化SVM上——特征呢一如既往no
free lunch

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器上解决法律相关分析以及展望问题,相关的法网运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情状的估算,定价以及工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们也许还比陌生,不妨明白下。

介绍:本文共有三单密密麻麻,作者是缘于IBM的工程师。它最首要介绍了引进引擎相关算法,并拉读者很快之落实这一个算法。 探讨推荐引擎内部的地下,第 
2 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,探究推荐引擎内部的暧昧,第
3 部分:  深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:机器上入门书籍,实际介绍

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理体系之(三)

介绍:总括了机器上的藏图书,包括数学基础与算法理论的书籍,可做吧入门参考书单。

介绍:
“面向视觉识其余CNN”课程设计报告集锦.近百首,内容涉嫌图像识别应用之各个方面

介绍:用Spark(Spark)的MLlib+GraphX做科普LDA核心抽取.

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心境分类效能很好.贯彻代码.

介绍:徐宗本
院士将给爱机器上的小伙伴一起钻探有关于机器上之多少个理论性问题,并吃出一部分出义之下结论。最终经一些实例来验证这多少个理论问题的情理意义以及事实上运用价值。

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的舆论库已经选定了963首经过分类的吃水上故事集了,很多经典杂谈都曾经选定

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

介绍:WePay用机器上对抗信用卡”shell selling”诈骗.

介绍:【“机器上”是啊?】约翰Platt是微软啄磨院独立数学家,17年来他直以机器上园地耕耘。如今机器上变得炙手可热,Platt和同事等遂决定进行博客,向民众介绍机器上的探究进展。机器上是什么,被接纳在何?来拘禁Platt的这篇博文

介绍:安德烈(Andre)j
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在此间

介绍:Nilearn
是一个克快总括上神经映像数据的Python模块。它选拔Python语言中之scikit-learn
工具箱和部分展开预测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来拓展一类此外总结。

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

介绍:下集在此地不可捉摸的伽玛函数(下)

介绍:文中涉及的老三篇故事集(机器上那么些从、无监督聚类综述、监督分类归结)都非常经典,Domnigos的机上课为深美好

介绍:这著作说管多年来型识别及之突破用到围棋软件达到,打16万摆业棋谱磨炼模型识别效用。想法是。磨炼后即会就永不统计,只看棋盘就吃闹下一样步,大约10级棋力。但当时首著作最过乐观,说啊人类的末段一片堡垒顿时将过掉了。话说得太早。不过,如若与此外软件做该还有潜力可开。@万精油墨绿

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert(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年之笃信

介绍:网友发问Berkeley机器上大牛、米国夹院士Michael(Michael) I.
乔丹:”假若你闹10亿日币,你怎么花?乔丹(Jordan):
“我会面因而当下10亿加元建造一个NASA级别之自然语言处理探究型。”

介绍:R语言是机上之第一语言,有过多底朋友想读R语言,不过连忘记一些函数和第一字的意思。那么就篇稿子或会拉及你

介绍:安德鲁 Ng经典机器上课程笔记.

介绍:Ebook Learning Spark.

介绍:机器上型,阅读之情节要出早晚之基本功。

介绍:南开大学副助教,是图挖掘地方的大家。他主持设计和实现之Arnetminer是境内超越的觊觎挖掘系统,该网为是基本上个议会的支撑商.

介绍:Ben 琼斯(Jones)的多少可视化指出.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和拉里Wasserman开设的机器上课程,先修课程为机上(10-715)和高中级总括学(36-705),聚焦总计理论与措施在机上世界应用.

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

介绍:机器上速查表.

介绍:机器上的算法很多。很多时困惑人们仍然,很多算法是一模一样类似算法,而略算法又是于旁算法中延长出来的。这里,我们打少独面来深受我们介绍,第一单方面是上学的点子,第二只地点是算法的类似性。

介绍:作者与Bengio的哥们山姆y 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:这是均等篇有关机器上算法分类的作品,分外好

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:吴军学士是眼下Google中日加泰罗尼亚语搜索算法的重中之重设计者。在Google其间,他领导了众多研发型,包括广大与中文相关的活以及自然语言处理的类,他的新个人主页.

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

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

介绍:空间数据挖掘常用方法

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

介绍:Ramp是一个以Python语言下制定机器上着加速原型设计的缓解方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习着不过插入的框架,它现存的Python语言下之机械上及总括工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简单的注明性语法探索效用因而能快有效地履算法和换。

介绍:推荐系统”个性化语义排序”模型.

介绍:对本土化特征上之辨析

介绍:图像指纹的再识别,作者源码,国内翻译版本.

介绍:这是相同按部就班自然语言处理的词典,从1998年起先至手上累积了众多的科班词语解释,假如你是同一位正入门的朋友.能够借这本词典让投机成长更快.

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

介绍:深度上vs.大数据——从数据及文化:版权的合计,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

介绍:咋样评价机器上型体系作品,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:机器上起来源软件,收录了各样机器上的各个编程语言学术和经贸的开源软件.与这些类似的还有多如:[DMOZ 

介绍:用Amazon的机器上建筑的简便软件收集。

介绍:Python下的公文模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(简单相似周到)、partial_ratio(局部相似系数)、token_sort_ratio(词排序相似周详)、token_set_ratio(词集合相似全面)等 github

介绍:作者是来自百度,然而他自我已经当2014年5月份申请离职了。不过就篇稿子大对假若你不了解深度上和协理于量机/总结上理论来什么关联?那么当及时看看这篇作品.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理体系的(二)

介绍:假若您行互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了然,或者生物消息学,智能机器人,金融展望,那么就宗焦点课程你得深远了解。

介绍:看问题你就精晓了凡什么内容,没错。里面来许多经典的机械上杂谈值得仔细跟数的读书。

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

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

介绍: social networks course

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、模型采取与超参优化、高斯模型和另外模型关系、大数据集的侵方法齐,微盘下载

介绍:里面融合了累累的资源,例如角,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:面向金融数据的心思分析工具.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上的显要性.

