微软:赢在未来

作者:巴依老爷

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(二)

微软全息技术演示(视频链接)

介绍:【语料库】语料库资源集中

Windows 10 在首先年是免费开放升级之,随后是否收费还未规定,
所有第一年提升的用户就为非会见更收费。

《FudanNLP》

从没其余虚头巴脑的事物,发布会同样开始,就发表 Windows 用户(Windows
7、Windows 8/8.1 以及 WindowsPhone8/8.1)能还能够提升到 Windows
10!不仅如此,还提供永久生命周期的支持——而立一切都是免费之!

介绍:Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器上在图像、视频语义分析世界取得了科研与工程达标之突破,发之文章不多,但每个都异常朴实,在列一个题材及还得了state-of-art.

如只有这些的话,这大概是一致摆还不易的发布会。不过接下去全息项目与
HoloLens 就深受所有人数大跌眼镜了,全息设备,戴上 HoloLens
你因于大厅就能玩真实版「我之社会风气」,模拟在火星上行走,科幻小说里之想象终成现实。这种革命性技术带来的撞击难以言表,惊人程度不逊色让苹果发布第一代
iPhone。当苹果一点一点针对性 iPhone 进行缝补时,微软以出了审革命性的活。

介绍:里面基本没有干到现实算法,但笔者介绍了CF在LinkedIn的成百上千运,以及她们当开推荐过程遭到得的片段涉。最后一长长的经验是相应监控log数据的质地,因为推荐的身分好据数据的色!

然问题还在,平台构成苹果曾起做了,Windows 10
的精益求精只是针对前一代的谬误打只,语音控制的惯问题。HoloLens
虽然惊艳,但是谷歌眼镜的覆辙还于,好的技巧,还欲好之加大,开发者的厕,及时普及,保持话题热度,不然最终为仅仅是一致磨蹭实验室产品。

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

放到 Cortana
语音助手,从发布会现场演示的功效来拘禁,不仅识别率高得惊心动魄,而且会因语境与左右文来判断使用者想发挥的东西,通过持续学习还能够更换得更其人性化。全新的
Spartan
浏览器,更好之阅读经验。这些还能看出微软变动的誓,以及为之所做出的高大努力。

介绍:数据挖掘十特别经典算法之一

发布会上 Joe Belfiore
语速非常急匆匆,因为他需传达的音讯实际是不过多了,因为微软落后地太多矣。微软更换了,可以说凡是壮士断腕,或者叫浪子回头,都无所谓。重要之是改都初步了,如果说
Windows 10 是微软努力追赶得到的现实性,那 Holograms 和 HoloLens
则是微软写的美好未来,这未来连无多,值得期待。

《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
Optimization》

——订阅专题——

介绍:如果你还不明白什么是机上,或虽然是正上感觉到非常枯燥乏味。那么推荐一诵读。这篇稿子就为翻译成中文,如果起趣味可以运动http://blog.jobbole.com/67616/

比较免费再关键之政工是,Windows 10
将会见干净统一,真正贯彻「一个体系,多种配备」。手机、平板、电脑,未来或许还会来再多外的装置,统一之利益是举世瞩目的——如同福特以汽车生产流程标准化——更胜的生育效率,更加统一的用户体验。而免费升级之行动,也正是为吃用户抢还提升到
Windows 10。牺胜部分便宜,来换取一个联之平台。

《第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT》

这就是说微软还净赚呢?当然赚钱,只不过为微软前途拿重多地借助劳动一旦不产品赚。这就是如单机游戏和网络游戏的分别,单机游戏一经出售,交易就成功了,而免费的网游里,却会充值来换取饰品、皮肤及其他特权服务。将一锤子买卖变成一个不过连的「榨取」过程,先用免费把你「骗」过来,然后你禁不住要「买买买」就怪不得自己了。

介绍:作者还出示有《这就算是摸索引擎:核心技术详解》一开,主要是介绍应用层的事物

「微软最死了,像一个执迷不悟的技术人员。不管大家欣赏吧,也任是不是精致漂亮,只是低头自顾自的召开工作。」这是包自家在内的多多人对微软的记忆,然而,经过昨天
Windows 10 发布会的洗礼,我曾彻底改变了这种看法。

《R语言参考卡片》

《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
Bibliography》

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过大数据手段+机器上方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定着12只账号,下载了谈情说爱网站2万女性用户之600万题目答案,对他们进行了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后竟落了真爱。科技改变命运!

