澳门美高梅手机网站[转]机器学习和纵深学习材料集聚【01】

四 、须求成本较多时光精力并能够3次性实现的大职分

说明:比如写作3个告知,制作一份会议材料等,平日时间在1钟头以上

特性及采纳措施:大职责对终极的募集需要不高,你就是不记录下来,一般你也记不清不了(你假使忘记了,会发出很惨重的后果,不敢忘记的)。此类职分只供给在七个器重的顶点应用中著录即可,对使用的云同步功用须求不高(你正是记录在三个单机上也未曾难点)。

介绍:Theano/Blocks实现路虎极光NN手写字符串生成sketch.

③ 、必要开支自然时间精力

说明:大于10分钟,并日常在1小时以内,并能够3回性完结的轻度职务,每一天劳作中山大学部行事是这一类

特点及应用措施:此类任务随时四处可能发生,或然在分裂终端中采集任务,对使用的云同步功用供给较高。

介绍:许多价值观的机器学习职分都以在念书function,不过谷歌脚下有初始上学算法的动向。谷歌其它的那篇学习Python程序的Learning
to Execute
也有相似之处

基于待办业务的门类分裂,对应采访和笔录职责的使用特点也区别。区分清楚分化的待办业务的品种,你会发现你要求的消息记录载体实际上并不同,比如,记录清单列表消息的工具得以是多个列表型的日程工具(如ios上边自带的职务列表程序,google
tasks等),而急需记录分歧的时间和生机消耗的那类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专门的工具(因为涉及四个人新闻的一路、分配、反馈等,个人日程管理程序很难记录那类职责新闻),例如tita,podio等;而唤醒时间节点和根本日程布置的工具,能够是google日历只怕电脑系统中的日历程序。

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”诈骗行为.

待办的政工和要求记录的任务音讯,会分成很七体系型:

作品版权消息

介绍:本田CR-V语言线性回归多方案速度比较实际方案包涵lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

一 、提醒您参考的清单列表音信

说明:须求摸索的图书名称、要求查询资料的最首要词列表、购物清单

特点及使用措施:此类新闻往往有一回性的特色(用过1遍现在就不须要了),你只要在三个地方罗列出来提示你即可,并不是随时随地产生的新闻,对应用的云同步功能需求不高(就算是一张守旧的纸都能够胜任)。

⑥ 、须要三人、长日子、多节点完结的组织项目

特征及利用措施:此类职务的重点是天职参加者的新闻通报,而且信息会有意无意开首、停止时间,具体的渴求等地方的新闻,要力所能及保险参加者不会师一时间、场面、工具的限量获得消息,由此除了有云同步作用之外,类似于邮件文告、短信通告之类的作用也是必需效能。

介绍:入门的书真的很多,而且本身早就帮你找齐了。

之前自家一向是把各项音讯全体记下在3个程序中,Doit.im,不过日子一长,音讯一多,就意识分不清楚重点,任务音讯堆积如山。为了以示各类分歧,不至于把种种职务音讯搞混,须要对各样新增加的职分选用各类“情境”“项目”“标签”“列表分类”等等,搞得繁琐非凡。实际上,只要认清楚事务类型,把不一致的政工放进分裂的“盒子”里(控制在2~三个即可),会愈加明白方便,反而让你省时省力,专心做事。

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗Bert Beezer 有答案
有移动版、打字与印刷版 使用GNU自由文书档案协议 引用了杰弗逊1813年的信

5、很难一回性完结,中间会有各类间隔时间/等待时间的延续性任务

说明:看书,考虑难点,整合和整治专题资料等

特征及使用措施:此类职分必要对职分有新闻标注和提示的效能,在三个最首要的顶峰应用中记录即可,对使用的云同步功效要求也不高。

七 、一些第一30日子节点

说明:须求提示你注意的作业,首要日程安顿(例如会议时间;出发时间;某人生日;本周在座的移位等)。

特色及运用措施:那类新闻安顿过一回即可,不用时刻看,只要到时候能够跳出来文告到你,不会让您忘掉就行,因而在三个第①的终极应用中著录即可,对使用的云同步作用供给不高,可是对新闻推送到各类极端的机能要求高。


介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)比赛优化方案源码及文书档案,包涵完整的数码处理流程,是读书Python数据处理和Kaggle经典参加比赛框架的绝佳实例

待办业务的分类及特点

介绍: 来自Stanford,用神经互连网达成高效准确的依存关系解析器

② 、四分钟以内能够一呵而就的小事情

说明:上网查询部分新闻、网上转载支付一笔账款

特征及利用措施:此类工作有着随机性,随时随地只怕产生,你很或许是在差别终端中搜集起来的职分。因而,对采纳的云同步作用有较高的渴求。收集进程的快速方便会变成最首要的渴求。

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:随机索引WranglerI词空间模型专题.

介绍:深度学习解读小说.

介绍:我还著有《那正是摸索引擎:宗旨技术详解》一书,首若是介绍应用层的东西

介绍:
Tropp把地医学家用高深装逼的数学语言写的矩阵可能率不等式用初等的法门写出来,是十分好的手册,领域内的paper种种评释都在用里面包车型客车结果。虽说是初等的,但要么这几个的难

介绍:鲁棒及福利的人造智能优先研究安顿:一封公开信,方今已经有StuartRussell, 汤姆 Dietterich, 埃里克 Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签订契约The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近年来霍金和Elon
Musk提示人们注意AI的私人住房威迫。公开信的内容是AI化学家们站在便利社会的角度,展望人工智能的前程迈入大方向,建议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点供给,以及须求留意的社会难题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关切磋较少。其实还有一部美国剧《疑犯追踪》,介绍了AI的朝四暮三从一开始的本身学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,到第5季的时候出现了机器通过学习成才之后想操纵世界的意况。说到那里推荐收看。

介绍:用树莓派和照相机模块举办人脸识别

介绍:不仅是材质,而且还对有个别材质做了诠释。

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.

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介绍:贝叶斯学习。若是否很清可看看概率编制程序语言与贝叶斯方法执行

介绍:A Library for Support Vector Machines

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(七)

介绍:对电话机器学习大神迈克尔 乔丹

介绍:这是2个在Python语言下基于scikit-learn的极其学习机器的得以实现。

介绍: 深度学习框架、库调查研商及Theano的起来测试体会报告.

介绍:那是一本来自微的探究员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的措施和接纳的电子书

介绍:本文种过二回最盛行的机械学习算法,大概驾驭怎么着方法可用,很有援助。

介绍:Bob是三个免费的信号处理和机械和工具学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编辑的,它的安顿目标是变得越发快速并且收缩费用时间,它是由拍卖图像工具,音频和录制拍卖、机器学习和格局识别的豁达软件包构成的。

介绍: 谷歌(谷歌(Google))物教育学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际建议

介绍:中文分词入门之能源.

介绍:免费电子书:轻松精晓拓扑学,中文版.