介绍:最新的斯帕克(Spark)(Spark) summit会议资料.

介绍:REP是坐相同种植和谐、可再生的主意呢指挥数据移动驱动所提供的同样栽环境。它起一个联合之分类器包装来提供各类各种的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它们可以一个部落为平行的道训练分类器。同时她吗供了一个交互式的情。

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

正文转自:http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681

介绍:免费电子书多臂,其余推荐Introduction to Bandits: Algorithms and
Theory
.

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经让3月21-26日当江山议会主题隆重进行。这次大会由微软非洲钻探院和厦大大学协办主办,是这有着30几近年历史并闻名世界的机器上园地的盛会首不成至中国,已成功引发全球1200大抵各样专家的申请与。干货很多,值得深入学下

介绍:
1)词频与那一个降序排序的干,最有名的是语言学家齐夫(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同酷低频词的写照 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模之平方根(这是一个参数,阿拉伯语0.4-0.6)成正比

介绍:用Spark(Spark)MLlib实现好用而扩大的机械上,境内镜像.

介绍:该课程是新浪公开课的收款课程,不贵,顶尖福利。主要适合吃对使用R语言举办机上,数据挖掘感兴趣的口。

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上之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,相信你吧相会获益匪浅.

介绍:本文首要介绍了在Hadoop2.0齐应用深度上,随笔来源paypal

介绍:deeplearning4j官网提供的骨子里使用场景NN采纳参考表,列举了有些典型问题提议接纳的神经网络

介绍:这是新加坡国立大学开的等同免费课程(很勉强),这一个可以叫你在深上之路上让您一个上的笔触。里面涉及了片主旨的算法。而且告诉你咋样去采取至骨子里条件遭到。中文版

介绍:IVAN VASILEV写的纵深上导引:从浅层感知机到深网络。高可读

介绍:”人工智能钻探分众派系。其中有为IBM为表示,认为一旦有大性能统计就只是取得智能,他们的‘深蓝’制服了世界象棋冠军;另一样家认为智能来自动物本能;还出个大强之山头认为一旦找来家,把她们之思辨用逻辑一条条写下,放到总计机里即便举行……”
杨强于TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:很多小卖部还因而机器上来化解问题,进步用户体验。那么怎么可以于机器上再实时和行之有效呢?斯帕克(Spark)(Spark)MLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研讨之杰里米(Jeremy)弗里曼(Freeman)(Freeman)脑神经科学家编写,最初是为实时处理他们各半时辰1TB之钻研数据,现在披露为我们之所以了。

介绍:贝叶斯学习。倘诺无是雅干净可看概率编程语言和贝叶斯方法执行

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的于图像生成自然语言描述的工具。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期记念LSTM) 和北卡罗来纳教堂山分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好之动物模型,你可以拿狮子大象的肖像来试试看

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最好抢之NLP库,快之缘由一样凡是用Cython写的,二凡为此了个坏抢眼的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

介绍:如何以深度上和生数额构建对话系统

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍:在半监理上,multi-label学习及购并学习点以国际直达生必然的影响力.

         希望转载的朋友,你得不要联系自身.可是得要保留原文链接,因为此项目还当继续为以匪定期更新.希望看到著作的恋人会模拟到还多.此外:某些材料在神州拜会需要梯子

参考:材料来自网址

 

介绍:首假若叙了利用R语言举办数据挖掘

介绍:机器上中的基本点数学概念.

介绍:本文是对准《机器上实战》作者彼得哈灵顿(Harrington)做的一个访谈。包含了写中有些的疑云解答和一些民用学习提议

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:机器上教会了俺们啊?

介绍:喵星人相关论文集.

介绍:本文来源Databricks集团网站的如出一辙篇博客著作,由约瑟夫(Joseph) 布拉德利和Manish
Amde撰写,随笔要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她俩以MLlib中之分布式实现,以及展示一些简约的例子并提议该由哪个地方达手.中文版.

介绍:加利福尼亚州立的深上课程的Projects 每个人犹使描绘一个舆论级别之报告
里面来局部极度有意思的使 我们可以望 .

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引荐系统.

介绍:基于Caffe的加速深度上系列CcT.

介绍:基于机器上的尾巴检测工具VDiscover.

介绍:机器上课程

介绍:分类类其它维数灾难.

介绍:基于TopSig的海量(7亿+)网页聚类.

介绍:利用机用器学习以谣言的辨别上之运,其它还有一定量独。一个凡甄别垃圾以及假音信之paper.还生一个凡纱舆论及其分析技术

介绍:天涯论坛有道的老三各项工程师写的word2vec底解析文档,从着力的词向量/总计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再至word2vec底各个tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec资料之大合集,对word2vec感谢兴趣的恋人可以望

介绍:入门的书真的百般多,而且自早已拉您追寻手拉手了。

介绍:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新型版本《神经网络与深上综述》本综述的特性是因时间排序,从1940年起来讲话起,到60-80年份,80-90年份,从来说到2000年后及如今几年之进展。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用相当系数.