介绍:把今年底一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文中的代码整理也一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的征集3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会继续公开。

介绍:利用机用器学习以谣言的甄别上之动,此外还有一定量只。一个凡是甄别垃圾及假信息的paper.还生一个凡纱舆情及其分析技术

《深度上以自然语言处理的使》

《Deep Learning
101》

《吴立德《概率主题模型&数据正确基础》》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(四)

介绍:机器上教会了咱们什么?

《NYU
2014年之吃水上课程资料》

介绍:这是一样篇介绍图像卷积运算的章,讲的早已算比较详细的了

《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
Vision》

介绍:该学科是网易公开课的收款课程,不值钱,超级福利。主要适合为对运R语言进行机上,数据挖掘感兴趣之人头。

《Undergraduate machine learning at
UBC》

介绍:Andrej
Karpathy的纵深加深学习演示,舆论在此间

介绍:本文共有三单密密麻麻,作者是来源于IBM的工程师。它要介绍了推荐引擎相关算法,并帮忙读者很快之兑现这些算法。探索推荐引擎内部的私房,第
2 有些: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,追推荐引擎内部的密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

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

介绍:许多同班对机械上与深度上的迷离在于,数学方面都约了解了,但是动于手来却未晓得怎么下手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了同一篇实战版本的吃水上与机上课程,手把手教而用Javascript写神经网络和SVM.

《How to Layout and Manage Your Machine Learning
Project》

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

介绍:这是平等遵循来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所显示的关于深度上之法门与用的电子书

《machine learning for smart
dummies》

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学计算机系Chris
Manning教授的《自然语言处理》课程有视频都好以斯坦福公开课网站上看了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业和试验也得下载。

《Deep learning from the bottom
up》

介绍:康奈尔大学信息科学有关助手教授David
Mimno写的《对机器上新学者的一些建议》,
写的挺实在,强调实行和辩论结合,最后还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

《机器上藏论文/survey合集》

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

《自然语言处理的吃水上理论及实际》

介绍:这是多伦多大学召开的一个纵深上用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个其实利用案例。有源码

《A primer on deeping
learning》

介绍:统计上是有关电脑基于数据构建的票房价值统计模型并运用模型对数码进行展望与分析的同一山头科学,统计上呢改成统计机器上。课程来自上海交通大学

介绍:从硬件、图像及正常、生物、大数目、生物信息更届量子计算等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年起来深度上文献,相信可以当深度上之起点,github

介绍:人脸识别必读文章援引

介绍:如何运用深度上及那个数量构建对话系统

介绍:我欠怎么挑选机器上算法,这首文章于直观的可比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方法的高低,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已翻了之本子:http://www.52ml.net/15063.html

《Recommending music on Spotify with deep
learning》

《大数据解析:机器上算法实现的嬗变》

Understanding
Convolutions

《Neural Networks and Deep
Learning》

《Building a Production Machine Learning
Infrastructure》

《机器上导论》

介绍:这并无是同样篇文档或书籍。这是首向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿:
近日, Charles Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth提出了20单问题,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为什么大神不用电邮等等。

介绍:使用Neo4j举行电影评论的真情实意分析。

《雅虎研究院的多寡集汇总》

《分布式机器上的故事》

介绍:CIKM Cup(或者称CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数码挖掘竞赛的号。

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经深受6月21-26日以国家会议中心繁华举办。本次大会由微软亚洲研究院与清华大学联合主办,是是富有30差不多年历史并著名世界之机器上园地的盛会首潮到中国,已成功引发全球1200基本上员学者的报名参与。干货很多,值得深入上下

介绍:A Library for Support Vector Machines

《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
R》

《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》

《2014年国际机器上大会ICML 2014
论文》

介绍:这篇文章要是因Learning to
Rank为例说明企业界机器上的现实应用,RankNet对NDCG之类不灵敏,加入NDCG因素后改成了LambdaRank,同样的构思从神经网络改也下到Boosted
Tree模型就形成了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名叫得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其以LambdaMART最为突出,代表论文也:From
RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview此外,Burges还有许多红的代表作,比如:A
Tutorial on Support Vector Machines for Pattern
Recognition

《Open Sourcing
ml-ease》

《ICLR
2014论文集》

介绍:这是均等按有关分布式并行处理的多寡《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是斯坦福的James L.
McClelland。着重介绍了各种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep
Learning 的童鞋可以参考下

介绍:Deniz Yuret用10布置精彩的希冀来诠释机器上重大概念: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.很清晰