介绍:
“面向视觉识其余CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容涉及图像识别应用的各种方面

介绍:
报料印度菜的爽口秘诀——通过对大气菜系原料关系的打通,发现印度菜美味的原由之一是中间的寓意相互争辩,很风趣的文书挖掘商量

 

介绍:神经(感知)机译介绍.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(五)

介绍:15年春天学期CMU的机器学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学摄像,很不错.国内镜像.

介绍:深度学习课程,github

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总计了一些个密密麻麻。其它还小编还了多个作品导航.相当的多谢小编总结。

介绍:面向金融数据的情义分析工具.

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的重中之重性.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, 亚伦Courville著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:那小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打16万张职业棋谱练习模型识别成效。想法不错。练习后方今能不蔓不枝决不计算,只看棋盘就交由下一步,差不多10级棋力。但那篇小说太过乐观,说哪些人类的终极一块堡垒马上快要跨掉了。话说得太早。可是,假使与其他软件结合应该还有潜力可挖。@万香精油石绿

介绍:电子书降维方法,其余还引进Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised Kernel
Dimension
Reduction

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:康奈尔大学消息科学系助理教师戴维Mimno写的《对机器学习初专家的少数提出》,
写的挺实在,强调进行与辩论结合,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.”

介绍:那是一本信息搜索有关的图书,是由加州圣巴巴拉分校Manning与谷歌(谷歌)副高管Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一贯是北美最受欢迎的音讯搜索教材之一。近日笔者扩展了该课程的幻灯片和学业。ILacrosse相关能源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Nilearn
是二个可见急速总括学习神经印象数据的Python模块。它应用Python语言中的scikit-learn
工具箱和局地开始展览预测建立模型,分类,解码,连通性分析的应用程序来拓展多重的总计。

介绍:消息寻找,自然语言处理,机译方面包车型大巴专家.

介绍:今日头条有道的二人工程师写的word2vec的剖析文档,从中央的词向量/总计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的种种tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word2vec资料的大合集,对word2vec感兴趣的意中人能够看看

介绍: 接纳Torch用深度学习网络驾驭NLP,来自推特 人工智能的作品.

介绍:本课程将解说无监察和控制特征学习和深度学习的首要意见。通过学习,你也将促成多少个效益学习/深度学习算法,能看出它们为您办事,并就学怎么使用/适应那一个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(尤其是如数家珍的监察学习,逻辑回归,梯度下跌的想法),假设您不领会那几个想法,大家提议你去那里机械学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其它那有关那套教程的源代码在github上边已经有python版本了 UFLDL
Tutorial Code

介绍:Instagram激情分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:君越语言是机械学习的首要语言,有诸多的朋友想深造汉兰达语言,不过接连忘记一些函数与首要字的含义。那么那篇小说或者能够帮衬到你

介绍: (CRAN Task Views,
34种常见任务,每一种职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,空间音信分析,多重变量分析,计量文学,心情计算学,社会学总结,化学计量学,环境科学,药物代谢引力学

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:华盛顿大学的机械视觉(2016),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍: 深度学习的周到硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:小编是NLP方向的博士,短短几年内钻探成果颇丰,推荐新入门的情人阅读.

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,快的原故一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:scikit-learn是在SciPy基础上营造的用来机器学习的Python模块。

介绍:深切浅出LSTM.

介绍:
分类整理的机器视觉相关能源列表,秉承Awesome体系风格,有质有量!小编的换代频率也很频仍

介绍:那是一篇介绍机器学习历史的篇章,介绍很周到,从感知机、神经互连网、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

介绍:mllib实践经验分享

介绍: 二〇一六文本分析(商业)应用综述.

介绍:面向数据音讯的文书挖掘.

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有这一个奇骏NN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:本文重要介绍了在Hadoop2.0上应用深度学习,文章来源paypal

介绍:Blocks是依照Theano的神经互连网搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地成立和管制NN模块.

介绍: CMU的优化与人身自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基本,值得长远学习 国内云(视频)

介绍:那是一本由雪城大学新编的第3版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想深造凯雷德语言的同班选读。

介绍:此书在音讯寻找领域分明,
除提供该书的免费电子版外,还提供三个IWrangler财富列表 ,收录了新闻寻找、互连网音讯寻找、搜索引擎实现等地点有关的书本、切磋中央、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:
机器学习中的数学,作者的研讨方向是机械学习,并行计算如若您还想打听一些别的的能够看看他博客的别样文章

介绍:推荐系统经典随想文献

介绍:基于神经互联网的自然语言依存关系解析器(已集成至Stanford
CoreNLP),特点是超快、准确,最近可处理中国和英国文语言材质,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
 思路达成.

介绍:Instagram技术团队对前段时间开源的岁月类别非常检查和测试算法(S-H-ESD)昂Cora包的牵线,个中对丰盛的定义和分析很值得参考,文中也论及——非凡是强针对性的,有些圈子支出的百般检查和测试在别的领域直接用可不行.

介绍:FudanNLP,这是2个清华高校电脑大学开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里富含中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等效用,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:python的1柒个关于机器学习的工具

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:预测模型入门.

介绍:下集在那边神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编该怎么抉择机器学习算法,那篇文章相比较直观的相比较了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的三六九等,此外研商了范本大小、Feature与Model权衡等题材。此外还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:Facebook新trends的着力落到实处框架.

介绍:这又是一篇机器学习初专家的入门文章。值得一读

介绍:面向机器学习/深度学习的数码向量化学工业具Canova,github,
帮助CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文件向量化.

介绍:那是北达科他理工业余大学学学做的一免费课程(很勉强),这一个能够给你在深度学习的旅途给您2个学学的笔触。里面涉及了部分骨干的算法。而且告诉您怎么去行使到实际条件中。中文版

介绍:这一篇介绍借使规划和治本属于你协调的机器学习项目标篇章,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:作者是发源百度,但是他自作者已经在二零一五年十二月份申请离职了。不过那篇著作很不利纵然您不明了深度学习与帮忙向量机/总括学习理论有怎样关联?那么应该立刻看看那篇文章.

介绍:
格外好的商讨递归神经互联网的篇章,覆盖了ENCORENN的概念、原理、练习及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有一篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐

介绍:KDNuggets分别总括了二零一六年十五个阅读最多以及享受最多的文章。我们从中能够看出多少个核心——深度学习,数据地工学家职业,教育和工资,学习数据正确的工具比如PRADO和Python以及公众投票的最受欢迎的数据正确和多少挖掘语言

介绍:基于机器学习的纰漏检查和测试工具VDiscover.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式奥迪Q5机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:IEPY是二个瞩目于关系抽取的开源性音信抽取工具。它根本针对的是索要对大型数据集举办音讯提取的用户和想要尝试新的算法的化学家。

介绍:Francis Bach同盟的关于稀疏建立模型的新综合(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使用,而且首先有的有关Why does
the l1-norm induce sparsity的表明也很科学。

介绍: Topic modeling 的经文杂谈,标注了关键点

介绍:AndrewNg关于深度学习/自学习/无监督特征学习的告知,国内云.

介绍:Quepy是经过变更自然语言难点由此在数据库查询语言中展开查询的四个Python框架。他得以省略的被定义为在自然语言和数据库查询中分裂类别的难点。所以,你不要编码就足以建立你协调的1个用自然语言进入你的数据库的体系。未来Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的帮衬。并且布置将它延伸到其余的数据库查询语言。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(二)

介绍:神经网络学习资料推荐.

