早报:R星确认《荒野大镖客》澳门美高梅手机网站延期;育碧《孤岛惊魂5》视频四连发

我们好!R星确认《荒野大镖客2》延期,同时披露一批新截图;育碧连发四段《孤岛惊魂5》录像,但仍旧啥也没说;本周英国销量榜第二竟是VR游戏令人略感震惊;《光环战争2》发布新DLC,国区Win
10铺面正好在促销;《中土世界:暗影战争》开发商强行刷脸表示大家的娱乐不记名Switch。欲知详情,
请看今朝早报~

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的稿子,介绍很周全,从感知机、神经网络、决策树、SVM、艾达boost到任意森林、Deep
Learning.

1.情理之中,R星发布《荒野大镖客2》延期

Rockstar前天在推特上宣布《荒野大镖客2》确认延期至二〇一八年青春,延期的说辞是想要让具有玩家得到最好的游玩体验。

介绍:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新星版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特性是以时间排序,从1940年伊始讲起,到60-80年代,80-90年间,一向讲到2000年后及目二〇一八年的拓展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用分外全面.

或许为了安慰粉丝的情怀,R星放出了一批游戏截图,对于R星首款完全为本世代主机开发的游玩,截图显示的画面十分可以。

对此一款发布时未放出实机画面就声称要在次年贩卖的小说,小杉果是一些期望都没有抱的,所以延期到2018咋样的丝毫都不曾让自家奇怪。

介绍:这是一份python机器学习库,尽管你是一位python工程师而且想深刻的读书机器学习.那么这篇著作或许可以帮助到你.

2.《孤岛惊魂5》视频预告四连发,暗示故事线索

前几天黎明育碧中国在和讯上连发四段视频,暗示了《孤岛惊魂5》的故事线索。

介绍:这一篇介绍假设计划和保管属于您自己的机械学习项目标著作,里面提供了管住模版、数据管理与履行方法.

先是段视频中,一具尸体从河中漂过;第二段录像中,一个人在使劲逃跑,却依旧没躲过视频画面外仇人的一枪;第三段视频一起始现出了一座教堂和不止响起的钟声,可当镜头拉近时大家却发现钟声是一个人在用另一个人的头部猛撞教堂大钟时发生的;第四段视频则显得了一片宁静的老林中陡然传来人类的惨叫声。在每段视频的终极,大家都能看到“欢迎来到康涅狄格州希望郡”的字样,同时公布在7月26日会当面本作的更多音信。

3.本周大不列颠及英格兰联合王国销量榜:第一很正规,第二有点意外

介绍:即便您还不亮堂如何是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇小说已经被翻译成闽南语,就算有趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

本周大不列颠及苏格兰联合王国销量榜正式公告,DC英雄与反派们为主角的格斗游戏《不义联盟2》首屈一指,这款小说画面精美,单人内容充分,而作为格斗游戏主旨的战斗系统也卓殊小心,拿到了媒体的同样好评,霸占榜第一地方实至名归。不过排在第二名的著述,PS4独占的VR射击游戏《Farpoint》则有些令人感觉到有点出乎意料了。这款小说创作同时成为了在这一榜单上排行最高的VR游戏,不知道是不是表明United Kingdom的索粉势力丰盛强劲呢?

排在之后的娱乐是《GTA
5》,Bethesda的科幻恐怖游戏《掠食》,3DS独占的《火焰纹章 Echoes
另一个英雄王》,《马里奥赛车8豪华版》、《FIFA
17》、《幽灵行动:荒野》、《火箭联盟》和前一周恰恰发售的ARPG《迸发(The
Surge)》。

介绍:R语言是机器学习的要害语言,有众多的爱侣想深造R语言,可是接连忘记一些函数与第一字的意思。那么这篇作品或许可以帮助到您

中式的《掠食》与《幽灵行动:荒野》目前在杉果家有售,且均有例外档次的折扣,感兴趣的玩家不妨来探望。

4.《光环战争2》升级档与DLC发表,国区Win 10合作社优惠中

介绍:我该如何挑选机器学习算法,这篇小说相比较直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,其余探讨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。另外还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

微软前几日公告了《光环战争2》的升级档与DLC。该升级为《光环战争2》的Xbox
One
S版本参预了HDR效能,让游玩画面有了提高,同时还有一些平衡性及稳定性上的小改变那里不再多说。

