机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(上)

该资源的github地址:Qix

前言:

  在此以前将各层都拆分出去, 作为一个单独的可替换的子模块.
感觉比从前确实是灵活了一些.

  不管是电商项目, 如故前几日集团做的门类, 其中, 有众多的工作逻辑,
都是同一的, 不过出于不在一个系列中, 我们需要开展再度的工作.
有的拷贝还好, 不过一些, 没法直接拷贝. 相当的蛋疼. 能不可以,
将工作逻辑独立出来, 供所有的来得层调用呢? 

  是不是足以应用前一篇介绍的 dubbo 呢?

 

《Brief History of Machine
Learning》

框架改造:

  前一篇, 通过多模块, 将各层拆分出去, 各自变成了一个独立的项目. 这里,
先将以前的略微修改了下, 紧尽管改了项目名称, 加了一个common项目,
放一些共用的东西.

  common我也是用 springboot 建的, 只可是将进口这里注释掉了. 这里,
除了web有进口程序, 其他的入口全都注释掉了.

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改建后的目录结构:

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此间要留心开启service中的入口程序, 创制application.yml文件,
将往日在web中, 对mybatis的安排部分, 全体搬迁到service中, 包括
MybatisConfig 和 MybatisMapperScannerConfig.

搬迁哦, 不是复制. web端不需要这多少个东西了. 

实际的改造过程, 就不贴了, 代码我会上传到码云中.
地址: https://gitee.com/elvinle/bookshop/tree/master/bookshop

 

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

集成dubbo zookeeper:

1. 业务层改造 — 服务端

pom.xml 中加入:

<!--dubbo相关-->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.gitee.reger/spring-boot-starter-dubbo -->
<dependency>
    <groupId>com.gitee.reger</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-dubbo</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.jboss.netty</groupId>
            <artifactId>netty</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

application.yml:

spring:
  dubbo:
    application: bookshop_provider
    registry:
      address: 192.168.153.129
      protocol: zookeeper
      port: 2181
    protocol:
      name: dubbo
      port: 20880
    base-package: cn.elvinle.manager.simpl

application : 名称自己随便取一个都足以, 不重复就好.

address : 前面zookeeper部署的微机ip.

port: zookeeper服务的端口号

registry.protocol : 注册协议, zookeeper注册中央, 默认2181端口

dubbo.protocol : 服务协议, 使用 dubbo

dubbo.port : 服务端口, 默认20880

timeout : 调用过期, 默认为1000ms.

base-package : 客户端被围观的包

此间运用的是单机部署, 没有利用zookeeper集群. 后边有空子的话, 会使用到.

代码改造:

package cn.elvinle.manager.simpl;

import cn.elvinle.manager.dao.mapper.UserMapper;
import cn.elvinle.manager.pojo.User;
import cn.elvinle.manager.service.UserService;
import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import java.util.List;

@Service
public class UserSImpl implements UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Override
    public List<User> getAll() {

        List<User> list = userMapper.getAll();

        System.out.println("服务端读取到数据:" + list);

        return list;
    }
}

此间貌似与事先的没什么不同, 不过, 这里的瑟维斯(Service)(Service) 阐明, 不是前边的百般了,
而是 com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service

 

2. web 集成 — 客户端

pom.xml文件参加引用:

<!--dubbo相关-->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.gitee.reger/spring-boot-starter-dubbo -->
<dependency>
    <groupId>com.gitee.reger</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-dubbo</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.jboss.netty</groupId>
            <artifactId>netty</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

application.yml  

spring:
  dubbo:
    application: web_consumer
    registry:
      address: 192.168.153.129
      protocol: zookeeper
      port: 2181
    base-package: cn.elvinle.manager.web.controller
    consumer:
      timeout: 10000 

代码改造:

package cn.elvinle.web.controller;

import cn.elvinle.manager.pojo.User;
import cn.elvinle.manager.service.UserService;
import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Reference;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("user")
public class UserController {

    @Reference
    private UserService userService;

    @RequestMapping("index")
    public List<User> index(){

        List<User> all = userService.getAll();

        System.out.println("客户端读取到数据: " + all);

        return all;
    }
}

此处, 可以看到, 不再是运用Autowire了, 而是使用Reference注脚,
是dubbo里面的.

 3. 注意:

  这里有个需要专注的地点, 就是传输的类,
必须兑现  Serializable 接口, 表示支持序列化, 否则会报错的.