介绍:Deniz Yuret用10张好的希冀来分解机器上重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很分明

介绍:MILK是Python语言下的机械上工具包。它若是于不少可获取的归类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树被使监控分类法。
它还行特征采纳。
那么些分类器在广大方面互相结合,能够形成不同之比如无监督上、密切关系金传播和由MILK补助之K-means聚类等分门别类系列。

介绍:
AMiner是一个学搜索引擎,从学网络中挖潜深度知识、面向科技特别数量的打。收集近4000万作者消息、8000万舆论消息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;襄助专家搜索、机构名次、科研成果评价、会议排行。

介绍:FudanNLP,这是一个南开大学总结机高校开的开源粤语自然语言处理(NLP)工具包
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、语法分析等效用,对找引擎
文本分析等远有价。

介绍:Twitter心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:
分外好之研商递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、磨练和优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还起同一首Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:Data坎普(Camp)中级R语言教程.

介绍:机器上各样方向概括的网站

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式R机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:本章中笔者总计了三替代机上算法实现的衍变:第一代非分布式的,
第二替工具而Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的壮大,第三替代如斯帕克(Spark)和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:华盛顿(Washington)高校的机视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:本文即使是描写于二〇一二年,不过这首著作完全是作者的阅历的作。

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

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍: Awesome体系中之精通数据集

介绍:UCLA的Jens Palsberg依照GoogleScholar建立了一个处理器世界的H-index牛人列表,我们了解的各种领域的大牛绝大多数都当榜上,包括1位诺Bell奖得主,35位图灵奖得主,近百号美利哥工程院/科大学院士,300多各个ACM
Fellow,在这边推荐的原由是大家可当google通过查找牛人的名字来博取更多的资源,这卖资料非凡宝贵.

介绍:作者发现,经过调参,传统的方吧克跟word2vec取多的效能。此外,无论作者怎么碰,GloVe都相比较不过word2vec.

介绍:杂文+代码:基于集成方法的Twitter心情分类,心想事成代码.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:神经网络学习资料推荐.

介绍: 本文基于<匡助为量机的多次限价订单的动态建模>采纳了 Apache
Spark
及SparkMLLib从伦敦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.

介绍:面向系列上的RNN综述.

介绍:LinkedIn 开源的机械上工具确保,帮助单机, Hadoop cluster,和 Spark(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:新书预览:模型机学习.

介绍:用树莓派和相机模块举办人脸识别

介绍:Go语言编写的自然语言处理工具.

介绍:深度上课程,github

介绍:Neural Networks Demystified系列视频,斯蒂芬Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:大数额数据处理资源、工具不齐列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器上等。很赞誉的资源集中。

介绍:那卖文档来自微软探讨院,精髓多。如若急需全明了,需要自然之机器上基础。可是有些地点会合被人眼前同等亮,毛塞顿开。

介绍:神经网络磨炼中的Tricks之快BP,博主的其余博客也很漂亮之.

介绍:预测模型入门.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在面识别达到您本身都是师,尽管细微的距离也会鉴别。探讨都声明人类和灵长类动物在脸加工上不同为其余物种,人类拔取梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总括机模拟出人脸识此外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的周结合。

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:视频由北大高校(Caltech)出品。需要芬兰语底子。

介绍:深度上系统minerva。拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加速。在4块GPU上可以在4上外以GoogLeNet磨练及68.7%的top-1以及89.0%之top-5准确率。和跟为dmlc项目之cxxnet相比,接纳动态数据流引擎,提供再多灵活性。将来以和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:机器上最好主旨的入门小说,适合零基础者

介绍:mllib实践经验分享

介绍:这是一模一样本图书,紧要介绍的是跨语言音信寻找方面的学问。理论很多

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

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

介绍:一个冲OpenGL实现之卷积神经网络,帮忙Linux及Windows系.

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:乔丹(Jordan)讲师(Michael I.
乔丹(Jordan))助教是机上世界神经网络的大牛,他针对纵深上、神经网络有着很厚的趣味。因而,很多问问的题目被寓了机械上世界的各模型,乔丹讲师对准这一一做了说与展望。

介绍:Google研究院的Christian
Szegedy在Google琢磨院的博客及粗略地介绍了他们当年参与ImageNet取得好战绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍: 使用deep
learning的人口脸要点检测,此外还有平等首AWS部署教程

介绍:免费书写:Azure ML使用精要.

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

介绍:康奈尔大学消息科学相关帮手讲师大卫(David)Mimno写的《对机器上新大方的某些提出》,
写的杀实在,强调举办和辩论结合,最终还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

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

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:基于scikit-learn讲解了一部分机器上技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选拔与模型选拔问题.

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基(Carnegie)梅隆大学爱德华(爱德华(Edward))·霍威助教.

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2014年十一月1日开盘,该课属于MIT大学生级别之课程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的爱人不妨可以挑衅一下应声宗科目!

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新随笔Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心思分析效益不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)宣布在github(如今是拖欠的)。这意味Paragraph%E5%85%AC%E5%B8%83%E5%9C%A8github(%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%9A%84)%E3%80%82%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于揭开面纱了嘛。

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

介绍:机器上日报中推荐多情节,在这边爆发有之精彩内容就是出自机器上日报.