再就是发布的DLC增添了新的指挥员角色约翰逊(Johnson)中士,并率先登陆Win
10铺面(国区并没找到),稍后也会登陆Xbox One平台。

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的采取、理论的牵线都很成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

想要得到这名角色可以独自购买(参考价20元),或是购买正在促销中,售价168.35元,包含本体+《光环战争1:终极版》+季票的《光环战争2:终极版

5.《中土世界:暗影战争》将不会登陆Switch

介绍:<机器学习与优化>这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, 也顺应老手温故而知新.
比起MLAPP/PRML等大部头,
也许这本你更亟待!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

发售后直接销售火爆的任天堂Switch主机在专业备受关注,购买了这台主机的玩家当然也想驾驭使用它可以玩到哪些游戏,前日《中土世界》序列开发商Monolith宣布《中土世界:暗影战争》暂潮流未登陆Switch的计划。

《中土世界:暗影战争》是一款ARPG游戏,游戏中的“Nemesis”系统会记录下玩家及手下NPC与敌方NPC之间的仇恨关系,从而让各类玩家在玩耍中都能体会到完全两样的剧情。

介绍:作者是出自百度,不过他我已经在2014年十月份申请离职了。不过这篇作品很不错倘诺您不明了深度学习与协助向量机/总括学习理论有咋样关系?那么相应立即看看这篇作品.

这周Bungie曾披露《命局2》将不会登陆Switch平台,尽管开发商们纷纷在这件事上轮番刷脸的话,小杉果发早报时大概就不会担心找不到音信了~

有关“杉果游戏”:一家为国内单机玩家操碎了心的游艺代理发行平台。已与B社、卡普空、沃纳、万代南梦宫等70余家中外厂商建立协作,致力于将生化危机、上古卷轴、辐射、蝙蝠侠、黑暗之魂等单机游戏带给中国玩家。

介绍:这本书是由Google公司和MIT共同出品的微机科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),Eric Lehman et
al 2013
。分为5大部分:1)申明,归结。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

介绍:信息时代的处理器科学理论,近来国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:这是一本由雪城高校新编的第二版《数据正确入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上学R语言的同室选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主唐纳德(Donald) Knuth提问记录稿:
近期, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20个问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:不会总括咋办?不知情哪些挑选适用的总计模型咋做?这这篇著作你的精美读一读了加州伯克利分校约书亚B. Tenenbaum和佐治亚理工Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的随笔。可以自动采取回归模型序列,仍是可以活动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同室可以驾驭一下

介绍:这是一本消息寻找相关的书本,是由巴黎综合理工Manning与Google副老板Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的消息寻找教材之一。近来笔者扩大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张精美的图来表达机器学习重点概念: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

介绍:雅虎探究院的多少集汇总:
包括语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数目。

介绍:这是一本加州伯克利分校总括学闻明教师Trevor Hastie和罗Bert(Robert)Tibshirani的新书,并且在2014年元月曾经开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最佳入门学习资料会聚是专为机器学习初学者推荐的上流学习资源,帮衬初学者快捷入门。而且那篇作品的牵线已经被翻译成中文版。如若您有点熟识,那么自己提议你先看一看闽南语的牵线。

介绍:重假若沿着Bengio的PAMI
review的著作找出来的。包括几本综述作品,将近100篇杂谈,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:这是一本图书,重要介绍的是跨语言消息寻找方面的知识。理论很多

介绍:本文共有两个密密麻麻,作者是来自IBM的工程师。它至关紧要介绍了推介引擎相关算法,并帮忙读者很快的兑现这么些算法。
探究推荐引擎内部的秘闻,第 2 局部: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,商量推荐引擎内部的绝密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学消息科学系助理教师DavidMimno写的《对机器学习初学者的一点提出》,
写的挺实在,强调举办与辩论结合,最后还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:这是一本有关分布式并行处理的多少《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是清华的詹姆士(James) 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 的童鞋可以参考下

介绍:【“机器学习”是什么?】JohnPlatt是微软研商院独立科学家,17年来他直接在机器学习园地耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和同事们遂决定设立博客,向民众介绍机器学习的探究进展。机器学习是何等,被选拔在什么地方?来看Platt的这篇博文

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于3月21-26日在国家会议焦点热闹举办。本次大会由微软欧洲探讨院和厦大大学一同主办,是其一装有30多年历史并有名世界的机器学习园地的盛会第一次赶到中国,已成功掀起全球1200多位专家的提请插足。干货很多,值得深入学习下