 

《Deep Learning in Neural Networks: An
Overview》

结果突显:

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从浏览器上看, 确实访问到了数据. 再来看一下, 后台可打印了我要的信息.

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再来看一下挂号监测基本:

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看看提供者:

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消费者:

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介绍:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新式版本《神经网络与深度学习综述》本综述的性状是以时日排序,从1940年起来讲起,到60-80年份,80-90年代,一贯讲到2000年后及近年来几年的拓展。涵盖了deep
learning里各样tricks,引用异常周到.

《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning
Library》

介绍:这是一份python机器学习库,假如你是一位python工程师而且想深切的求学机器学习.那么这篇著作或许可以协理到你.

《How to Layout and Manage Your Machine Learning
Project》

介绍:这一篇介绍假若规划和管理属于你协调的机器学习项目标稿子,里面提供了管住模版、数据管理与履行方法.

《Machine Learning is
Fun!》

介绍:假如您还不领会什么是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇小说已经被翻译成中文,假如有趣味能够运动http://blog.jobbole.com/67616/

《R语言参考卡片》

介绍:R语言是机器学习的第一语言,有过多的心上人想学学R语言,不过接连忘记一些函数与重点字的意思。那么那篇随笔或许可以协理到您

《Choosing a Machine Learning
Classifier》

介绍:我该怎么着挑选机器学习算法,这篇作品相比较直观的比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等情势的上下,此外啄磨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。其它还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep
Networks》

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

《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
Optimization》

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

《深度学习与总括学习理论》

介绍:作者是出自百度,不过她本人已经在2014年三月份报名离职了。可是这篇著作很不利假使您不理解深度学习与补助向量机/总括学习理论有怎么着关联?那么相应即刻看看那篇作品.

《总计机科学中的数学》

介绍:这本书是由Google商家和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,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

《音讯时代的处理器科学理论(Foundations of Data
Science)》

介绍:音讯时代的电脑科学理论,近年来境内有纸质书购买,iTunes购买

《Data Science with
R》

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

澳门美高梅手机网站,《Twenty Questions for Donald
Knuth》

介绍:这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:
最近, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20个问题,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

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

介绍:不会总括如何是好?不领会怎么采取适当的总结模型肿么办?这这篇作品你的名特优读一读了俄亥俄州立乔舒亚B. Tenenbaum和威斯康星麦迪逊分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的篇章。能够活动接纳回归模型系列,还是可以自行写报告…

《ICLR
2014论文集》

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同桌可以领悟一下

《Introduction to Information
Retrieval》

介绍:这是一本音讯寻找相关的图书,是由加州伯克利分校Manning与Google副首席营业官Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最受欢迎的信息搜索教材之一。目前作者扩大了该科目标幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

《Machine learning in 10
pictures》

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(Occam)’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

《雅虎研讨院的多寡集汇总》

介绍:雅虎探究院的数码集汇总:
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,比赛数据,以及系统类的数据。

《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
R》

介绍:这是一本加州圣巴巴拉分校总结学有名教师Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2014年元月曾经开盘:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

Best Machine Learning Resources for Getting
Started

介绍:机器学习最佳入门学习材料会聚是专为机器学习初学者推荐的上乘学习资源,襄助初学者快捷入门。而且这篇随笔的牵线已经被翻译成中文版。如若你有些熟习,那么自己提出您先看一看中文的牵线。

My deep learning reading
list

介绍:首假使本着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几本综述著作,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全体都可以在google上找到。

Cross-Language Information
Retrieval

介绍:这是一本书籍,紧要介绍的是跨语言音讯搜索方面的学问。理论很多

探索推荐引擎内部的机要,第 1 有的:
推荐引擎初探

介绍:本文共有两个系列,作者是出自IBM的工程师。它紧要介绍了推介引擎相关算法,并支援读者很快的兑现这多少个算法。琢磨推荐引擎内部的秘密,第
2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,深究推荐引擎内部的隐秘,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

《Advice for students of machine
learning》

介绍:康奈尔大学音信科学系助理讲师大卫(David)Mimno写的《对机械学习初大方的一些提议》,
写的挺实在,强调举行与理论结合,最终还引述了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

分布式并行处理的数额

介绍:这是一本有关分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是香港理工的詹姆斯(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

《“机器学习”是怎么着?》

介绍:【“机器学习”是什么?】约翰(John)Platt是微软研商院独立科学家,17年来他径直在机器学习园地耕耘。近来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,被拔取在哪儿?来看Platt的这篇博文