《机器上周刊》

《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

介绍:第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT

介绍:本文会了同样整个最风靡的机器上算法,大致了解怎么方法可用,很有扶持。

介绍:看题目你早已掌握了是什么内容,没错。里面有多藏的机械上论文值得仔细跟一再的读。

《Deep Learning in Neural Networks: An
Overview》

《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度上(Deep
Learning),怎样更好习她?可以于您以浏览器中,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,当您从头勾画代码,一切以移得明明白白。他刚宣布了同等依图书,不断在线更新

介绍:深度上入门的初级读本

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果欲全明了,需要一定之机器上基础。不过有些地方会面叫丁面前同亮,毛塞顿开。

介绍:对于英语不好,但又不行想深造机器上的恋人。是一个充分之方便。机器上周刊目前重大提供中文版,还是面向广大国内爱好者,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

《CIKM
2014主题报告的幻灯片》

介绍:Videolectures上无比被欢迎的25只文本及数挖掘视频汇总

《Deep Learning Reading
list》

介绍:mllib实践经验分享

介绍:机器上最佳入门学习材料汇集是总揽为机上新师推荐的上学习资源,帮助新家快速入门。而且这篇文章的介绍曾让翻成中文版。如果您稍微熟悉,那么自己建议您先押无异收押中文的介绍。

介绍:在Kaggle上时常得正确成绩的Tim
Dettmers介绍了外自己是怎选择深度上之GPUs,
以及个体怎么样构建深度上的GPU集群:http://t.cn/RhpuD1G

《Java Machine
Learning》

介绍: 本文基于<支持为量机的累限价订单的动态建模>采用了 Apache
Spark和Spark
MLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格活动预测模型。(股票来风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:网友发问伯克利机器上大牛、美国对院士Michael I.
Jordan:”如果您出10亿美金,你怎么花?Jordan:
“我会见用当下10亿美金建造一个NASA级别之自然语言处理研究型。”

《推荐系统经典论文文献与业界应用》

《对话机器上大神Michael
Jordan:深度模型》

《AMA: Michael I
Jordan》

《Andrej
Karpathy个人主页》

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总结了好几只系列。另外还作者还了一个章导航.非常之谢作者总结。

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械上爱好者非常热情的拿这课程翻译成了汉语。如果您英语不好,可以省这

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

介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的时髦版本《神经网络与深上综述》本综述的特性是盖时排序,从1940年初始讲话起,到60-80年代,80-90年间,一直称到2000年后以及近年来几年的开展。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

斯坦福《自然语言处理》课程视频

介绍:用树莓派和照相机模块进行人脸识别

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

《Support Vector
Machines》

介绍:不见面统计怎么收拾?不了解哪选择当的统计模型怎么收拾?那立首文章你的精良读一念了麻省理工Joshua
B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作,写了一样首关于automatic
statistician的章。可以自行选择回归模型类别,还能自行写报告…

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

介绍:机器上型,阅读之情节需出早晚之根基。

《scikit-learn:用于机器上之Python模块》

《Big-data》

《Advice for students of machine
learning》

《Twenty Questions for Donald
Knuth》

介绍:入门的书真的挺多,而且自曾拉您追寻一块了。

介绍:在今年底IEEE/IFIP可靠系统与网(DSN)国际会议达成,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题发言。
Sibyl是一个监督式机器上体系,用来缓解预测方面的题材,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

《文本和数挖掘视频汇总》

介绍:这本书是由于谷歌公司以及MIT共同出品的电脑科学中之数学:Mathematics
for Computer
Science,Eric
Lehman et al 2013
。分为5多数:1)证明,归纳。2)结构,数论,图。3)计数,求与,生成函数。4)概率,随机行。5)递归。等等

介绍:讲计算机视觉的季部奇书(应该吃经典吧)之一,另外三准是Hartley的《多图几哪》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
的《数字图像处理》

《深度上与统计上理论》

《NLP常用信息资源》

《利用深度上及特别数据构建对话系统

《机器上提升的道(Level-Up Your Machine
Learning)》

介绍:雅虎研究院的多少集汇总:
包括语言类数据,图以及团伙交类数据,评分和分类数据,计算广告学数据,图像数据,竞赛数据,以及系统类的数码。

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客及略地介绍了他们当年到庭ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:R语言是机械上之根本语言,有很多之意中人想上学R语言,但是连忘记一些函数和重点字之含义。那么这首文章或会拉及你

《前景目标检测1(总结)》

《学习算法的Neural Turing Machine

《Deep Learning: Methods and
Applications》

介绍:github上面100独十分深的项目

介绍:机器上起来源软件

介绍:当前加州高等学校欧文分校为机械上社区保护在306单数据集。询问数据集

《Neural Network & Text
Mining》

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

介绍:这等同篇介绍如果计划和管理属于您协调的机器上型之稿子,里面提供了保管模版、数据管理和执行方法.