介绍:这篇随笔首如若以Learning to
Rank为例表明公司界机器学习的切实可行使用,RankNet对NDCG之类不灵活,出席NDCG因素后改为了拉姆(Lamb)daRank,同样的思索从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就成功了LambdaMART。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,兰姆daMART,尤其以兰姆(Lamb)daMART最为出色,代表杂谈为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

另外,Burges还有众多举世有名的代表作,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:本课程将演说无监督特征学习和深度学习的首要观点。通过学习,你也将落实两个职能学习/深度学习算法,能收看它们为您工作,并学习如何行使/适应这些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是如数家珍的监控学习,逻辑回归,梯度下降的想法),假若你不熟悉那多少个想法,大家指出您去这里机械学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余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

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

介绍:那份文档来自微软研究院,精髓很多。假如急需完全精通,需要自然的机械学习基础。可是有点地点会令人眼前一亮,毛塞顿开。

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的已经算相比较详细的了

介绍:每一天请一个大牛来讲座,紧要涉嫌机械学习,大数量解析,并行总括以及人脑探讨。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个一级完整的机器学习开源库总计,若是你觉得这些碉堡了,这背后这一个列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的对象进行了翻译闽南语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、早稻田高校统计机系ChrisManning教学的《自然语言处理》课程所有视频已经得以在那格浦尔希伯来公开课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也可以下载。

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着浙大毕业、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:神经网络的免费在线书,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械学习库,依据大数量、NLP、总括机视觉和Deep
Learning分类开展了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最核心的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而略带算法又是从其他算法中拉开出来的。这里,我们从多少个地点来给大家介绍,第一个方面是读书的法门,第二个地点是算法的类似性。

介绍:看问题你早就知道了是什么样内容,没错。里面有这个经典的机器学习论文值得仔细与高频的翻阅。

介绍:视频由威斯康星麦迪逊分校高校(Caltech)出品。需要波兰语底子。

介绍:总结了机械学习的经文书籍,包括数学基础和算法理论的书本,可做为入门参考书单。

介绍:16本机器学习的电子书,可以下载下来在pad,手机方面任意时刻去读书。不多我指出你看完一本再下载一本。

介绍:标题很大,从新手到大方。不过看完下边装有素材。肯定是我们了

介绍:入门的书真的很多,而且自己曾经帮您找齐了。

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

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的总结

介绍:统计机视觉入门在此以前景目标检测1(总计)

介绍:总计机视觉入门之行人检测

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:这又是一篇机器学习初专家的入门著作。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:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

介绍:作者王益近期是腾讯广告算法总经理,王益大学生毕业后在google任探讨。这篇作品王益学士7年来从Google到腾讯对于分布机器学习的眼界。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要学习的讲义和左右的学问。那样,给机器学习者提供一个前进的门径图,以免走弯路。另外,整个网站都是有关机器学习的,资源很丰裕。

介绍:机器学习各类方向概括的网站

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:这是一本来自微的研讨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的点子和运用的电子书

介绍:2014年3月CMU举行的机器学习冬季课刚刚截至有近50刻钟的视频、十两个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名讲师都是牛人:包括大牛Tom 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可靠系统和网络(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个有关Sibyl系统的主旨讲演。
Sibyl是一个监督式机器学习序列,用来解决预测方面的题材,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:Google探究院的克赖斯特(Christ)(Christ)ian
Szegedy在Google研讨院的博客上简要地介绍了他们当年在座ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。假如不是很清可看看概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、美利坚联邦合众国双双院士迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹:”如若你有10亿日币,你怎么花?乔丹:
“我会用这10亿先令建造一个NASA级其余自然语言处理探讨项目。”

介绍:常会晤试之机器学习算法思想简单梳理,另外作者还有部分别样的机械学习与数量挖掘著作深度学习著作,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个文本与数码挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上时不时取得不错战表的提姆Dettmers介绍了她协调是怎么选拔深度学习的GPUs,
以及个体怎么构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对话机器学习大神迈克尔(Michael) 乔丹(Jordan)

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

介绍:是Stanford 讲师 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把这个科目翻译成了粤语。假若您罗马尼亚语不好,可以看看这些

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数目)。其实过五个人都还不晓得怎么样是深浅学习。这篇小说由浅入深。告诉你深度学究竟是何许!