介绍:介绍CNN参数在行使bp算法时该怎么磨炼,毕竟CNN中起卷积层和下采样层,尽管和MLP的bp算法本质上同一,但花样达到仍旧有点区别之,很醒目以就CNN反朝传播前询问bp算法是须的。此外作者为召开了一个资源集:机器上,深度上,视觉,数学等

介绍:Amazon于机上地方的组成部分用,代码示例.

介绍:从硬件、图像及正常、生物、大数目、生物消息更至量子总结等,Amund
Tveit等保养了一个DeepLearning.University小项目:收集从2014年先河深度上文献,相信可以视作深度上之起源,github

介绍:这篇稿子如果坐Learning to
Rank为条例表明公司界机器上之切切实实用,RankNet对NDCG之类不敏感,参与NDCG因素后成为了LambdaRank,同样的沉思从神经网络改吗利用至Boosted
Tree模型就做到了LambdaMART。Chirs
Burges
,微软的机器上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一称得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,拉姆daMART,尤其以LambdaMART最为优异,代表杂谈呢: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有很多老牌的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:deep net highlights from 2014.

介绍:它是一个出于中的家伙与常见数据科学任务的扩充组成的一个库程序。

介绍:随着大数额时代之来到,机器上变成化解问题的一样种要且要之家伙。不管是工业界如故学术界,机器上仍然一个炙手可热的主旋律,不过学术界以及工业界对机器上的研究各样有重,学术界侧重于对机器上理论的钻,工业界侧重于安用机器上来解决实际问题。这篇稿子是美团的实际条件被的实战篇

介绍: 由Sebastian Nowozin等丁编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG ,会聚了结构化预测世界多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一念。网上公开之几章草稿:,,,,

介绍:这是如出一辙篇介绍图像卷积运算的著作,讲的已经算是相比详细的了

介绍: Topic modeling 的藏故事集,标注了重在点

介绍:每一日要一个大牛来讲座,重要涉嫌机械上,大数量解析,并行总计以及人脑研讨。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

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

介绍:用大网图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).

介绍:UT Austin教师Eric(Eric)Price(Price)关于2019年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,按照本次实验的结果,假若二〇一九年NIPS重新审稿的语句,会发出一半的舆论被拒绝。

介绍:深度上(模型)低精度(训练及)存储.

介绍:做深度上怎么采用GPU的指出

介绍:把机器上提高的级别分为0~4层,每级需要学习之课本及摆布的学问。这样,给机器学习者提供一个腾飞的门道图,以免走弯路。另外,整个网站仍旧有关机器上之,资源非常丰硕。

介绍:这么些里面来广大有关机器上、信号处理、总括机视觉、深入上、神经网络等世界的汪洋源代码(或可实施代码)及有关散文。科研写故事集的好资源

介绍:作者是电脑研二(写小说的时候,现在凡2015年了应有将毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数他的更的谈.对于入门的朋友可能会起扶持

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量文学》.

介绍: DeepMind杂谈集锦

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

介绍:ACL候任主席、德克萨斯理工大学电脑系克莉丝(Chris)Manning讲师的《自然语言处理》课程有录像都得以于南洋理工明课网站上收看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业及试验也得以下载。

介绍:用于Web分析及数量挖掘的票房价值数据结构.

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:矩阵和数目标任意算法(UC 贝克莱(Berkeley)(Berkeley) 2013).

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总了某些独密密麻麻。另外还作者还了一个作品导航.非常之谢作者总括。

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:对话机器上大神Michael 乔丹

介绍:
揭开印度菜的好吃秘诀——通过对大量菜谱原料关系之开掘,发现孔雀之国菜肴香的原故有是内的含意相互争执,很有意思之文件挖掘探究

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

介绍:Google(基础结构)栈.

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

介绍:15年春学期CMU的机械上课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:作者王益时是腾讯广告算法总裁,王益研究生毕业后每当google任钻探。这篇稿子王益大学生7年来打谷歌到腾讯对于分布机器上之耳目。值得细读

介绍:数据挖掘十死经典算法之一

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:用基于梯度下降的措施磨练深度框架的实践推荐指点,作者是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍:Scikit-learn
是按照Scipy为机械上建筑的底一个Python模块,他的风味就是是多样化的归类,回归和聚类的算法包括协助于量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也筹划来了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:华盛顿(华盛顿)大学的Machine Learning Paper Repository.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:本文依据神经网络的提升历程,详细讲解神经网络语言模型在逐一阶段的形式,其中的型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等重大变形,总括的专门好.

介绍:Fuel为卿的机械上型提供数据。他发一个共享如MNIST, CIFAR-10
(图片数据集), Google’s One 比尔(Bill)ion Words
(文字)这仿佛数据集的接口。你用他来通过分外多种的艺术来顶替自己之数。

介绍:深度上的总结分析V:泛化和正则化.

介绍:初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的大概介绍,ARMA是钻探时系列的机要艺术,由从回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍:鲁棒和便利的人工智能优先探究计划:一封公开信,近来既出斯图尔特罗素, Tom Dietterich, 埃里克(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, 汤姆(Tom)Mitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是最近霍金同Elon
Musk提示人们注意AI的潜在恫吓。公开信的始末是AI数学家们站在有利于社会之角度,展望人工智能的前程提高大势,指出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及用注意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研究于少。其实还有同管辖英剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝三暮四从平起先的我学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第四季的当儿出现了机器通过上成才之后想控制世界的状态。说及此地推荐收看。

介绍:有趣之机上:最分明入门指南,中文版.