《2014年国际机器学习大会ICML 2014
随想》

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于七月21-26日在国家会议着力繁华举办。这次大会由微软南美洲研究院和交大大学联手主办,是以此拥有30多年历史并闻名世界的机器学习园地的盛会第一次来到中国,已成功引发全球1200多位学者的申请出席。干货很多,值得深切学习下

《Machine Learning for Industry: A Case
Study》

介绍:这篇小说首尽管以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的现实性行使,RankNet对NDCG之类不灵动,插手NDCG因素后变成了兰姆(Lamb)daRank,同样的沉思从神经网络改为运用到Boosted
Tree模型就完了了拉姆daMART。Chirs
Burges
,微软的机器学习大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,兰姆daRank,兰姆daMART,尤其以兰姆daMART最为出色,代表杂文为:From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有为数不少老牌的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

100 Best GitHub: Deep
Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

《UFLDL-加州圣地亚哥分校大学安德鲁 Ng讲师“Deep
Learning”教程》

介绍:本课程将演说无监控特征学习和纵深学习的首要性意见。通过学习,你也将促成五个效益学习/深度学习算法,能看出它们为你工作,并就学怎么运用/适应这么些想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是如数家珍的督察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如若您不驾驭这一个想法,我们提议您去那里机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它这有关这套教程的源代码在github下面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:这份文档来自微软研讨院,精髓很多。假若急需完全明了,需要自然的机器学习基础。不过有些地点会令人雅观,毛塞顿开。

Understanding
Convolutions

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的作品,讲的早已算相比较详细的了

《Machine Learning Summer
School》

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

《Awesome Machine
Learning》

介绍:一个一流完整的机械学习开源库统计,假设你认为这么些碉堡了,这背后这些列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的情侣举行了翻译粤语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

新加坡国立《自然语言处理》课程录像

介绍:ACL候任主席、宾夕法尼亚州立大学总括机系ChrisManning讲授的《自然语言处理》课程所有录像已经得以在洛桑联邦理工公然课网站上观察了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业与考试也可以下载。

《Deep Learning and Shallow
Learning》

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

《Recommending music on Spotify with deep
learning》

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

《Neural Networks and Deep
Learning》

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爱好者的教义。

《Java Machine
Learning》

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

《Machine Learning Theory: An Introductory
Primer》

介绍:机器学习最基本的入门著作,适合零基础者

《机器学习常见算法分类集中》

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,我们从七个方面来给我们介绍,第一个地点是上学的艺术,第二个地点是算法的类似性。

《机器学习经典论文/survey合集》

介绍:看问题你曾经知晓了是什么内容,没错。里面有为数不少经文的机械学习杂谈值得仔细与反复的阅读。

《机器学习录像库》

介绍:录像由新加坡共和国国立大学(Caltech)出品。需要法语底子。

《机器学习经典图书》

介绍:总计了机器学习的经文书籍,包括数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

《16 Free eBooks On Machine
Learning》

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。不多我提出您看完一本再下载一本。

《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to
Mavens》

介绍:标题很大,从新手到咱们。不过看完上边装有材料。肯定是大方了

《机器学习最佳入门学习材料汇聚》

介绍:入门的书真的很多,而且我已经帮您找齐了。

《Sibyl》

介绍:Sibyl 是一个监督式机器学习系统,用来解决预测方面的题目,比如
YouTube 的视频推荐。

《Deep
Learning》

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

《Neural Network & Text
Mining》

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的下结论

《前景目的检测1(总结)》

介绍:统计机视觉入门往日景目的检测1(总结)

《行人检测》

介绍:总计机视觉入门之行人检测

《Deep Learning – important resources for learning and
understanding》

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

《Machine Learning Theory: An Introductory
Primer》

介绍:这又是一篇机器学习初学者的入门作品。值得一读

《Neural Networks and Deep
Learning》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

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

介绍:python的17个关于机器学习的工具

《神奇的伽玛函数(上)》

介绍:下集在这边神奇的伽玛函数(下)

《分布式机器学习的故事》

介绍:作者王益最近是腾讯广告算法总裁,王益研究生毕业后在google任研商。这篇随笔王益硕士7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的见闻。值得细读

《机器学习提高之道(Level-Up Your Machine
Learning)》

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要上学的教科书和通晓的学识。这样,给机器学习者提供一个前进的不二法门图,以免走弯路。此外,整个网站都是关于机器学习的,资源很丰裕。