介绍:这是伊利诺伊香槟分校大学做的一免费课程(很勉强),那一个可以给您在深度学习的路上给你一个读书的笔触。里面涉及了有的基本的算法。而且告诉您哪些去行使到骨子里条件中。中文版

介绍:这是阿姆斯特丹大学做的一个纵深学习用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实际选拔案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那一个内容需要有肯定的基本功。

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,每个任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,空间音讯分析,多重变量分析,计量哲学,心境总计学,社会学总计,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是时下数码解析世界的一个吃香内容。很几个人在通常的办事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总结一下广泛的机械学习算法,以供你在办事和学习中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了一些个密密麻麻。此外还作者还了一个作品导航.分外的感恩戴德作者总括。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总括机是觉的NIPS 2013学科。有mp3,
mp4,
pdf各个下载
他是伦敦高校教学,近来也在Facebook工作,他2014年的8篇论文

介绍:FudanNLP,这是一个交大高校电脑大学开发的开源普通话自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含闽南语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:LinkedIn 开源的机械学习工具包,协理单机, Hadoop cluster,和 斯帕克(Spark)cluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:对于阿尔巴尼亚语不佳,但又很想学习机器学习的恋人。是一个大的有益。机器学习周刊最近着重提供中文版,如故面向广大国内爱好者,内容提到机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

介绍:《线性代数》是《机器学习》的要害数学最先课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易,要是一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学员失去学习的趣味。我个人推举的最佳《线性代数》课程是华盛顿圣路易斯分校GilbertStrang教师的科目。
课程主页

介绍:大数额数据处理资源、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:雅虎邀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比比皆是视频课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等健康机器学习算法的答辩基础知识。

介绍:应对大数目时代,量子机器学习的第一个试验 paper
下载

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学研究生克莉丝(Chris)(Chris) McKinlay
(图1)通过大数量手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本决定着12个账号,下载了谈情说爱网站2万女用户的600万问题答案,对她们举行了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终到底拿到了真爱。科技改变命运!

介绍:MIT的Underactuated 罗布(Rob)otics于
2014年7月1日开拍,该课属于MIT大学生级其余课程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的对象不妨可以挑衅一下这门学科!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用音信资源*
《NLP常用信息资源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从1996年先导在电脑科学的舆论中被引述次数最多的散文

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随笔中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎我们利用。可以实时的采集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会连续公开。

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),咋样更好读书它?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,当你开端写代码,一切将变得一清二楚。他刚宣布了一本书籍,不断在线更新

介绍:前Google广告系统工程师乔希 威尔s
讲述工业界和学术界机器学习的异议,大实话

介绍:使用Neo4j
做电影评论的情义分析。

介绍:不仅是材料,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了俺们什么样?

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上构建的用于机器学习的Python模块。

介绍:乔丹(Jordan)教师(Michael I.
乔丹)教师是机器学习园地神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深切的趣味。由此,很多讯问的问题中带有了机械学习世界的各个模型,Jordan助教对此一一做了诠释和展望。

介绍:A*追寻是人为智能基本算法,用于高效地搜寻图中两点的特等路径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是从起点到顶点n的实际代价,h(n)是顶点n到目的顶点的估量代价。合集

介绍:本项目拔取了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的布局,即刻起首对FNLP各类特色的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的言语分析效益

介绍:现任浙大大学首席讲师、总结机软件大学生生导师。总括机科学研商所副所长.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、大数目、生物音信再到量子总计等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小项目:收集从2014年始于深度学习文献,相信能够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组写的教程,算法深切显出,还有实现代码,一步步拓展。

介绍:许多传统的机器学习任务都是在上学function,不过Google脚下有先导上学算法的主旋律。Google其它的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:作者是HTC技术有限公司,Noah方舟实验室,首席地理学家的李航学士写的有关消息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识上的接纳,另外还有四个。一个是识别垃圾与虚假新闻的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

介绍:该科目是知乎公开课的收款课程,不贵,一流福利。紧要适合于对使用R语言进行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中笔者总计了三代机器学习算法实现的嬗变:第一代非分布式的,
第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的恢宏,第三代如Spark(Spark)和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:讲总括机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,此外三本是哈特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:里面基本没涉及到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的不少用到,以及他们在做推荐过程中收获的片段经历。最终一条经验是应当监控log数据的质量,因为推荐的质量很看重数据的身分!