《Awesome Machine
Learning》

《机器上算法的同》

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开张,该课属于MIT研究生级别的科目,对机器人及非线性动力系统感兴趣的朋友不妨可以挑战一下立马门学科!

《Sibyl》

《Underactuated
Robotics》

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有部分外的机上与数码挖掘文章和纵深上文章,不仅是论战还有源码。

介绍:本学科将阐述无监控特征上及深度上的根本观点。通过上,你吧拿落实多个作用上/深度上算法,能收看她也公办事,并学习怎么样使/适应这些想法及新题材达到。本学科假定机器上之基本知识(特别是驾轻就熟的监控上,逻辑回归,梯度下降的想法),如果您不熟识这些想法,我们建议你失去这里机上课程,并先成功第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面都闹python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:因为近两年来,深度上在媒体界被炒作好厉害(就像大数目)。其实过多丁犹还非理解呀是深浅上。这首文章由浅入深。告诉您深度学究竟是呀!

介绍:这是斯坦福大学开的同等免费课程(很勉强),这个可以为您于深上之途中让你一个攻之笔触。里面涉及了部分核心的算法。而且告诉您怎么样去用及骨子里条件中。中文版

介绍:深度上经验资源列表

《收集从2014年起来深度上文献》

介绍:scikit-learn是于SciPy基础及构建的用于机器上之Python模块。

介绍:A*探寻是人为智能基本算法,用于高效地摸图中少点之顶尖途径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是自从起点到顶点n底实际上代价,h(n)凡顶点n到对象顶点的量代价。合集

《信息时代的处理器对理论(Foundations of Data
Science)》

介绍:这同时是均等篇机器上新大方的入门文章。值得一念

介绍:这是一样据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,适合想上学R语言的同窗选读。

《Machine Learning Summer
School》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(五)

介绍: (CRAN Task Views,
34栽普遍任务,每个任务而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,时间序列分析,空间信息分析,多更变量分析,计量经济学,心理统计学,社会学统计,化学计量学,环境科学,药物代谢动力学

《Deep Learning
教程翻译》

介绍:许多传统的机械上任务还是于习function,不过谷歌目前发初步上算法的自由化。谷歌另外的立刻首学习Python程序的Learning
to
Execute啊闹相似之处

《神奇之伽玛函数(上)》

《“机器上”是呀?》

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

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

介绍:作者是深上一丝好牛Bengio组写的科目,算法深入显出,还有实现代码,一步步拓展。

《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机器上世界神经网络的大牛,他本着纵深上、神经网络有着好厚的兴。因此,很多叩的题目中蕴含了机械上世界的号模型,乔丹教授对准是一一做了诠释与展望。

介绍:这是平仍信息寻找相关的图书,是出于斯坦福Manning暨谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美尽给欢迎之信息搜索教材有。最近作者多了拖欠课程的幻灯片和学业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:【“机器上”是啊?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他径直于机上世界耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和共事们遂决定举办博客,向群众介绍机器上之研究进展。机器上是呀,被以在哪?来拘禁Platt的即首博文

介绍:贝叶斯学习。如果不是挺干净可省概率编程语言和贝叶斯方法执行

《Machine Learning Open Source
Software》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(七)

介绍:对纵深上及representation learning最新进展发趣味之同桌可以了解一下

Best Machine Learning Resources for Getting
Started

My deep learning reading
list

《Toronto Deep Learning
Demos》

《Geoffrey E.
Hinton》

介绍:机器上课程

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:2014年七月CMU举办的机上夏季课刚刚竣工
有近50小时的视频、十多个PDF版幻灯片,覆盖
深度上,贝叶斯,分布式机器上,伸缩性
等热点话题。所有13号称讲师都是牛人:包括好牛Tom Mitchell
(他的[机器上]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟)

《机器上入门资源不全集中》》

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是均等各项英国出生的算计机学家和心理学家,以该以神经网络方面的献闻名。辛顿是倒转往传来算法和比散度算法的发明人之一,也是深上的积极促进者.