介绍:聚焦数据质料问题之报,数据质料对各种框框公司的特性和效用都要,文中总括发生(不杀)22种典型数据质地问题显现的信号,以及非凡的数质料解决方案(清洗、去还、统一、匹配、权限清理等)

介绍:里面冲词条提供了不少资源,还出连锁文化结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理类其它(六)

介绍:安德烈j Karpathy 是清华高校Li
Fei-Fei的硕士生,使用机器上以图像、录像语义分析世界拿到了科研与工程达标之突破,发之稿子未多,但每个都万分踏实,在各一个题目达突福冈城(Gary)成功了state-of-art.

介绍: 用总计与报方法做机械上(视频告诉)

介绍: Stanford的Trevor Hastie教师以H2O.ai
Meet-Up上的喻,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年及要旨报告 、讲义.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:浦项科技吉尔伯特(Gilbert)(Bert) Strang线性代数课笔记,Gilbert Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍: 大规模机器上流程的构建与部署.

介绍: 一个开腔机器上的Youtube视频教程。160汇集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
Tropp把化学家用大深装逼的数学语言形容的矩阵概率不等式用初等之方勾勒出来,是死好之手册,领域外之paper各样声明还当为此其中的结果。虽说是初等的,但要么老的不便

介绍:词频模型对词向量的反扑,参考Improving Distributional Similarity
with Lessons Learned from Word
Embeddings 

介绍:因为近两年来,深度上在媒体界被炒作死厉害(就像非凡数额)。其实过四个人数犹还无明了啊是深上。这首随笔由浅入深。告诉您深度学究竟是什么!

介绍: (CRAN Task Views,
34栽普遍任务,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,时间体系分析,空间音讯分析,多复变量分析,计量经济学,心绪总结学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:Python版可视化数据总括开源库.

介绍: CMU的优化和人身自由形式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械上的内核,值得深刻学习 国内云(视频)

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:当前加州大学欧文(Owen)分校为机上社区珍视在306只数据集。查询数据集

介绍: Quora上之主题,啄磨Word2Vec之妙趣横生应用,Omer
Levy提到了外于CoNLL2014最佳随想里的剖析结果跟新措施,Daniel
Hammack给来了查找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:
不容错过的免费生数据集,有些早就是如数家珍,有些可能仍旧率先涂鸦听说,内容过文本、数据、多媒体等,让她们陪你起初数据对的同吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:雅虎邀请了千篇一律叫做源于本古里安大学之访问学者,制作了相同模仿关于机器上之一系列录像课程。本课程并分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器上算法的论战基础知识。

介绍:作者还显得有《这就是是寻找引擎:主旨技术详解》一写,紧假如介绍应用层的事物

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

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

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:”Mining of Massive Datasets”发表第二版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, Jeff Ullman 新版扩张Jure
Leskovec作为合作作者,新增社交网络图数据挖掘、降维和大规模机器上三章,电子版仍旧免费.

介绍: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热情的爱侣翻译了中文版,大家为足以在线阅读

介绍:
成G上T的学问数据,HN近年来热议话题,主旨涉及机械上、NLP、SNA等。下载最简易的措施,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:作者是NLP方向的大学生,短短几年内探讨成果颇富,推荐新入门的仇人阅读.

介绍:还有2,3部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:16位数据数学家语录精选.

介绍:帮你领悟卷积神经网络,讲解很显明,此外还有零星篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其余的有关神经网络作品吧万分过硬

介绍:此书在信寻找领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表 ,收录了音信寻找、网络信息寻找、搜索引擎实现等地点有关的书、琢磨中心、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:16准机器上之电子书,可以下载下来当pad,手机端任意时刻去读。不多己指出乃看罢一按部就班再下充斥同如约。

介绍:《威斯康星麦迪逊分校大学蒙特卡洛方法及人身自由优化学科》是耶路撒冷希伯来应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣之心上人肯定倘诺省,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:Wired杂志报道了UCLA数学研究生克莉丝(Chris) McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器上道破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定正在12只账号,下载了相恋网站2万女性用户的600万问题答案,对她们开展了总结抽样及聚类分析(图2,3),最终到底得到了真爱。科技改变命局!

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

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

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:预测模型的老三单方面.

介绍:对于阿尔巴尼(Barney)亚语不好,但又蛮思量读机器上的仇人。是一个可怜之便利。机器这周刊近年来根本提供中文版,仍旧面向周边国内爱好者,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

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:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:卡耐基梅隆大学统计机高校语言技术系的资源全,包括大气底NLP开源软件工具确保,基础数据集,杂谈集,数据挖掘教程,机器上资源.

介绍:深度上在挺数量解析世界的以与挑衅.

介绍:白话数据挖掘十不行算法.

介绍:机器上的对象是针对总括机编程,以便使样本数还是以往底经验来缓解给定的问题.

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美好之物下。其它作者博客的另小说吧要命是。

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

介绍:Java机器上算法库SmileMiner.