介绍:面向机器学习的高斯进程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选用与超参优化、高斯模型与别的模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1996年启幕到当下积淀了不乏先例的正式词语解释,假诺你是1人刚入门的朋友.能够借那本词典让投机成长更快.

介绍:相比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着南开结业、MIT
攻读博士学位的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:深度学习阅读清单

介绍:那是一本巴黎高师计算学著名教师特雷沃 Hastie和罗BertTibshirani的新书,并且在二零一五年菊秋早就开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:二个纵深学习能源页,资料很丰硕.

介绍:好多数码科学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:计算学习是关于电脑基于数据营造的可能率总计模型并动用模型对数码进行前瞻和剖析的一门科学,计算学习也化为总括机器学习。课程来自上海复旦

介绍:里面融合了重重的财富,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

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:标题非常的大,从新手到学者。但是看完上边装有材质。肯定是大方了

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

介绍:本文是对《机器学习实战》笔者Peter哈灵顿做的三个访谈。包涵了书中部分的疑云解答和某个私家学习提议

介绍:还有续集旗帜显著深度学习方法概述(二)

介绍:deeplearning.net整理的吃水学习数据集列表.

介绍:小编是摩托罗拉技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席化学家的李航大学生写的关于音讯寻找与自然语言处理的稿子

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

介绍:博士学位诗歌:ELM钻探进展.

介绍:另外小编还有一篇元算法、AdaBoost python实现小说

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是八个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它达成了谷歌(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长长期回忆LSTM) 和澳大利亚国立 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互连网奥迪Q3NN)的算法。NeuralTalk自带了三个磨炼好的动物模型,你能够拿狮子大象的肖像来尝试看

介绍:对本土壤化学特征学习的辨析

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

介绍:不会总计如何做?不知底怎么着抉择适合的总括模型怎么办?那那篇小说你的佳绩读一读了巴黎综合理工科Joshua
B. Tenenbaum和加州伯克利分校Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇关于automatic
statistician的稿子。能够自行采纳回归模型种类,还可以活动写报告…

介绍:讲总括机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,别的三本是哈特ley的《多图几何》、冈萨雷斯的《数字图像处理》、拉法埃尔C.冈萨雷斯 / 理查德 E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:Ebook Learning Spark.

介绍:经典老文,复杂互连网社区意识的登时算法,Gephi中的Community
detection
即依据此.

介绍:把当年的叁个ACM Trans. on Graphics
(TOG)随想中的代码整理为贰个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。能够实时的收集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C卡宴F也会继续公开。

介绍:
机器学习公开课汇总,纵然其间的有点课程已经归档过了,不过还某个的音讯并未。感激课程图谱的小编

介绍:
研讨深度学习活动编码器如何有效应对维数灾荒,国内翻译

介绍: social networks course

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 二零一三科目。有mp4,
mp5,
pdf各类下载 他是London高校教学,如今也在Twitter工作,他2015年的8篇论文

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

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

介绍:本项目采取了Microsoft Azure,能够在几分种内形成NLP on Azure
Website的布署,立时开头对FNLP种种风味的试用,只怕以REST
API的情势调用FNLP的言语分析效益

介绍:Storm手册,国内有粤语翻译版本,感谢小编.

介绍:Fuel为你的机械学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAGL450-10
(图片数据集), 谷歌(Google)’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你接纳他来由此很多样的方法来顶替本人的多少。

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂谈Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用EnclaveNN和PV在心理分析功用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发布在github(近期是空的)。那象征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%8/1082%E8%BF%99%E6%84%8F%E5%91%B3%E7%9D%80Paragraph) Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:深度学习(模型)低精度(陶冶与)存储.

介绍:部分中文列表

介绍:
援助node.js的JS神经互联网库,可在客户端浏览器中运转,匡助LSTM等 github地址

介绍:用斯ParkerMLlib落成易用可扩展的机械学习,境内镜像.

介绍:机器学习预测股票市镇的四个难题.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

介绍:GL450文本处理手册.

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:作者与Bengio的弟兄Samy 09年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)一九九〇年《自动语音识别》专著,其博士生导师、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍:迁移学习的国际领军士物.

介绍:Jordan教师(迈克尔 I.
Jordan)教授是机器学习园地神经互连网的大牛,他对纵深学习、神经互联网有着很深远的趣味。因而,很多讯问的难题中包涵了机器学习世界的各项模型,乔丹助教对此一一做了说明和展望。

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检查和测试,其余还有一篇AWS布置教程

介绍:那是一本关于分布式并行处理的数量《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,笔者是巴黎高师的James L.
McClelland。重视介绍了种种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参考下

介绍:机译学术杂文写作方法和技能,Simon Peyton Jones的How to write a
good research
paper
同类录制How
to Write a Great Research
Paper
,how to paper
talk
.

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

介绍:(PyCon二零一四)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:常晤面试之机器学习算法思想简单梳理,别的笔者还有部分别的的机器学习与数码挖掘小说深度学习文章,不仅是理论还有源码。

介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.

介绍:用于改正语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和心情分类成效很好.福寿齐天代码.

介绍: 贰个学术搜索引擎

介绍: 深度学习卷积概念详解,深切浅出.

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,小编对于例子的挑选、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

介绍: Quora上的核心,研究Word2Vec的幽默应用,OmerLevy提到了他在CoNLL二零一六一级诗歌里的剖析结果和新格局,DanielHammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:三个一级级完整的机械学习开源库总括,即便您觉得这么些碉堡了,那前边这么些列表会更让您好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热情的恋人举办了翻译汉语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:WSDM二零一六最佳随想把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比一般的propagation
model特别深远一些。通过全局的安澜分布去求解各类节点影响全面模型。要是合理(转移受到附近的影响全面影响)。能够用来反求每一个节点的熏陶周到

介绍: 本文基于<支持向量机的反复限定价格订单的动态建立模型>选用了 Apache
Spark
和SparkMLLib从London股交所的订单日志数据创设价格活动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:2015年国际机器学习大会(ICML)已经于3月21-2二十二日在江山议会着力隆重举行。此次大会由微软澳大太原商量院和清华东军事和政院学生联合会手主办,是其一装有30多年历史并著名世界的机器学习园地的盛会第一遍赶到中华夏族民共和国,已成功吸引全球1200多位专家的报名参加。干货很多,值得深切学习下

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:关于深度学习和SportageNN的商量 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

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

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 Taylor近来在McGillUniversity研究钻探会上的报告,还提供了一多重讲机器学习方法的ipn,很有价值 GitHub.国内

介绍: Fields是个数学琢磨为主,上边的那份ppt是根源菲尔德s举行的运动中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍:那是一篇有关图像分类在深度学习中的文章

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:那是一份Python机械学习库,假设你是一人python工程师而且想深切的就学机器学习.那么那篇小说只怕能够协理到你.