介绍:初专家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块举办人脸识别

介绍:如何利用深度学习与大数量构建对话系统

介绍:Francis 巴赫合作的关于稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的运用,而且率先有些关于Why does
the l1-norm induce sparsity的演讲也很科学。

介绍:RKHS是机械学习中第一的定义,其在large
margin分类器上的运用也是广为熟练的。倘若没有较好的数学基础,直接明白RKHS可能会不错。本文从主题运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

介绍:许多同学对于机器学习及深度学习的困惑在于,数学方面已经大约通晓了,不过动起手来却不清楚怎么出手写代码。早稻田深度学习研究生安德烈(Andre)j
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:本文会过一遍最风靡的机械学习算法,大致精通什么方法可用,很有帮助。

介绍:那一个里面有不少关于机器学习、信号处理、统计机视觉、长远学习、神经网络等领域的雅量源代码(或可举行代码)及连锁随笔。科研写杂文的好资源

介绍:NYU 2014年的深浅学习课程资料,有录像

介绍:统计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:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:github下边100个特别棒的连串

介绍:当前加州高校欧文(Owen)分校为机械学习社区保安着306个数据集。询问数据集

介绍:安德烈j Karpathy 是华盛顿圣路易斯分校学院Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、录像语义分析世界得到了科研和工程上的突破,发的随笔不多,但每个都很扎实,在每一个问题上都形成了state-of-art.

介绍:安德烈(Andre)j
Karpathy的深浅加深学习演示,故事集在此处

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举行的国际数码挖掘比赛的称呼。

介绍:杰弗里·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位U.K.诞生的计量机学家和心情学家,以其在神经网络方面的贡献闻明。辛顿是反向传播算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深浅学习的积极推动者.

介绍:微软探讨院深度学习技术中央在CIKM2014
上有关《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<扶助向量机的往往限价订单的动态建模>接纳了 Apache
斯帕克(Spark)(Spark)和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。(股票有风险,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伴儿一起讨论有关于机器学习的几个理论性问题,并交付一些有含义的定论。最终经过有些实例来验证这么些理论问题的大体意义和事实上接纳价值。

介绍:作者还著有《那就是摸索引擎:要旨技术详解》一书,紧尽管介绍应用层的事物

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读作品推荐

介绍:推荐系统经典杂谈文献

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”研究会PPT

介绍:总计学习是有关电脑基于数据构建的概率总括模型并利用模型对数据开展展望和剖析的一门科学,总计学习也变为总括机器学习。课程来自日本首都体育高校

介绍:机器学习的目标是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的阅历来解决给定的问题.

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

介绍:部分华语列表

介绍:此外作者还有一篇元算法、艾达Boost python实现著作

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

介绍:还有续集不问可知深度学习格局概述(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新比赛 ”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,并在实际上比赛之中比调参数和清数据。
假设已装过gensim不要忘升级

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

介绍:这小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱锻炼模型识别功用。想法不错。练习后近日能成就永不总结,只看棋盘就提交下一步,大约10级棋力。但这篇著作太过乐观,说什么样人类的尾声一块堡垒即刻快要跨掉了。话说得太早。不过,要是与另外软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:UT Austin教师Eric(Eric)普赖斯(Price)(Price)关于二〇一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依照这一次实验的结果,假设二〇一九年NIPS重新审稿的话,会有一半的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别统计了2014年14个阅读最多以及享受最多的篇章。我们从中可以见到六个核心——深度学习,数据科学家职业,教育和薪酬,学习数据科学的工具比如R和Python以及民众投票的最受欢迎的多少科学和多少挖掘语言

介绍:Python实现线性回归,作者还有另外很棒的稿子援引可以看看

介绍:2014神州大数额技术大会33位中央专家发言PDF下载

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在情绪分析效率不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(近日是空的)。那表示Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户互换大会上的发言,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术商量
李然-主旨模型

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:介绍CNN参数在采纳bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即便和MLP的bp算法本质上同样,但款式上如故有点区另外,很醒目在形成CNN反向传来前询问bp算法是必须的。另外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:如若要在一篇作品中匹配十万个关键词咋办?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。
但假使配合十万个正则表达式呢 ?
这时候可以用到把七个正则优化成Trie树的办法,如日本人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是一个开源的深浅学习框架,作者最近在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:拉姆(Lamb)daNet拉姆daNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创立、锻炼并利用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以采纳多种艺术结合这多少个函数来操作实际世界数据。

介绍:倘若您从事互联网搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言通晓,或者生物音信学,智能机器人,金融展望,那么那门核心课程你无法不深切驾驭。