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

 

介绍:机器翻译学术随笔写作方法和技艺,西蒙(Simon) Peyton 琼斯的How to write a
good research
paper
同类录像How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

介绍:Francis Bach合作之有关稀疏建模的初综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及当图像以及视觉上的动,而且率先片关于Why does
the l1-norm induce sparsity的讲为甚不利。

介绍:使用Neo4j 做影视评论的情愫分析。

介绍:
机器学习中的数学,作者的钻研方向是机械上,并行总计假若你还想念询问一些任何的可看他博客的其它作品

介绍:假若只要以同一篇作品被匹配配十万单至关首要词怎么处置?Aho-Corasick 算法利用上加了回去边的Trie树,可以以线性时间内到位匹配。
但假如匹配十万个正则表明式呢 ?
这时节可用到管多单刚刚则优化成Trie树的艺术,如日本丁写的 Regexp::Trie

介绍:总计机视觉入门的实施人检测

介绍:Pybrain是冲Python语言强化学习,人工智能,神经网络库底简称。
它的对象是提供灵活、容易使以强大的机械上算法和展开多种多样的预定义的条件中测试来比你的算法。

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一模一样首NLP在粤语分词中之动

介绍:现任交大大学首席助教、总结机软件学士生导师。总括机科学研讨所合所长.内部课程

介绍:从1996年起当微机是的杂谈中受引述次数最多之杂文

介绍:
那是平等悠悠贝叶斯分析的商业软件,官方描绘的贝叶斯分析的手册来250大多页,即便R语言
已经爆发相近之项目,但毕竟可以加一个可选项.

介绍:DataSchool的机械上基本概念教学.

介绍:以往上千执代码概率编程(语言)实现只需要50行.

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

介绍:鲍勃是一个免费之信号处理同机械上的工具。它的工具箱是为此Python和C++语言共同编辑的,它的统筹目标是移得更加快而减弱开支时间,它是由于拍卖图像工具,音频和视频拍卖、机器上与情势识其余豁达软件包构成的。

介绍: 音信寻找排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经概率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中两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)并且带有集成学习之思想:组合了BM11暨BM15鲜只模型。4)作者是BM25底倡导者和Okapi实现者罗伯特(Robert)(Bert)(Robert)son.

介绍:Ebook Advanced Analytics with Spark, Early Release Edition.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:电子书降维方法,此外还推荐Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:Google地图解密

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在同等次于机器上聚会上之晓,关于word2vec及其优化、应用及扩大,很实用.境内网盘

介绍:机器上大神Alex(Alex) Smola在CMU新一梦想的机械上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“如今正好开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,目前恰恰更新至 2.4
Exponential
Families,课程录像playlist
感兴趣之同学可以关心,分外适合入门.

介绍:深度上解读著作.

介绍:假诺你还免了然呀是机械上,或即便是刚刚上感觉到好枯燥乏味。那么推荐一读。这篇小说就为翻译成粤语,假若起趣味可以倒http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:好多数据数学家名家推荐,还有资料.

介绍:微软商讨院深度学习技术核心在CIKM2014
上关于《自然语言处理的深度上理论和事实上》教学讲座的幻灯片

介绍:非凡好的纵深上概述,对两种流行的深度上型都开展了介绍和议论

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:常会晤试的机上算法思想简单梳理,另外作者还有部分别样的机械上及数量挖掘著作深度上作品,不仅是理论还有源码。

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:作者是深上一线好牛Bengio组写的科目,算法长远显出,还有实现代码,一步步展开。

介绍:Deep Learning(深度上)学习笔记整理连串.

介绍:生物管农学的SPARK大数量应用.并且伯克利(Berkeley)开源了他们之big data
genomics系统ADAM,其他的情好关心一下官方主页.

介绍:随想:通过机要知识迁移锻练RNN.

介绍:迁移学习之国际领军人物.

介绍:deeplearning.net整理的吃水上数据集列表.

介绍:利用(Metamind)深度上活动发现篮球赛漂亮片段.

介绍:Codalab图像标注比赛排名+各家杂谈,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术系杂谈.

介绍:通过分析1930年及前几日的竞赛数据,用PageRank总计世界杯参赛球队名次榜.

介绍:
文中关系了无限精美,模型,最大熵等等理论,此外还有用篇。推荐系统可以说凡是相同依据无可非议的阅读稿,关于模型还推荐一首Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:好东西的干货真的多

介绍:EMNLP上片首关于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:A Community of awesome Distributed Machine Learning C++ projects.

介绍:Quepy是通过转移自然语言问题用以数据库查询语言中展开查询的一个Python框架。他得大概的叫定义为当自然语言和数据库查询中不同连串的问题。所以,你不要编码就能够建立你协调之一个之所以自然语言进入而的数据库的体系。现在Quepy提供对Sparql和MQL查询语言的支撑。并且计划以它们延伸到任何的数据库查询语言。

介绍:
孟买高校同Google合作的新小说,深度上为足以据此来下围棋,据说可以上六段落水平

介绍:用SGD能连忙完成锻炼的大(多层)深度网络HN.

介绍:在此而可看来方今深度上爆发什么新势头。

介绍:一首关于CNN模型对象识别Paper.

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:这是一致随音讯寻找相关的图书,是由于福冈希伯来Manning和Google副高管Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美可是让欢迎之音搜索教材有。目前作者多了该科目标幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:BellFast高校人类语言技巧切磋相关小说.

介绍:标题万分死,从新手到大方。可是看了下面有素材。肯定是大方了

介绍:github下边100只很棒的色

介绍: 深度上用于问答系统答案句的选

介绍:用机器上做多少解析,David Taylor如今以Mc吉尔(Gill)University商讨会上的喻,还提供了一致体系讲话机器上方法的ipn,很有价 GitHub.国内

介绍:2015年国际总计机视觉与格局识别会议paper.