介绍:加州Berkeley高校大学生Aria
Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文,从Newton法讲到拟Newton法,再讲到BFGS以及L-BFGS,
图像和文字并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同班能够明白一下

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:杰弗里·埃弗Rees特·辛顿
F中华VS是1个人大不列颠及英格兰联合王国出生的乘除机学家和心绪学家,以其在神经互联网方面包车型的士孝敬闻名。辛顿是反向传来算法和比较散度算法的发明人之一,也是深浅学习的深入推进者.

介绍: 来自CMU的艾德 Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,小编用Shannon Entropy来描写NLP中各项职务的难度.

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别已经是如数家珍,有些只怕还是第②回听闻,内容超越文本、数据、多媒体等,让他俩伴您从头数据科学之旅吧,具体包含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调节梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经互联网,互联网经过陶冶能够做出惊人和完美的东西出来。其它小编博客的此外小说也很不错。

介绍:做深度学习怎样抉择GPU的建议

介绍:完成项目早就开源在github上面Crepe

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

介绍:用基于梯度下落的不二法门陶冶深度框架的实施推荐指导,笔者是Yoshua
Bengio
 .感谢@xuewei4d
推荐

介绍:那是一篇有关机器学习算法分类的稿子,相当好

介绍:微软探究院深度学习技术中心在CIKM二〇一五上关于《自然语言处理的深度学习理论与事实上》教学讲座的幻灯片

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:散文+代码:基于集成方法的Facebook激情分类,落到实处代码.

介绍:倘诺您从事互连网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言领会,只怕生物音信学,智能机器人,金融展览会望,那么那门宗旨课程你必须深刻通晓。

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
二〇一六年八月16日开始拍片,该课属于MIT硕士级其余教程,对机器人和非线性重力系统感兴趣的仇敌不妨可以挑衅一下那门科目!

介绍:雅虎商讨院的多少集汇总:
包蕴语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总括广告学数据,图像数据,竞技数据,以及系统类的数量。

介绍:Codalab图像标注比赛排名+各家随想,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术相关杂文.

介绍:Sibyl 是二个监督式机器学习系列,用来化解预测方面包车型地铁难题,比如
YouTube 的录制推荐。

介绍:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,其它还援引1个纵深学习入门与综独资料

介绍:它是三个由有用的工具和一般数据科学任务的恢弘组成的三个库程序。

介绍:本章中作者计算了三代机器学习算法达成的嬗变:第二代非分布式的,
第一代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的恢宏,第二代如Spark和Storm达成了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:16位数据科学家语录精选.

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做科学普及LDA主旨抽取.

介绍:免费的机械学习与数学书籍,除此之外还有其余的免费编程书籍,编制程序语言,设计,操作系统等.

介绍:莱斯高校(Rice University)的深度学习的票房价值理论.

介绍:CIKM 二〇一五 杰夫 迪恩、Qi Lu、Gerhard Weikum的主旨报告的幻灯片,
Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

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

介绍:推文(Tweet)(Instagram)人工智能研讨院(FAIPAJERO)开源了一多重软件库,以帮手开发者建立更大、更快的吃水学习模型。开放的软件库在
Instagram 被称作模块。用它们替代机械学习园地常用的开发条件 Torch
中的暗中认可模块,能够在更短的时间内陶冶更大范围的神经网络模型。

介绍:CRUISERKHS是机械学习中要害的定义,其在large
margin分类器上的运用也是广为熟谙的。假使没有较好的数学基础,直接领会CR-VKHS恐怕会不错。本文从核心运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,一共才12页。

介绍:介绍CNN参数在接纳bp算法时该怎么演习,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,尽管和MLP的bp算法本质上同一,但情势上照旧有个别不一致的,很肯定在做到CNN反向传播前询问bp算法是必须的。其余小编也做了八个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

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

介绍:机器学习模型,阅读那些剧情需求有肯定的根底。

介绍:四个基于OpenGL达成的卷积神经网络,补助Linux及Windows系.

介绍:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理体系.

介绍:Python实现线性回归,小编还有其它很棒的篇章援引可以看看

介绍:怎么样行使深度学习与大数额营造对话系统

介绍:一本学习人工智能的书籍,我是Yoshua
Bengio,相关境内通信

介绍:
洛杉矶大学与谷歌同盟的新诗歌,深度学习也足以用来下围棋,听说能落得六段水平

介绍:总括了机器学习的经文图书,包蕴数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

介绍:就算要在一篇文章中匹配捌万个根本词如何做?Aho-Corasick 算法利用添加了回来边的Trie树,能够在线性时间内完毕匹配。
但假设合作拾万个正则表明式呢 ?
那时候能够用到把四个正则优化成Trie树的章程,如马来西亚人写的 Regexp::Trie

介绍:libfacedetection是布Rees班高校开源的一人脸图像识别库。包罗正面和多视角人脸检查和测试八个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第壹),能估算人脸角度。

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:生物艺术学的SPA瑞鹰K大数额应用.并且Berkeley开源了他们的big data
genomics系统ADAM,别的的情节能够关心一下官方主页.

介绍:用亚马逊(亚马逊)的机械学习建筑的简易软件收集。

介绍:基于Caffe的增长速度深度学习系统CcT.

介绍:那是法兰克福大学做的一个纵深学习用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实在应用案例。有源码

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总括中的应用

介绍:deeplearning4j官网提供的实际利用场景NN选用参考表,列举了一些典型难题提议利用的神经网络

介绍:完结神经图灵机(NTM),项目地址,别的推荐相关神经图灵机算法.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:
叁个开源语音识别工具包,它近期托管在sourceforge上面

介绍:
1)词频与其降序排序的关系,最知名的是语言学家齐夫(Zipf,一九零一-1949)一九四九年建议的Zipf‘s
law,即双方成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九二五-
二零零六)引入参数校正了对甚高频和啥低频词的描绘 2)Heaps’ law:
词汇表与语言材质规模的平方根(那是三个参数,阿尔巴尼亚语0.4-0.6)成正比

介绍:{swirl}数据训练营:帕杰罗&数据正确在线交互教程.

介绍:机器学习的算法很多。很多时候思疑人们都以,很多算法是一类算法,而有点算法又是从别的算法中延长出来的。那里,我们从多少个方面来给我们介绍,第二个地点是上学的方法,第三个方面是算法的类似性。

介绍: 二个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍:用于Web分析和多少挖掘的票房价值数据结构.

介绍:本文共有四个类别,小编是出自IBM的工程师。它最主要介绍了推荐介绍引擎相关算法,并扶助读者极快的兑现这么些算法。 深究推荐引擎内部的秘闻,第 
2 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,追究推荐引擎内部的神秘,第叁 部分:  深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:贾扬清(Google大脑物法学家、caffe创设者)微信讲座记录.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其余机器学习小说也不错.

介绍:分类体系的维数苦难.

介绍:吴军政大学学生是时下谷歌(Google)中国和东瀛日语搜索算法的要紧设计者。在谷歌(Google)其间,他领导了成都百货上千研究开发项目,包罗不少与中文相关的出品和自然语言处理的类型,他的新个人主页.

介绍:华盛顿高校的Machine Learning Paper Repository.