介绍:”人工智能研究分许多山头。其中之一以IBM为代表,认为一旦有高性能总计就可取得智能,他们的‘深蓝’克制了社会风气象棋亚军;另一派别认为智能来自动物本能;还有个很强的派别认为一旦找来专家,把她们的沉思用逻辑一条条写下,放到总计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的发源

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:天涯论坛有道的三位工程师写的word2vec的分析文档,从基本的词向量/总结语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各个tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec素材的大合集,对word2vec感兴趣的对象可以看看

介绍:机器学习开源软件,收录了各种机器学习的各个编程语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有不少诸如:[DMOZ

介绍:作者是总结机研二(写著作的时候,现在是2015年了应有快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数她的经验之谈.对于入门的爱侣可能会有援助

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的稿子,相当好

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在此处有一些的精良内容就是源于机器学习日报.

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的著作

介绍:作者与Bengio的兄弟山姆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: 作者是360电商技术组成员,这是一篇NLP在中文分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检测,另外还有一篇AWS部署教程

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众多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把地理学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的章程写出来,是不行好的手册,领域内的paper各样声明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么不行的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些已经是轻车熟路,有些可能仍然第一次听说,内容领先文本、数据、多媒体等,让她们伴您起来数据科学之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: Google数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际指出

介绍:
万分好的座谈递归神经网络的稿子,覆盖了RNN的定义、原理、磨练及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推介

介绍:里面融合了成千上万的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总括基础》在线版,该手册希望在辩论与履行之间找到平衡点,各重大内容都伴有实际例子及数量,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:IVAN VASILEV写的吃水学习导引:从浅层感知机到深度网络。高可读

介绍:鲁棒及便利的人工智能优先研讨计划:一封公开信,如今曾经有斯图亚特(Stuart)罗素(Russell), 汤姆(Tom) Dietterich, 埃里克(Eric)(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得 Norvig, 汤姆Mitchell, 杰弗里(Geoffrey) Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近来霍金和Elon
Musk指示人们注意AI的秘闻威逼。公开信的内容是AI科学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的前景向上势头,提议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要专注的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关研商较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一起始的本身学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候出现了机器通过学习成长之后想操纵世界的图景。说到此地推荐收看。

介绍:里面遵照词条提供了累累资源,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人工智能钻探院(FAIR)开源了一多级软件库,以支援开发者建立更大、更快的纵深学习模型。开放的软件库在
非死不可 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的开发条件 Torch
中的默认模块,可以在更短的刻钟内训练更大局面的神经网络模型。

介绍:本文虽然是写于二零一二年,然而这篇小说完全是作者的经历之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈林顿做的一个访谈。包含了书中有些的疑团解答和一些私房学习指出

介绍:相当好的吃水学习概述,对两种流行的吃水学习模型都举办了介绍和议论

介绍:首假若描述了运用R语言举行数量挖掘

介绍:帮您明白卷积神经网络,讲解很清晰,另外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的其它的关于神经网络小说也很棒

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

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

介绍:杰弗里(Geoffrey) Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了有的介绍性著作和课件值得学习

介绍:概率论: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:在这边您可以看看近来深度学习有什么新取向。

介绍:此书在音讯搜索领域彰着,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了新闻寻找、网络音讯寻找、搜索引擎实现等地方有关的书本、研讨为主、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。用机器学习解决法规相关分析和展望问题,相关的法度运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情形的预测,定价和工作人员预测,司法行为预测等。法律领域我们也许都比较陌生,不妨明白下。

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无可非议的阅读稿,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。它实现了Google(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短时间回忆LSTM) 和早稻田 (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肖像来尝试看

介绍:本文紧要介绍了在Hadoop2.0上应用深度学习,著作来源paypal

介绍:用基于梯度下降的措施练习深度框架的实施推荐引导,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用总括和因果方法做机械学习(视频告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,作者的研究方向是机械学习,并行总计假诺你还想打听一些其他的可以看看他博客的此外随笔

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挑三拣四

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文书统计中的应用

介绍: Awesome体系中的公开数据集

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,快的来头一是用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是个数学研讨中央,下面的那份ppt是缘于菲尔德(Field)s举行的移位中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文杂谈,标注了关键点