《Machine Learning is
Fun!》

介绍:<机器上和优化>这是如出一辙论机器上之小册子,
短短300大多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有同堆坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也切合老手温故而知新.
比由MLAPP/PRML等大部头,
也许就按照你重新需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

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

介绍:机器上各个方向概括的网站

《Reproducible Research in Computational
Science》

《Deep Learning – important resources for learning and
understanding》

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

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

《计算机视觉数据集不净集中》

介绍:传送理由:Rob Fergus的故深度上做计算机是清醒的NIPS 2013学科。有mp4,
mp3,
pdf各种下载外是纽约大学教学,目前为在Facebook工作,他2014年之8篇论文

介绍:信息时代的处理器科学理论,目前国内产生纸质书购买,iTunes购买

介绍:机器上最好基本的入门文章,适合零基础者

《用特别数额及机具上做股票价格预计》

介绍:应本着生数额时代,量子机器上之率先单试验paper
下载

《机器上最佳入门学习资料汇集》

《【语料库】语料库资源集中》

介绍:Francis Bach合作的关于稀疏建模的初综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及以图像和视觉及之利用,而且首先有的有关Why does
the l1-norm induce sparsity的说明吗要命正确。

《人脸识别必读之N篇文章》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(六)

介绍:大数量数据处理资源、工具不全列表,从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器上等。很赞赏的资源集中。

《机器上常见算法分类集中》

介绍:这是一模一样依书籍,主要介绍的是跨语言信息寻找方面的知。理论很多

介绍:
机器学习的是现阶段数量解析世界的一个吃香内容。很多人数当平时的做事遭到都还是多或者遗失会用到机械上之算法。本文为公总结一下大面积的机器上算法,以供您于做事和上学中参考.

介绍:机器上之算法很多。很多上困惑人们都是,很多算法是千篇一律看似算法,而略带算法又是从其它算法中延长出的。这里,我们从有限单方面来给大家介绍,第一个点是读书的主意,第二独面是算法的类似性。

介绍:下集在此处神乎其神之伽玛函数(下)

《机器上&数据挖掘笔记_16(常见面试的机上算法思想简单梳理)》

《行人检测》

介绍:本章中笔者总结了三代表机上算法实现之嬗变:第一代非分布式的,
第二替工具而Mahout和Rapidminer实现冲Hadoop的壮大,第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

介绍:这是平卖python机器上库,如果您是千篇一律号python工程师而且想深入之上机器学习.那么就首文章或能扶助及你.

《Machine Learning
Surveys》

《经典论文Leo Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

《LIBSVM》

介绍:微软研究院深度学习技术中心以CIKM2014
上有关《自然语言处理的深浅上理论以及事实上》教学讲座的幻灯片

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

《Machine Learning Theory: An Introductory
Primer》

《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程

《Rumor has it: Identifying Misinformation in
Microblogs》

《Deep Learning and Shallow
Learning》

《图像处理,分析和机具视觉》

该资源的github地址:Qix

《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
Neo4j》

《R工具包的归类集中》

《Machine Learning for Industry: A Case
Study》

介绍:作者是华为技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席科学家的李航博士写的有关信息寻找和自然语言处理的文章

介绍:NLP常用信息资源*《NLP常用信息资源》

介绍:16依机器上之电子书,可以下载下来当pad,手机端任意时刻去读。不多我建议你看了一据还下充斥同随。

《线性代数》

《机器上常见算法分类集中》

介绍:好东西的干货真的多

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

介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来在浙大毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

《16 Free eBooks On Machine
Learning》

介绍:这个里面来那么些关于机器上、信号处理、计算机视觉、深入学习、神经网络等世界的豁达源代码(或只是尽代码)及相关论文。科研写论文的好资源

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

《人脸识别必读之N篇文章》

介绍:把机器上提升的级别分为0~4级,每级需要上之讲义和左右的知识。这样,给机器学习者提供一个上扬的路图,以免走弯路。另外,整个网站还是有关机器上的,资源非常丰富。

介绍:推荐系统经典论文文献

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(三)

《机器上藏图书》

介绍:标题很十分,从新手到大方。不过看了上面有资料。肯定是大方了

《Entanglement-Based Quantum Machine
Learning》

介绍:机器上之对象是针对性计算机编程,以便使样本数要以往的更来化解给定的问题.