介绍:IPN:监督学习方法言传身教/相比参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN,
Naive Bayes等方法.

介绍: 十分有力的Python的数量解析工具包.

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

介绍:Netflix工程老总眼中的归类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:总结机视觉数据集不完全集中

介绍:出自MIT,研商加密数据飞速分类难点.

介绍: 使用Ruby落成简单的神经网络例子.

介绍:国际人工智能联合会议起用杂谈列表,超过一半随想可应用谷歌(Google)找到.

介绍:今后上千行代码概率编制程序(语言)完毕只需50行.

介绍:在半监察学习,multi-label学习和合并学习地点在国际上有一定的熏陶力.

介绍:
机器学习无疑是近来数据解析世界的一个热点内容。很四人在经常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总计一下广大的机械学习算法,以供你在干活和上学中参考.

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:基于TopSig的雅量(7亿+)网页聚类.

介绍:【“机器学习”是怎么样?】JohnPlatt是微软研商院独立物艺术学家,17年来他平素在机械学习园地耕耘。近期机器学习变得敬而远之,Platt和同事们遂决定设立博客,向群众介绍机器学习的钻探进展。机器学习是哪些,被应用在何地?来看Platt的这篇博文

介绍:文中涉及的三篇杂谈(机器学习那个事、无监察和控制聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很精美

介绍:该科目是天涯论坛公开课的收款课程,不贵,一级福利。重要适合于对应用XC60语言实行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:NYU 二〇一五年的纵深学习课程资料,有录像

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍: 新闻寻找排序模型BM25(贝斯特ing Matching)。1)从经典可能率模型演化而来
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逆文书档案频率;TF索引项频率;文书档案长度归一化。3)并且带有集成学习的思辨:组合了BM11和BM15多少个模型。4)小编是BM25的提出者和Okapi达成者罗伯森.

介绍:矩阵和数码的随机算法(UC Beck雷 2011).

介绍:机器学习最佳入门学习材质汇聚是专为机器学习初大方推荐的上乘学习财富,帮忙初学者快捷入门。而且那篇小说的介绍已经被翻译成中文版。若是您多少熟习,那么自身提议你先看一看汉语的牵线。

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,作品首要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式达成,以及显示一些简易的例证并提议该从哪里上手.中文版.

介绍:CNN开源完成横向评测,参加评比框架包罗Caffe 、Torch-⑦ 、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现卓越.

介绍:新书预览:模型机器学习.

 

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend
 用到了deep
model组织特征; Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock
Prediction
用到了stock
network。

介绍:【语言材质库】语言材质库能源集中

介绍:Ramp是三个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的消除方案的库程序。他是二个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和计算工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了2个简便的评释性语法探索效率由此能够赶快有效地执行算法和更换。

介绍:谷歌(基础结构)栈.

介绍:Go语言编写的自然语言处理工科具.

介绍:机器学习教会了我们如何?

介绍:里面基本没提到到现实算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的居多用到,以及她们在做推荐进度中获得的部分经历。末了一条经验是应有监察和控制log数据的品质,因为推荐的品质很信赖数据的品质!

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

介绍:把机器学习进步的级别分为0~4级,每级须要上学的教材和驾驭的学识。那样,给机器学习者提供二个前行的不二法门图,避防走弯路。其余,整个网站都以关于机器学习的,财富很丰硕。

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:这一个里面有为数不少有关机器学习、信号处理、总括机视觉、深远学习、神经网络等领域的豁达源代码(或可实施代码)及有关散文。科学商讨写诗歌的好财富

介绍:LinkedIn 开源的机械学习工具包,支持单机, Hadoop cluster,和 Sparkcluster 重点是 logistic regression 算法

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:我王益近年来是腾讯广告算法总裁,王益硕士结束学业后在google任商量。那篇文章王益博士7年来从谷歌(Google)到腾讯对于分布机器学习的见闻。值得细读

介绍:每一天请二个大牛来讲座,主要涉嫌机械学习,大数目解析,并行总计以及人脑探究。https://www.youtube.com/user/smolix (需FQ)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理连串之(三)

介绍:看难题你曾经知晓了是怎么样内容,没错。里面有过多经文的机械学习随想值得仔细与反复的阅读。

介绍:Java机器学习相关平台和开源的机器学习库,依据大数目、NLP、总结机视觉和Deep
Learning分类举办了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

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

介绍:Ben Jones的数据可视化建议.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:Book,video.

介绍:许多同核查于机械学习及深度学习的迷惑在于,数学方面业已大概驾驭了,不过动起手来却不明白怎么着出手写代码。加州圣地亚哥分校深度学习博士Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的吃水学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互联网和SVM.

介绍:杰弗里 Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一些介绍性文章和课件值得学习

介绍:音讯几何学及其在机械学习中的应用

介绍:深度学习在大数额解析世界的利用和挑衅.

介绍:面向体系学习的TiggoNN综述.

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

介绍:
HMM相关小说,其它推荐中文分词之HMM模型详解

介绍:笔者发现,经过调参,古板的法子也能和word2vec拿走大致的功力。其余,无论作者怎么试,GloVe都比可是word2vec.

介绍: 小编是360电商技术组成员,这是一篇NLP在汉语分词中的应用

介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU大概达到线性加快。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet演练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项指标cxxnet比较,选择动态数据流引擎,提供愈多灵活性。以往将和cxxnet一起组成为mxnet项目,互取优势.

介绍:NLP常用音信能源* 《NLP常用消息财富》

介绍:格外好的纵深学习概述,对二种流行的深度学习模型都开展了介绍和座谈

介绍: DeepMind故事集集锦

介绍:诗歌:通过隐私知识迁移磨炼帕杰罗NN.

介绍:最新的Spark summit会议资料.

介绍:计算机视觉入门从前景目标检查和测试1(计算)

介绍:前谷歌(Google)广告系统工程师Josh 威尔s
讲述工产业界和教育界机器学习的异同,大实话

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

介绍:在此间你能够见见最近深度学习有啥样新取向。

介绍:Scikit-learn
是依据Scipy为机械学习建筑的的叁个Python模块,他的表征正是八种化的归类,回归和聚类的算法包罗扶助向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也筹划出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

介绍:
十分棒的强调特征选拔对分类器首要性的稿子。情绪分类中,依照互音信对复杂高维特征降维再利用节约财富贝叶斯分类器,取得了比SVM更能够的效应,磨练和分类时间也大大降低——更主要的是,不必花大批量光阴在读书和优化SVM上——特征也一致no
free lunch

介绍:激情时刻更惜字——MIT的新颖Facebook商量结果.

介绍: 人脸识别贰遍开发包,免费,可商用,有示范、范例、表明书.

介绍:谷歌探究院的Christian
Szegedy在谷歌商讨院的博客上简要地介绍了她们当年在座ImageNet取得好战表的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的取舍

介绍:安德雷j
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在那边

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:深度学习的总计分析V:泛化和正则化.

介绍:北大东军事和政院学副教师,是图挖掘地方的大方。他主持设计和实现的Arnetminer是境内当先的图挖掘系统,该系统也是四个议会的支撑商.