介绍:许多习俗的机械上任务都是以上学function,可是Google最近起始步读算法的势头。Google此外的当即篇学习Python程序的Learning
to Execute
否出相似之处

介绍: 开源中文言处理包.

介绍:统计机视觉入门的前景目的检测1(总括)

介绍:在2019年的IEEE/IFIP可靠系统以及网络(DSN)国际会及,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的主旨发言。
Sibyl是一个监督式机器上系统,用来化解预测方面的问题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:提供总结机视觉、机器视觉应用之店家音讯汇总.应用领域包括:自动匡助驾驶及交通管理、眼球与头部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各个工业自动化和稽查、医药和海洋生物、移动设备目的识别及AR、人群跟踪、录像、安全监督、生物监控、三维建模、web和云应用.

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

介绍:NYU 2014年的深上课程资料,有录像

介绍:国际人工智能联合会议选定随想列表,大部分杂文而利用Google找到.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统,国内译版.

介绍:{swirl}数据练习营:R&数据是在线交互教程.

介绍:这是一个机上资源库,即便相比较少.但蚊子再小也是肉.有凸起部分.此外还有一个由于zheng
Rui整理的机械上资源
.

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

介绍:这一个顺序包容纳了大量力所能及针对而得机器上任务来扶持的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作,此外的常备还起因而。

介绍:NLP常用信息资源* 《NLP常用信息资源》

介绍:这是一致首介绍机上史之章,介绍好到,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:这是均等随来自小的讨论员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度上之艺术以及以的电子书

介绍:免费的机器上和数学书籍,除此之外还暴发另外的免费编程书,编程语言,设计,操作系统等.

介绍:出自MIT,啄磨加密数量快捷分类问题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,匡助构建各种互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的情事下大旨达成线性加速。12块Titan
20钟头好好Googlenet的教练。

DeepLearning(深度上)学习笔记整理体系之(八)

介绍: 决策树

介绍:Google对非死不可 DeepFace的有力反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上及99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:杰弗里(杰弗里)·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是同等各英帝国生的估量机学家和激情学家,以该以神经网络方面的孝敬知名。辛顿是相反往传播算法和比较散度算法的发明人之一,也是深度上的主动推动者.

介绍:这是法兰克福高校开的一个深上用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际运用案例。有源码

介绍:人脸识别必读作品推荐

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

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度上(Deep
Learning),怎么着更好上她?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告诉你,最佳技巧是,当您起来勾画代码,一切以更换得清。他正宣布了平等准图书,不断在线更新

介绍:兰姆(Lamb)daNet拉姆daNet是出于Haskell实现的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创设、磨炼并行使了高阶函数。该库还提供了同一组预定义函数,用户可接纳多法组成这个函数来操作实际世界数据。

介绍:机器上速查表

介绍:深度上入门的初级读本

介绍:IPN:监督上格局言传身教/相比参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN,
Naive Bayes等方法.

介绍:深度上简明介绍,中文版.

介绍:
探讨深度上自动编码器怎样有效应对维数灾难,国内翻译

介绍:A*检索是人为智能基本算法,用于高效地寻找图被点滴沾之特等路径,
大旨是 g(n)+h(n):
g(n)是于起源至顶点n的实际上代价,h(n)大凡顶点n到对象顶点的算计代价。合集

介绍:R文本处理手册.

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

介绍:《线性代数》是《机器上》的最紧要数学起首课程。其实《线代》那门课称得浅显易懂特别不容易,倘诺同达标来就是提逆序数及陈行列式性质,很爱被学生去学习之兴。我个人推举的特级《线性代数》课程是加州洛杉矶分校吉尔伯特(Gilbert)(Bert)(Gilbert)Strang助教的课。 课主页

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:莱斯大学(Rice University)的纵深上之几率理论.

介绍:Skdata是机器上与统计的数据集的库程序。这多少个模块于玩具问题,流行的处理器视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的采用。

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:用巨型语料库学习概念的层系关系,如鸟是鹦鹉的上级,鹦鹉是虎皮鹦鹉的上司。改进性在于模型构造,用因子图刻画概念中依存关系,因引入兄弟关系,图有环,所以用生环扩散(loopy
propagation)迭代总括边际概率(marginal probability).

介绍:Chase
Davis(Davis)在NICAR15齐之要旨报告材料,用Scikit-Learn做监督上之入门例子.

介绍:Pylearn是一个吃机器上钻研简单化的按照Theano的库程序。

介绍:CIKM Cup(或者叫CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数据挖掘竞技的号。

介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机智能平台。HTM是肌肤的高精度统计方法。HTM的基本是按照时间之不断学习算法和贮与裁撤的时空格局。NuPIC适合给五花八门的题材,尤其是检测好及预测的流动多少出自。

介绍: 采纳Torch用深度上网络领悟NLP,来自非死不可 人工智能的作品.

介绍:这是一个于Python语言下基于scikit-learn的无比学习机器的实现。

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的很快算法,Gephi中之Community
detection
即使基于此.