介绍:雅虎邀请了一致称为源于本古里怎么大学的访问学者,制作了平等法关于机器上的层层视频课程。本学科并分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器上算法的争辩基础知识。

《100 Best GitHub: Deep
Learning》

深究推荐引擎内部的私房,第 1 部分:
推荐引擎初探

《Machine Learning Theory: An Introductory
Primer》

《关于机器上之多少争辩问题》

《Andrej
Karpathy的深浅加深学习演示》

《LinkedIn最新的推介系统文章Browsemaps》

《Bayesian network
与python概率编程实战入门》

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

介绍:机器上速查表

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

《Data Science with
R》

《A*搜索算法的可视化短教程》

《机器上速查表》

分布式并行处理的数量

介绍:主要是沿Bengio的PAMI
review的文章找出来的。包括几比照综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation。全部且可于google上找到。

《Machine learning is teaching us the secret to teaching

介绍:Sibyl 是一个监督式机器上体系,用来化解预测方面的题目,比如
YouTube 的视频推荐。

介绍:人脸识别必读文章援引

《EMNLP上点滴篇有关股票方向的下论文

介绍:前Google广告系统工程师Josh Wills
讲述工业界和教育界机器上的异议,大实话

介绍:计算机视觉入门的实施人检测

《mllib澳门美高梅手机网站实践经验(1)》

介绍:作者王益时是腾讯广告算法总监,王益博士毕业后在google任研究。这篇稿子王益博士7年来打谷歌到腾讯对于分布机器上的见识。值得细读

《Reproducing Kernel Hilbert
Space》

介绍:RKHS是机器上着要害之概念,其当large
margin分类器上之运也是广为熟知的。如果无于好之数学基础,直接了解RKHS可能会见不错。本文自着力运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

《UFLDL
Tutorial》

《Building a deeper understanding of
images》

100 Best GitHub: Deep
Learning

《Hacker’s guide to Neural
Networks》

《机器上相频库》

《统计机器上》

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以于几分叉种内成功NLP on Azure
Website的布置,立即开始对FNLP各种特色的试用,或者以REST
API的形式调用FNLP的语言分析效益

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:Java机器上相关平台及开源之机械上库,按照好数额、NLP、计算机视觉与Deep
Learning分类开展了整治。看起特别全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院出之开源中文自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等效果,对找引擎
文本分析等多有价。

介绍:这是千篇一律篇介绍机器上历史之稿子,介绍好圆满,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

《Choosing a Machine Learning
Classifier》

《Brief History of Machine
Learning》

《Hacker’s guide to Neural
Networks》

Cross-Language Information
Retrieval

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

介绍:总结了机械上的经典图书,包括数学基础与算法理论的图书,可做吗入门参考书单。

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

介绍:NYU 2014年的吃水上课程资料,有视频

介绍:初大家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:神经网络的免费在线书,已经勾勒了三回了,还有相应之开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning爱好者的教义。

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

《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep
Learning”教程》

介绍:一个至上完整的机器上开源库总结,如果您以为是碉堡了,那背后是列表会再也于您惊叹:【Awesome
Awesomeness】,国内就生热心的朋友进行了翻译华语介绍,机械上数据挖掘免费电子书

《Deep
Learning》

《Machine learning in 10
pictures》

《Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列》

介绍:《线性代数》是《机器上》的机要数学先导课程。其实《线代》这宗课称得浅显易懂特别非爱,如果同样高达来即讲讲逆序数及陈行列式性质,很容易给学员去学习之兴味。我个人推举的特等《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的学科。学科主页

介绍:不仅是材料,而且还针对有些材料做了诠释。

介绍:这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert
Tibshirani的新书,并且以2014年元月已开课:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

《Neural Networks and Deep
Learning》

介绍:作者是源于百度,不过他我现已以2014年4月份提请离职了。但是及时首稿子特别对如果你莫懂得深度上和支持于量机/统计上理论来啊关系?那么该马上看看就首文章.

《Introduction to Information
Retrieval》

《InfiniTAM:
基于深度图像的体裁数据并框架》

《树莓派的人脸识别教程》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:从1996年初始在电脑是的舆论被给引用次数最多之舆论

介绍:徐宗本
院士将吃爱机器上之伴一起探究有关于机器上之几只理论性问题,并给有一些起含义之结论。最后通过有些实例来证实这些理论问题的大体意义以及事实上运用价值。

《R机器学习履》

介绍:EMNLP上一丁点儿首关于stock
trend故此到了deep
model组织特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock
Prediction用到了stock
network。

《对话机器上大神Michael
Jordan:解析领域中各项模型》

《计算机对中的数学》

《Sibyl:
来自Google的泛机器上体系》

《Machine Learning Summer School
2014》

《怎么选择深度上之GPUs》

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

介绍:深度上概述:从感知机到深网络,作者对于例子的挑选、理论的牵线都老成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:python的17个有关机器上的工具

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

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