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍: 用计算和因果方法做机械学习(摄像告诉)

介绍:机器学习晚报里面推荐很多内容,在此处有部分的大好内容便是源于机器学习日报.

介绍:《机器学习的计算基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各重庆大学内容都伴有实际例子及数码,书中的例子程序都以用凯雷德语言编写的。

介绍:利用(Metamind)深度学习机关发现篮赛精粹片段.

介绍:总计机视觉入门之行人检查和测试

介绍:谷歌对推特 DeepFace的强有力回手—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上完成99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴定分别和聚类.

介绍:笔者是总结机研二(写作品的时候,现在是二〇一四年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.那是少数他的经验之谈.对于入门的情侣或然会有援助

介绍:NIPS CiML 2015的PPT,NIPS是神经音讯处理系统进展大会的英文简称.

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

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中等计算学(36-705),聚焦计算理论和方法在机器学习世界应用.

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的故事集

介绍: 大规模机器学习流程的营造与安插.

介绍:如若您还不精通怎么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。那篇作品已经被翻译成中文,若是有趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:用巨型语言材质库学习概念的层次关系,如鸟是鹦鹉的顶头上司,鹦鹉是虎皮鹦鹉的顶头上司。立异性在于模型构造,用因子图刻画概念之间依存关系,因引入兄弟关系,图有环,所以用有环扩散(loopy
propagation)迭代计量边际可能率(marginal probability).

介绍:第⑦二届中夏族民共和国”机器学习及其应用”研究斟酌会PPT

介绍:二零一四年一月CMU实行的机械学习清夏课刚刚竣事有近50时辰的录制、十七个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。全部13名教授都以牛人:包蕴大牛汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是盛名学校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

介绍:有趣的机器学习:最显眼入门指南,中文版.

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作非常的屌(就像是大数据)。其实过多人都还不知底哪些是深度学习。那篇文章行远自迩。告诉您深度学毕竟是什么样!

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。推荐系统能够说是一本情有可原的阅读稿,关于模型还推荐一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:Python版可视化数据总结开源库.

介绍:deep net highlights from 2014.

介绍:UT Austin助教EricPrice关现今年NIPS审阅稿件实验的详细分析,他代表,依照本次试验的结果,若是今年NIPS重新审阅稿件的话,会有二分之一的故事集被拒。

介绍:基于CNN+LSTM的摄像分类,google演示.

介绍:github上面九十四个要命棒的体系

介绍:谷歌(Google)地图解密

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go七个本子的代码

介绍:机器学习入门书籍,实际介绍

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的小伙伴联手商讨有关于机器学习的多少个理论性难题,并付出一些有意义的定论。最后经过一些实例来证实那一个理论难题的情理意义和骨子里应用价值。

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:
DEEPLEA汉兰达NING.UNIVE昂科威SITY的诗歌库已经选定了963篇经过分类的吃水学习故事集了,很多种经营文散文都早已选定

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:ggplot2速查小册子,除此以外一个,别的还引进《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

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

介绍:机器学习在导航上边的应用.

介绍:Neural Networks 德姆ystified类别录像,StephenWelch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的早已算相比较详细的了

介绍:
成G上T的学问数据,HN目前热议话题,宗旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的点子,通过BT软件,XC60SS订阅各集合即可

介绍:《线性代数》是《机器学习》的关键数学开头课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂越发不便于,倘使一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的兴趣。笔者个人推举的顶级《线性代数》课程是哈佛吉尔伯特Strang教师的课程。 学科主页

介绍:经典难题的新商量:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:本文依照神经互联网的迈入进度,详细讲解神经网络语言模型在各种阶段的样式,当中的模子蕴涵NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,总计的专门好.

介绍:NuPIC是多个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮肤的准确总计办法。HTM的主导是基于时间的不停学习算法和储存和撤回的时间和空间格局。NuPIC适合于五花八门的标题,特别是检查和测试分外和展望的流多少来源于。

介绍:怎么样评论机器学习模型类别小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:利用机用器学习在浮言的鉴定分别上的选取,其余还有八个。1个是可辨垃圾与虚假信息的paper.还有二个是网络舆情及其分析技术

介绍:本文即使是写于2013年,可是那篇作品完全是笔者的阅历之作。

介绍: 二个讲机器学习的Youtube录制教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:15年圣菲波哥大纵深学习高峰会议录制采访,境内云盘

介绍:这一种种工具通过与scikit-learn包容的API,来创制和测试机器学习效果。那些库程序提供了一组织工作具,它会让你在许多机械学习程序选拔中很受用。当你使用scikit-learn那个工具时,你会感觉到备受了极大的帮带。(尽管那只可以在你有例外的算法时起效果。)

介绍:那并不是一篇文书档案或书籍。那是篇向图灵奖得主唐Nader Knuth提问记录稿:
近年来, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon克莱斯勒等大神向Knuth提议了二十一个难题,内容包蕴TAOCP,P/NP难题,图灵机,逻辑,以及为啥大神不用电邮等等。

介绍:Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。
它的指标是提供灵活、简单选取并且强大的机器学习算法和拓展各样各个的预约义的环境中测试来相比你的算法。

介绍:西弗吉尼亚理管理高校深度学习与自然语言处理课程,部分学科笔记词向量引言

介绍:初大家怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术质感

介绍:Pylearn是1个让机器学习钻研简单化的依照Theano的库程序。

介绍:雅虎约请了一名源于本古里安高校的访问学者,制作了一套关于机器学习的多重视频课程。本课程共分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等平常机器学习算法的争鸣基础知识。

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

介绍:谷歌用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

介绍: Awesome连串中的公开数据集

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
,支持营造种种互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的事态下中央达到规定的标准线性增加速度。12块Titan
20钟头能够形成谷歌net的磨练。

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

介绍:录制+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在1回机器学习聚会上的报告,关于word2vec会同优化、应用和扩展,很实用.国内网盘

介绍:”Mining of Massive Datasets”公布第1版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, 杰夫 Ullman 新版增添Jure
Leskovec作为合营我,新增社交网络图数据挖掘、降维和科学普及机器学习三章,电子版依然免费.

介绍:Coursera上的推荐系统导论(Introduction to Recommender
Systems)公开课.

介绍: Stanford的特雷沃 Hastie教授在H2O.ai
Meet-Up上的告知,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年同主题报告 、讲义.

介绍:16本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手提式有线电话机方面任意时刻去读书。不多小编建议你看完一本再下载一本。

介绍:
自回归滑动平均(A路虎极光MA)时间连串的粗略介绍,A卡宴MA是切磋时间系列的基本点形式,由自回归模型(ARAV4模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍:UCLA的Jens Palsberg依据谷歌(Google)Scholar建立了多少个处理器世界的H-index牛人列表,我们耳熟能详的各样领域的大牛绝半数以上都在榜上,包含一位诺Bell奖得主,叁20位图灵奖得主,近百位米利坚工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在此间推荐的缘故是豪门可以在google通过寻找牛人的名字来博取更加多的能源,那份质感很宝贵.

介绍:机器学习课程

介绍:一篇有关CNN模型对象识别Paper.