《Machine Learning
Surveys》

介绍:机器学习各样方向概括的网站

《Deep Learning Reading
list》

介绍:深度学习阅资源列表

《Deep Learning: Methods and
Applications》

介绍:这是一本来自微的商讨员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的点子和利用的电子书

《Machine Learning Summer School
2014》

介绍:2014年二月CMU举行的机械学习春季课刚刚截止有近50刻钟的视频、十多少个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名助教都是牛人: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)

《Sibyl:
来自Google的周边机器学习系统》

介绍:在2019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做了一个关于Sibyl系统的大旨讲演。
Sibyl是一个监督式机器学习序列,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

《Building a deeper understanding of
images》

介绍:Google探究院的克赖斯特(Christ)ian
Szegedy在Google研商院的博客上简要地介绍了她们当年到庭ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

《Bayesian network
与python概率编程实战入门》

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

《AMA: Michael I
Jordan》

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、美利哥双双院士迈克尔(Michael)(Michael) I.
乔丹(Jordan):”假使你有10亿美元,你怎么花?乔丹(Jordan):
“我会用这10亿加元建造一个NASA级此外自然语言处理研商项目。”

《机器学习&数据挖掘笔记_16(常谋面试之机器学习算法思想简单梳理)》

介绍:常相会试之机器学习算法思想简单梳理,此外作者还有一对任何的机器学习与数据挖掘著作深度学习著作,不仅是论战还有源码。

《文本与数量挖掘视频汇总》

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘视频汇总

《怎么拔取深度学习的GPUs》

介绍:在Kaggle上时不时取得正确成绩的TimDettmers介绍了她协调是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个体怎么构建深度学习的GPU集群:http://t.cn/RhpuD1G

《对话机器学习大神迈克尔(Michael)(Michael)乔丹(Jordan):深度模型》

介绍:对话机器学习大神迈克尔(Michael) 乔丹

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

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

《Deep Learning
教程翻译》

介绍:是Stanford 助教 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很热心的把这个课程翻译成了粤语。假若你韩语不好,可以看看这多少个

《Deep Learning
101》

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数量)。其实过两个人都还不知底怎么是深浅学习。这篇随笔由浅入深。告诉你深度学究竟是咋样!

《UFLDL
Tutorial》

介绍:这是爱达荷州立高校做的一免费课程(很勉强),这么些可以给你在深度学习的路上给您一个学学的思绪。里面涉及了部分骨干的算法。而且告诉您如何去行使到实际条件中。中文版

《Toronto Deep Learning
Demos》

介绍:这是马德里大学做的一个纵深学习用来分辨图片标签/图转文字的demo。是一个实际拔取案例。有源码

《Deep learning from the bottom
up》

介绍:机器学习模型,阅读这个内容需要有必然的基础。

《R工具包的分类集中》

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,时间体系分析,空间音讯分析,多重变量分析,计量历史学,心思总计学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

《机器学习常见算法分类集中》

介绍:
机器学习无疑是眼下多少解析世界的一个看好内容。很多个人在通常的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为您总括一下广阔的机械学习算法,以供你在办事和读书中参考.

《Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串》

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了某些个密密麻麻。其余还作者还了一个著作导航.很是的谢谢作者总结。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(五)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(六)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理体系之(八)

《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
Vision》

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做统计机是觉的NIPS 2013课程。有mp4,
mp4,
pdf各样下载她是伦敦大学讲授,目前也在非死不可工作,他2014年的8篇论文

《FudanNLP》

介绍:FudanNLP,这是一个北大高校电脑高校开发的开源华语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含粤语分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效率,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

《Open Sourcing
ml-ease》

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,协理单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

《机器学习周刊》

介绍:对于阿拉伯语不好,但又很想学习机器学习的意中人。是一个大的惠及。机器学习周刊近来重要提供粤语版,依然面向广大国内爱好者,内容涉嫌机械学习、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

《线性代数》

介绍:《线性代数》是《机器学习》的关键数学起头课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不便于,假使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很容易让学生失去学习的趣味。我个人推举的特级《线性代数》课程是耶路撒冷希伯来吉尔伯特(Gilbert)(Bert)(Gilbert)Strang教师的科目。学科主页

《Big-data》

介绍:大数目数据处理资源、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。

《machine learning for smart
dummies》

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一体系视频课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的反驳基础知识。

《Entanglement-Based Quantum Machine
Learning》

介绍:应对大数量时代,量子机器学习的率先个实验paper
下载

《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
Love》

介绍:Wired杂志报道了UCLA数学学士克Rhys(Chris)(Chris) McKinlay
(图1)通过大数额手段+机器学习情势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,下载了相恋网站2万女用户的600万题目答案,对他们举办了总括抽样及聚类分析(图2,3),最后到底赢得了真爱。科技改变命局!