介绍:音信时代的微处理器对理论,近期境内来纸质书购买,iTunes购买

介绍:libfacedetection是日内瓦学院开源的一个总人口脸图像识别库。包含正面与多视角人数脸检测两单算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3加倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能揣测人数脸角度。

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

介绍:这无异文山会海工具通过与scikit-learn兼容的API,来创设及测试机上效果。这一个库程序提供了相同组工具,它会于您于成千上万机上程序下中那些受用。当您以scikit-learn这么些家伙时,你会合感觉到到丁了那些挺之援。(即便这单会当你生异的算法时自效能。)

介绍:基于Spark的快捷机器上,视频地址.

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理与图像分析的研讨期刊,每篇随笔都蕴含一个算法和相应的代码、Demo和实验文档。文本及源码是经过了同行评审的。IPOL是开放之正确与可更的钻期刊。我一向想做点类似的工作,拉近产品与技能之间的距离.

介绍:最新的斯帕克(Spark)(Spark) summit会议资料.

介绍:CVPR2015高达Google的CV研商列表.

介绍:深度上经历资源列表

介绍:2014中国好数据技术大会33各种中央专家发言PDF下载

介绍:一个深上资源页,资料至极充足.

介绍:此外作者还有一样首元算法、艾达(Ada)Boost python实现小说

介绍: 零售领域的多寡挖掘著作.

介绍:贾扬清(Google大脑数学家、caffe创制者)微信讲座记录.

介绍:2014年十一月CMU举行的机上冬日课刚刚完结
有守50时之录像、十大多单PDF版幻灯片,覆盖
深度上,贝叶斯,分布式机器上,伸缩性
等热点话题。所有13叫做讲师都是牛人:包括特别牛汤姆 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:本文会了千篇一律满最流行的机器上算法,大致精通什么措施可用,很有帮扶。

介绍:雅虎探究院的数集汇总:
包括语言类数据,图和团交类数据,评分和分类数据,总括广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的多少。

介绍:Theano/Blocks实现RNN手写字符串生成sketch.

介绍:讲总括机视觉的季部奇书(应该吃经典吧)之一,其余三听从是哈特(Hart)ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德 E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:深度上阅读清单

介绍:Twitter新trends的焦点实现框架.

介绍:是Stanford 教师 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机上爱好者很热心的将此科目翻译成了粤语。假诺您西班牙语不佳,可以看看这

介绍:Book,video.

介绍:我该如何挑选机器上算法,那首著作于直观的比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的高低,其它探讨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。另外还有已翻了底本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:WSDM2015极其佳杂文把马尔可夫链理论用当了图分析者,比相似的propagation
model更加深刻一些。通过全局的安宁分布去求解每个节点影响系数模型。要是合理(转移受到隔壁之震慑周全影响)。可以为此来反求每个节点的影响周密

介绍:Java机器上相关平台跟开源之机械上库,依照好数量、NLP、统计机视觉和Deep
Learning分类开展了整。看起特别全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:总计上是关于电脑基于数构建的概率总括模型并使用模型对数码举办展望与分析的一模一样帮派科学,总计上呢改成总结机器上。课程来自新加坡中医药高校

介绍:Python实现线性回归,作者还起另相当硬的章援引可望

介绍:一个据此来很快的总括,机器上以对数据量大之数学库

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分开词系发表与用户互换大会上之演讲,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品搜索技术研究 李然-主旨模型

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:前Google广告系统工程师乔希 威尔s
讲述工业界和学界机器上的异议,大实话

介绍:许多校友对于机器上和深度上之困惑在于,数学方面都约精晓了,可是动于手来也不清楚怎么着出手写代码。加州圣地亚哥分校深度上大学生安德烈j
Karpathy写了同篇实战版本的深浅上及机上课程,手把手教君用Javascript写神经网络和SVM.

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:华盛顿(Washington)高校Pedro Domingos团队的DNN,提供杂文及促成代码.

介绍:
消息,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它尚援引一个纵深上入门与综私营料

介绍: Google数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅上综述及实际提出

介绍:15年圣菲波哥大纵深上峰会视频采访,境内云盘

介绍:机器上预测股市之四只问题.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome连串风格,有质有量!作者的更新频率为大频繁

介绍:作者是黑莓技术有限公司,诺亚(Noah)方舟实验室,首席地理学家的李航硕士写的关于音信搜索和自然语言处理的章

介绍:ggplot2速查小册子,其余一个,此外尚引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:随机索引RI词空间模型专题.

介绍:音讯几哪法及其在机上着之动

 

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍: Python下起点而持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍:这是如出一辙首有关图像分类在深上中的散文

介绍:Hebel是在Python语言中对神经网络的深度上的一个库程序,它接纳的是经PyCUDA来开展GPU和CUDA的加快。它是极其着重之神经网络模型的种的工具而会提供部分不同之位移函数的激活效用,例如引力,涅斯捷罗夫引力,信号丢失和截止法。

介绍:《机器上的总结基础》在线版,该手册希望以理论和履行里找到平衡点,各关键内容都陪有实际例子及数码,书被的例证程序都是为此R语言编写的。

介绍:重假若挨Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几依照综述小说,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全体都好以google上找到。

介绍:面向数据音讯之文书挖掘.

介绍:本学科将演说无监控特征上与深上之要紧意见。通过学习,你吧用贯彻五只效率上/深度上算法,能收看其为公办事,并上如何以/适应这多少个想法到新题材达成。本课程假定机器上之基本知识(特别是习的监察上,逻辑回归,梯度下降之想法),假如你免熟谙这一个想法,我们提出乃错过这里机上课程,并事先得第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它这有关这套教程的源代码在github上边已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

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