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习消除法律相关分析和预测难题,相关的法规选拔包蕴预测编码、早期案例评估、案件完全情状的估算,定价和工作职员预测,司法行为预测等。法律领域大家或然都比较面生,不妨理解下。

介绍:那篇文章紧倘使以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的现实使用,RankNet对NDCG之类不灵活,参加NDCG因素后成为了拉姆daRank,同样的想想从神经互连网改为利用到Boosted
Tree模型就马到成功了兰姆daMALANDT。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
二零零六 Learning to Rank
Challenge头名得主,排序模型方面有RankNet,拉姆daRank,拉姆daMASportageT,越发以LambdaMA昂CoraT最为杰出,代表杂谈为: From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有众多名高天下的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:ACL候任主席、巴黎综合理工科高校总计机系ChrisManning教师的《自然语言处理》课程全体录制已经得以在瑞典皇家理工科公开课网站上阅览了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也得以下载。

介绍:Pandas十分钟速览,ipn.

介绍:机器学习速查表

介绍:浦项科学技术吉尔伯特 Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特 Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

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

介绍:《巴黎综合理哲高校蒙特卡洛方法与自由优化学科》是北大应用数学大学生教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的心上人一定要探望,提供授课录像及课上IPN讲义.

介绍:那是2个机器学习资源库,纵然比较少.但蚊子再小也是肉.有特出部分.其余还有三个由zheng
Rui整理的机器学习财富
.

介绍:Pattern
是Python语言下的3个网络挖掘模块。它为数量挖掘,自然语言处理,互联网分析和机器学习提供工具。它援助向量空间模型、聚类、援助向量机和感知机并且用KNN分类法实行分类。

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区保安着30四个数据集。询问数据集

介绍:NLPI科雷傲/ICTCLAS201伍分词系统一发布表与用户沟通大会上的演说,请更多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言包罗:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术切磋 李然-大旨模型

介绍:深度学习vs.大数据——从数额到文化:版权的斟酌,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它至关心尊敬假使在众多可取得的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中行使监察和控制分类法。
它还执行特征选拔。
这么些分类器在很多方面相结合,能够形成差别的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK帮忙的K-means聚类等分门别类体系。

介绍:深度学习阅财富列表

介绍:在今年的IEEE/IFIP可信赖系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的核心发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来缓解预测方面包车型大巴题材,比如YouTube的录制推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:大数据数据处理能源、工具不齐全列表,从框架、分布式编制程序、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存款和储蓄、机器学习等。非常赞的能源集中。

介绍:Murano语言教程,别的还援引三个GL450语言教程An Introduction to
R
.

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来诠释机器学习重点概念:1. Bias/Variance
Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 4. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很显然

介绍:提供总计机视觉、机器视觉应用的集团新闻汇总.应用领域包蕴:自动协理驾车和交通管理、眼球和尾部跟踪、影视运动分析、电影和电视业、手势识别、通用视觉系统、各个工业自动化和考查、医药和海洋生物、移动装备目的识别和A本田CR-V、人群跟踪、录制、安全监督、生物监察和控制、三维建立模型、web和云应用.

介绍:REP是以一种和谐、可再生的章程为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有二个合并的分类器包装来提供各样各个的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它能够在三个群众体育以平行的方式练习分类器。同时它也提供了2个交互式的情节。

介绍:3个用来相当慢的总括,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:用SGD能便捷到位磨练的大面积(多层)深度互连网HN.

介绍:预测模型的八个方面.

介绍:里面依据词条提供了好多资源,还有连锁文化结构,路线图,用时间长度短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:快速入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

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

介绍:摄像由哈利法克斯希伯来高校(Caltech)出品。须求乌克兰语底子。

介绍:使用Neo4j 做影片评论的情义分析。

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:Wired杂志报道了UCLA数学大学生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轶事,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600万题材答案,对她们开始展览了计算抽样及聚类分析(图2,3),最终终于到手了真爱。科学技术改变命局!

介绍:
【神经科学碰推人工智能】在脸部识别上您自身都以专家,尽管细微的区别也能辨别。商量已表明人类和灵长类动物在面部加工上差异于别的物种,人类选取梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识其余FFA活动,堪称神经科学与人工智能的无所不包结合。

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者近期在google工作,笔者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:这是一本图书,主要介绍的是跨语言音信寻找方面包车型大巴学识。理论很多

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:首固然讲述了运用福睿斯语言举办数量挖掘

介绍:“不可不看”的Python视频集锦.

介绍:用互连网图片合成延时录像(SIGGRAPH 2014).

介绍:很好的规则随飞机场(C中华VF)介绍小说,作者的求学笔记

介绍:现任南开大学首席教师、总括机软件博导。总结机科研所副所长.内部课程

介绍:亚马逊(Amazon)在机器学习方面的部分运用,代码示例.

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆高校爱德华·霍威教师.

介绍:2015华夏大数量技术大会30个人中央专家发言PDF下载

介绍:在Kaggle上不时取得不错战表的TimDettmers介绍了他协调是怎么采纳深度学习的GPUs,
以及个体如何创设深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

介绍:A*查找是人造智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的特等路线,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的实际上代价,h(n)是顶点n到对象顶点的推测代价。合集

介绍:CIKM Cup(或然叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM实行的国际数码挖掘比赛的名称。

介绍: 免费电子书《数据音信手册》,
国内有热心的爱人翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍:Chase
戴维斯在NICALX57015上的核心报告材质,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:卡耐基梅隆高校总括机大学语言技术系的资源大全,包涵大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,散文集,数据挖掘教程,机器学习财富.

介绍:那是英国人造智能实验室JurgenSchmidhuber写的时尚版本《神经互连网与深度学习综述》本综述的特征是以时间排序,从壹玖肆零年底步讲起,到60-80年间,80-90年份,一贯讲到两千年后及如今几年的拓展。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用极度周详.

介绍:机器学习各种方向归纳的网站

         希望转发的情人,你能够不用联系本人.可是必然要保存原作链接,因为这几个类型还在延续也在不定期更新.希望看到小说的对象可以学到更多.其余:有个别材料在中原做客必要梯子

参考:材质来源于网址

 

介绍:神经互连网陶冶中的Tricks之赶快BP,博主的其它博客也挺不错的.

介绍:机器学习最宗旨的入门小说,适合零基础者

介绍:机器学习的靶子是对总括机编制程序,以便利用样本数量或未来的经历来消除给定的难点.

介绍:基于scikit-learn讲解了有些机器学习技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征兵接兵纳和模型选择难题.

介绍:机器学习开源软件,收音和录音了各类机械学习的各个编制程序语言学术与商业的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ 

介绍:图像指纹的重新识别,笔者源码,国内翻译版本.

介绍:从硬件、图像到平常、生物、大数量、生物新闻再到量子总括等,Amund
Tveit等保证了三个DeepLearning.University小品种:收集从二零一五年启幕深度学习文献,相信能够视作深度学习的起源,github

介绍:(Python)核心模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:喵星人相关故事集集.

介绍:弗朗西斯 X. Diebold的《时序计量管艺术学》.

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

介绍:基于斯Parker的敏捷机器学习,摄像地址.