介绍:
法兰克福高校与Google合作的新杂文,深度学习也可以用来下围棋,据说能达到六段水平

介绍:
音讯,paper,课程,book,system,CES,Roboot,另外还推荐一个纵深学习入门与综合营料

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的杂文库已经选定了963篇经过分类的纵深学习小说了,很多经典小说都已经选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一回机器学习聚会上的告知,关于word2vec及其优化、应用和壮大,很实用.境内网盘

介绍:很多公司都用机器学习来解决问题,提升用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和行之有效吗?SparkMLlib 1.2里面的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研商的杰里米(Jeremy)弗里曼(Freeman)(Freeman)脑神经数学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的商量数据,现在发表给我们用了。

介绍:
这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实现。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA实现要旨部分行使了arbylon的LdaGibbs山姆(Sam)pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试非凡,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、面向科技大数据的挖沙。收集近4000万作者信息、8000万杂谈音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮忙专家搜索、机构排行、科研成果评价、会议名次。

介绍: Quora上的核心,商量Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了她在CoNLL2014顶尖小说里的辨析结果和新点子,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,即便其中的略微课程已经归档过了,可是还有个其余消息没有。感谢课程图谱的小编

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert 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(杰斐逊)1813年的信

介绍:libfacedetection是深圳大学开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测几个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测名次第二),能推测人脸角度。

介绍:WSDM2015最佳论文把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比相似的propagation
model更加深刻一些。通过全局的安居分布去求解每个节点影响周详模型。倘若合理(转移受到附近的影响周全影响)。可以用来反求每个节点的震慑周到

介绍:机器学习入门书籍,具体介绍

介绍:
分外棒的强调特征拔取对分类器首要性的作品。心情分类中,依照互消息对复杂高维特征降维再选拔节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更美好的职能,磨练和分类时间也大大降低——更重要的是,不必花大量岁月在就学和优化SVM上——特征也同等no
free lunch

介绍:CMU的总结系和总括机系著名教师Larry Wasserman
在《机器崛起》,相比了总括和机械学习的异样

介绍:随着大数额时代的来临,机器学习变成化解问题的一种重大且重要的工具。不管是工业界仍然学术界,机器学习都是一个炙手可热的大方向,但是学术界和工业界对机械学习的钻研各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的研商,工业界侧重于咋样用机器学习来化解实际问题。这篇小说是美团的莫过于条件中的实战篇

介绍:面向机器学习的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型拔取与超参优化、高斯模型与其他模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可总结串间ratio(简单相似周全)、partial_ratio(局部相似周到)、token_sort_ratio(词排序相似周全)、token_set_ratio(词集合相似周全)等
github

介绍:Blocks是遵照Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地成立和保管NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯(Alex)(Alex) Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近年来正巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,近日正好更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同室可以关注,分外适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的一起特征,可更好地发挥图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的得到和漱口;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的日子体系非凡检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特其余概念和剖析很值得参考,文中也关乎——异常是强针对性的,某个世界支出的非凡检测在此外领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据质量问题的答应,数据质料对各类框框集团的性能和频率都首要,文中总计出(不限于)22种典型数据质地问题表现的信号,以及优良的数量质地解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:闽南语分词入门之资源.

介绍:15年斯德哥尔摩纵深学习峰会视频采访,境内云盘

介绍:很好的准绳随机场(CRF)介绍著作,作者的求学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现高效准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么着挑选GPU的提出

介绍: Stanford的Trevor Hastie助教在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年同核心报告
讲义.

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

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

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: 接纳Torch用深度学习网络掌握NLP,来自非死不可 人工智能的作品.

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

介绍: 消息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经典概率模型衍变而来
2)捕捉了向量空间模型中多少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合计:组合了BM11和BM15两个模型。4)作者是BM25的倡导者和Okapi实现者罗Bertson.

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简短介绍,ARMA是研商时间系列的显要格局,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插手source encoding
CNN的输入,拿到了比BBN的模子好的多neural network joint model

介绍:
揭开印度菜的爽口秘诀——通过对大量菜单原料关系的打通,发现印度菜美味的来由之一是中间的寓意相互争论,很有意思的文书挖掘探讨

介绍: HMM相关著作

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最出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)引入参数修正了对甚高频和啥低频词的描绘 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(那是一个参数,塞尔维亚语0.4-0.6)成正比

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

介绍:
成G上T的学问数据,HN近年来热议话题,主旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的办法,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基础上助长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的通盘硬件指南,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】在面部识别上你自己都是专家,尽管细微的异样也能分辨。探究已表达人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种,人类选择梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过统计机模拟出人脸识此外FFA活动,堪称神经科学与人工智能的一应俱全结合。

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调试梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过磨炼能够做出惊人和优质的东西出来。此外作者博客的另外作品也很科学。

介绍:deeplearning4j官网提供的莫过于行使场景NN接纳参考表,列举了一部分天下无双问题提议选择的神经网络

介绍:一个纵深学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go六个本子的代码

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(Carnegie)梅隆大学爱德华·霍威教师.