《Underactuated
Robotics》

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
2014年2月1日开课,该课属于MIT大学生级其余科目,对机器人和非线性重力系统感兴趣的情人不妨可以挑衅一下那门科目!

《mllib实践经验(1)》

介绍:mllib实践经验分享

《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web
Spam》

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

《NLP常用新闻资源》

介绍:NLP常用音信资源*《NLP常用音讯资源》

《机器学习速查表》

介绍:机器学习速查表

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

介绍:从1996年启幕在微机科学的杂文中被引述次数最多的舆论

《InfiniTAM:
基于深度图像的体数据集成框架》

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂谈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。

《Hacker’s guide to Neural
Networks》

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),咋样更好学习它?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告诉你,最佳技巧是,当你从头写代码,一切将变得明精晓白。他刚揭橥了一本书籍,不断在线更新

《Building a Production Machine Learning
Infrastructure》

介绍:前Google广告系统工程师乔希 Wills
讲述工业界和科学界机器学习的异议,大实话

《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
Neo4j》

介绍:使用Neo4j做电影评论的激情分析。

《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
Bibliography》

介绍:不仅是材料,而且还对有些材料做了诠释。

《A primer on deeping
learning》

介绍:深度学习入门的初级读本

《Machine learning is teaching us the secret to teaching

介绍:机器学习教会了大家怎么?

《scikit-learn:用于机器学习的Python模块》

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

《对话机器学习大神迈克尔(Michael)乔丹:解析领域中各队模型》

介绍:乔丹教师(Michael I.
乔丹(Jordan))讲师是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深刻的趣味。因而,很多叩问的题目中蕴含了机器学习园地的各项模型,Jordan教师对此一一做精通释和展望。

《A*搜索算法的可视化短教程》

介绍:A*搜索是人为智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的特等路径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的实际上代价,h(n)是顶点n到目的顶点的猜度代价。合集

《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

介绍:本项目利用了Microsoft Azure,可以在几分种内做到NLP on Azure
Website的配备,立时最先对FNLP各样风味的试用,或者以REST
API的形式调用FNLP的语言分析效益

《吴立德《概率要旨模型&数据科学基础》》

介绍:现任复旦大学首席助教、总括机软件大学生生导师。统计机科学商量所副所长.内部课程

《机器学习入门资源不完全集中》》

介绍:好东西的干货真的很多

《收集从2014年始发深度学习文献》

介绍:从硬件、图像到正规、生物、大数额、生物音信再到量子总结等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年启幕深度学习文献,相信可以看做深度学习的起点,github

《EMNLP上两篇有关股票方向的使用论文》

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend
用到了deep
model协会特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock
Prediction
用到了stock
network。

《Bengio组(柏林(Berlin)大学LISA组)深度学习教程

介绍:作者是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法浓厚显出,还有实现代码,一步步拓展。

《学习算法的Neural Turing Machine

介绍:许多传统的机器学习任务都是在读书function,然而Google脚下有开头学习算法的趋向。谷歌其它的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language
Processing》

介绍:作者是HTC技术有限公司,Noah方舟实验室,首席数学家的李航硕士写的关于音讯寻找与自然语言处理的篇章

《Rumor has it: Identifying Misinformation in
Microblogs》

介绍:利用机用器学习在谣言的辨认上的利用,其它还有几个。一个是识别垃圾与虚假消息的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

《R机器学习实践》

介绍:该科目是果壳网公开课的收款课程,不贵,顶级福利。紧要适合于对应用R语言举行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

《大数据解析:机器学习算法实现的衍变》

介绍:本章中笔者总结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的恢弘,第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

《图像处理,分析与机具视觉》

介绍:讲统计机视觉的四部奇书(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(Wood)s
《数字图像处理》

《LinkedIn最新的引进系统作品Browsemaps》

介绍:里面基本没涉及到实际算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的众多施用,以及他们在做推荐过程中赢得的有些经验。最终一条经验是应当监控log数据的质料,因为推荐的质量很依赖数据的身分!