介绍:Andrej Karpathy 是德克萨斯奥斯汀分校大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界得到了科学商讨和工程上的突破,发的稿子不多,但各类都很朴实,在每2个题材上都做到了state-of-art.

介绍:从一九九六年始于在处理器科学的舆论中被引用次数最多的杂文

介绍:1)机译Sequence to Sequence
NIPS14
 2)成分句法GRAMMAR
AS FOREIGN LANGUAGE

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新一期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“最近正好开拍,课程4K高清录制一起到Youtube上,如今刚好更新到 2.4
Exponential
Families,课程摄像playlist
感兴趣的同窗能够关心,非凡适合入门.

介绍:【神经网络黑客指南】以往,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好学习它?能够让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS笔者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你起来写代码,一切将变得一五一十。他刚发表了一本书籍,不断在线更新

介绍:音讯时代的总括机科学理论,近来国内有纸质书购买,iTunes购买

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原始的Cheat
Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文书档案的链接,方便浏览

介绍:那本书是由谷歌商行和MIT共同出品的处理器科学中的数学:Mathematics
for Computer
Science
,埃里克Lehman et al 二〇一一。分为5多数:1)注脚,归咎。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)可能率,随机行走。5)递归。等等

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

介绍:Python下的文书模糊匹配库,老库新推,可总计串间ratio(不难相似周到)、partial_ratio(局地相似周全)、token_sort_ratio(词排序相似全面)、token_set_ratio(词集合相似周全)等 github

介绍:白话数据挖掘十大算法.

介绍:二零一五ImageNet亚军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:CMU的总计系和总结机系著名助教Larry Wasserman
在《机器崛起》,比较了总结和机械和工具学习的出入

介绍:用结构化模型来预测实时股票市场价格.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统,国内译版.

介绍:
那是一篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java完毕。本文只记录基本概念与原理,并不关乎公式推导。文中的LDA达成基本部分选择了arbylon的Lda吉布斯萨姆pler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语言材质库上测试非凡,开源在GitHub上。

介绍:DataCamp中级CRUISER语言教程.

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾荒

介绍:网民问Berkeley机器学习大牛、美利哥双双院士迈克尔 I.
Jordan:”即便你有10亿比索,你怎么花?Jordan:
“作者会用那10亿港币建造贰个NASA级别的自然语言处理探讨项目。”

介绍:罗利高校人类语言技巧商量相关故事集.

介绍:用社交用户作为学习图片的二只特征,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),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的获取和洗涤;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:多少挖掘十大经典算法之一

介绍:CVP福睿斯2016上谷歌的CV研商列表.

介绍:Skdata是机器学习和总括的数据集的库程序。那些模块对于玩具难点,流行的微处理器视觉和自然语言的数据集提供专业的Python语言的选拔。

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的钻研期刊,每篇文章都包括贰个算法及相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是经过了同行业评比审的。IPOL是开放的没错和可重复的钻研期刊。小编一贯想做点类似的干活,拉近产品和技术之间的距离.

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell达成的2个开源的人造神经网络库,它抽象了网络创立、陶冶并选拔了高阶函数。该库还提供了一组预订义函数,用户可以应用七种措施组成这几个函数来操作实际世界数据。

介绍:机器学习速查表.

介绍:对于菲律宾语不好,但又很想学学机器学习的仇敌。是3个大的造福。机器学习周刊最近重点提供粤语版,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。多谢小编

介绍:
那是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,就算Escort语言
已经有接近的项目,但总归能够扩展八个可选项.

介绍:二零一五年国际总结机视觉与情势识别会议paper.

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:首借使沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包含几本综述作品,将近100篇故事集,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经网络的吃水学习的三个库程序,它利用的是因此PyCUDA来展开GPU和CUDA的加速。它是最要紧的神经网络模型的项目标工具而且能提供部分差异的移位函数的激活功效,例如引力,涅斯捷罗夫重力,信号丢失和甘休法。

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

介绍:这么些程序包容纳了大气能对您成功机器学习任务有扶持的实用程序模块。在这之中山高校量的模块和scikit-learn一起干活,其余的平日更有用。

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:随着大数额年代的赶来,机器学习变成化解难题的一种重庆大学且主要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都以1个敬而远之的矛头,不过学术界和工业界对机器学习的钻研各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的商讨,工业界侧重于怎么着用机器学习来缓解实际难点。这篇小说是美团的实在条件中的实战篇

介绍:华盛顿高校Pedro 多明戈斯共青团和少先队的DNN,提供随想和促成代码.

介绍:对自然语言处理技术大概机译技术感兴趣的亲们,请在建议自身牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动掌握语境、自动识别语义等等)在此以前,请通过谷歌(Google)学术不难搜一下,借使谷歌不可用,这么些网址有这么些圈子几大顶会的杂谈列表,切不可以偏概全,胡乱假如.

介绍:是Stanford 教授 安德鲁 Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器学习爱好者很闷热情的把那么些课程翻译成了国文。假诺您葡萄牙语不佳,能够看看那几个

介绍:机器学习开源软件

介绍:聚焦数据品质难点的答问,数据质量对各样层面集团的性情和频率都重点,文中总计出(不压制)22种典型数据品质难题表现的信号,以及卓绝的多寡品质化解方案(清洗、去重、统① 、匹配、权限清理等)

介绍:斯坦福的深浅学习课程的Projects 各个人都要写2个舆论级别的报告
里面有一对很有意思的施用 我们能够看看 .

介绍:
AMiner是1个学问搜索引擎,从学术网络中挖掘深度知识、面向科技(science and technology)大数量的掘进。收集近四千万小编新闻、九千万舆论音讯、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;帮衬专家搜索、机构排行、科学研商成果评价、会议排行。

介绍:小编是深度学习一线大牛Bengio组写的科目,算法长远显出,还有达成代码,一步步举办。

介绍:大数额处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:Videolectures上最受欢迎的2陆个文本与数码挖掘录像汇总

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(六)

介绍:推荐系统”特性化语义排序”模型.

介绍: 决策树

介绍:通过分析壹玖叁零年现今的交锋数据,用PageRank总括国际足球联合会世杯(FIFA-World-Cup)参加比赛球队排行榜.

介绍:很多商户都用机器学习来消除难点,进步用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和实惠呢?SparkMLlib 1.2中间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经济钻研讨的JeremyFreeman脑神经地艺术学家编写,最初是为了实时处理他们每半小时1TB的商量数据,今后公告给大家用了。

介绍: 零售领域的多寡挖掘文章.

介绍:”人工智能研究分许多派别。在那之中之一以IBM为表示,认为一旦有高质量总结就可收获智能,他们的‘雾灰’制伏了世道象棋季军;另一流派认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为若是找来专家,把他们的切磋用逻辑一条条写下,放到总计机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:那份文书档案来自微软研讨院,精髓很多。假使急需完全了然,须要自然的机器学习基础。可是有点地点会令人改头换面,毛塞顿开。

介绍:应对大数量时期,量子机器学习的首先个实验 paper
下载

介绍:基于Yelp数据集的开源心思分析工具正如,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

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