介绍:Google对非死不可 DeepFace的兵不血刃反扑—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德(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公司网站的一篇博客作品,由约瑟夫(Joseph) 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,作品首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式实现,以及显示一些简约的例证并指出该从哪个地方上手.中文版.

介绍:华盛顿(华盛顿)大学Pedro Domingos团队的DNN,提供杂文和实现代码.

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,近年来可处理中英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路实现.

介绍:本文按照神经网络的升华过程,详细讲解神经网络语言模型在逐一阶段的模式,其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,总计的特别好.

介绍:经典问题的新探讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)比赛促销方案源码及文档,包括完整的数据处理流程,是读书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探讨期刊,每篇作品都带有一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的不易和可另行的钻研期刊。我一贯想做点类似的行事,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,琢磨加密数量急速分类问题.

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
,帮忙构建各样互动的架构,在多机多卡,同步革新参数的情状下中央达到线性加速。12块Titan
20钟头可以完成谷歌net的锻练。

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

介绍:Chase
Davis在NICAR15上的大旨报告材料,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年开班到眼前累积了不少的科班词语解释,假设您是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让祥和成长更快.

介绍:通过分析1930年至今的竞赛数据,用PageRank总括世界杯参赛球队排行榜.

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

介绍:经典老文,复杂网络社区意识的短平快算法,Gephi中的[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即依据此.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍: 匡助node.js的JS神经网络库,可在客户端浏览器中运行,襄助LSTM等
github地址

介绍: 决策树

介绍:
探讨深度学习机关编码器咋样有效应对维数灾难,国内翻译

介绍: CMU的优化与人身自由形式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的木本,值得长远学习
国内云(视频)

介绍:
“面向视觉识此外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:用斯帕克(Spark)的MLlib+GraphX做大规模LDA主题抽取.

介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

介绍: DeepMind杂谈集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它方今托管在sourceforge上面

介绍: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热情的敌人翻译了中文版,我们也足以在线阅读

介绍: 零售领域的数码挖掘作品.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深刻浅出.

介绍: 至极强大的Python的数据解析工具包.

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的启幕测试体会报告.

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: 开源普通话言处理包.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数目数学家名家推荐,还有资料.

介绍:实现项目现已开源在github下边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的艺术也能和word2vec拿走差不多的效劳。此外,无论作者怎么试,GloVe都比然则word2vec.

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

介绍:机器学习中的紧要数学概念.

介绍:用于改革语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和激情分类效果很好.实现代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和拉里(Larry)Wasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中等统计学(36-705),聚焦总计理论和格局在机械学习世界应用.

介绍:《牛津大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是早稻田应用数学大学生课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的爱侣一定要看看,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:生物文学的SPARK大数目应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的始末可以关心一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术如故机器翻译技术感兴趣的亲们,请在指出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归咎翻译规律、自动领会语境、自动识别语义等等)从前,请通过Google学术简单搜一下,假如谷歌不可用,这些网址有这多少个世界几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱虽然.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的Twitter心思分类,落实代码.

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:哈佛的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个杂谈级其它报告
里面有局部很风趣的使用 我们能够看看 .

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

介绍:文中涉及的三篇杂谈(机器学习那多少个事、无监控聚类综述、监督分类归咎)都很经典,Domnigos的机械学习课也很完美

介绍:莱斯大学(Rice University)的深浅学习的概率理论.

介绍:基于马尔可夫链自动生成葡萄酒评论的开源Twitter机器人,github地址.

介绍:视频+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(David) 泰勒目前在McGillUniversity研商会上的告知,还提供了一文山会海讲机器学习模式的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:Amazon在机器学习方面的部分应用,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:一个依据OpenGL实现的卷积神经网络,协助Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

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《时序计量管经济学》.

介绍:基于Yelp数据集的开源情绪分析工具正如,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分析和数目挖掘的几率数据结构.

介绍:机器学习在导航下面的应用.

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

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