《初学者怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》

介绍:初学者咋样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

《树莓派的人脸识别教程》

介绍:用树莓派和相机模块举行人脸识别

《利用深度学习与大数据构建对话系统

介绍:咋样利用深度学习与大数额构建对话系统

《经典杂文雷欧 Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

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,内容提到Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的选择,而且率先有些关于Why does
the l1-norm induce sparsity的分解也很正确。

《Reproducing Kernel Hilbert
Space》

介绍:RKHS是机械学习中关键的概念,其在large
margin分类器上的利用也是广为熟稔的。假设没有较好的数学基础,直接了解RKHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深远浅出,一共才12页。

《Hacker’s guide to Neural
Networks》

介绍:许多同校对于机器学习及深度学习的疑惑在于,数学方面已经大约了然了,然则动起手来却不领悟哪些入手写代码。剑桥深度学习硕士安德烈(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.

《【语料库】语料库资源集中》

介绍:【语料库】语料库资源集中

《机器学习算法之旅》

介绍:本文会过三次最流行的机器学习算法,大致了然什么措施可用,很有帮扶。

《Reproducible Research in Computational
Science》

介绍:这些里面有无数有关机器学习、信号处理、总计机视觉、长远学习、神经网络等世界的汪洋源代码(或可举办代码)及连锁杂谈。科研写论文的好资源

《NYU
2014年的纵深学习课程资料》

介绍:NYU 2014年的深浅学习课程资料,有录像

《总括机视觉数据集不完全集中》

介绍:统计机视觉数据集不完全集中

《Machine Learning Open Source
Software》

介绍:机器学习开源软件

《LIBSVM》

介绍:A Library for Support Vector Machines

《Support Vector
Machines》

介绍:数码挖掘十大经典算法之一

《100 Best GitHub: Deep
Learning》

介绍:github下面100个可怜棒的类型

《加州高校欧文(Owen)分校(UCI)机器学习数据集仓库》

介绍:当前加州大学欧文(Owen)分校为机械学习社区维护着306个数据集。询问数据集

《安德烈j
Karpathy个人主页》

介绍:安德烈j Karpathy 是加州圣地亚哥分校大学Li
Fei-Fei的大学生生,使用机器学习在图像、录像语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但各类都很朴实,在每一个题材上都做到了state-of-art.

《安德烈j
Karpathy的吃水加深学习演示》

介绍:安德烈j
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在这里

《CIKM数据挖掘竞技争夺亚军算法-陈运文》

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

《Geoffrey E.
Hinton》

介绍:杰弗里·埃弗Rhys特·辛顿
FRS是一位英帝国诞生的盘算机学家和心境学家,以其在神经网络方面的孝敬出名。辛顿是反向传播算法和对照散度算法的发明人之一,也是深度学习的能动推进者.

《自然语言处理的深度学习理论与事实上》

介绍:微软研究院深度学习技术主意在CIKM2014
上有关《自然语言处理的深度学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

《用大数据和机械学习做股票价格臆度》

介绍: 本文基于<帮忙向量机的频繁限价订单的动态建模>采用了 Apache
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.

《关于机器学习的若干理论问题》

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伙联手研讨有关于机器学习的多少个理论性问题,并付出一些有含义的下结论。最终经过一些实例来注脚这个理论问题的情理意义和实际应用价值。

《深度学习在自然语言处理的采纳》

介绍:作者还著有《这就是寻找引擎:核心技术详解》一书,紧如若介绍应用层的东西

《Undergraduate machine learning at
UBC》

介绍:机器学习课程

《人脸识别必读的N篇著作》

介绍:人脸识别必读随笔推荐

《推荐系统经典杂文文献及业界应用》

介绍:推荐系统经典杂谈文献

《人脸识别必读的N篇著作》

介绍:人脸识别必读著作援引

《第十二届中国”机器学习及其应用”研商会PPT》

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”探讨会PPT

《总括机器学习》

介绍:总括学习是关于电脑基于数据构建的票房价值总括模型并应用模型对数码举行预测和分析的一门科学,总计学习也变成总括机器学习。课程来自香港外贸大学

《机器学习导论》

介绍:机器学习的对象是对总计机编程,以便利用样本数量或以往的阅历来缓解给定的问题.

《CIKM
2014主旨报告的幻灯片》

介绍:CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的核心报告的幻灯片,
Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

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