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火影の国度

理想国·第四卷·重述和笔记

青春数学,都喂了狗

  • 一月 11, 2019
  • 数学
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“把您这本《天之炽》拿过来。”“我跟你说啊,《龙族》比这多少个雅观多了。”没次上课,大家的议论就是这般的,坐在后边,光明正大的看小说,其实,我本来是不看那么些的,只是渐渐的就被你们带飞了,好吧,是自个儿要好采用的。

高二的坐席都是祥和采取的,这时我因为和挚友赌气,便随意将座位挪到了你们旁边,没想过会有任何交集,结果,这却成为了自身任何高中最美好的回忆。

介绍:机器学习入门书籍,现实介绍

再到后来,我们都有了各自的去向。有的去单招,有的去了军校,有的学了医,有的与软件为伍。也算没有失联,有时间还会共同用餐,一起吐槽,也会向你们吐苦水,偶尔打趣你们,“我怎么发现你们现在都变了?”“何地变了,是不是变帅了?”“不不不,是人情越来越厚了,跟涂了一层猪油似的。”“…………”

自身坐的地点是最后多少个第二排,一排六人,最后两排就我一个女人,其它的你们,都是好基友。我这时候却丝毫不知难堪,开首与你们交谈时,句句带着礼貌,而你们也收到了自身这么些“外来人士”。可时间总会流逝,我们独家的天性也展露无疑。

介绍:Kaggle脑控总括机交互(BCI)竞技让利方案源码及文档,包括完全的数目处理流程,是读书Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

“我靠,你波兰语作业快点给自己抄下。”“快点,随便找本韩语好的同校的。”每一趟交瑞典语作业,我都得服务你们这群大公子,我有时怎么也想不知情,为啥你们罗马尼亚语糟糕上爱尔兰语课还不听,直到数学试卷发下来,我看着自家的分数与你们的分数,我觉得自身听数学也没怎么用。看着一边打游戏,一边仍能答应老师问题的你们,我不由自主怀疑自家的灵气,“卧槽,你们这群变态”,我哀嚎。每当这时,你们总会安慰自己,没提到的啦,你看我们的加泰罗尼亚语战表还没有你的一半。

自己性子本就是宁静与红火交替,平时人只可以看看本人安安静静、不喜说话得面目。与自我素熟的情人,都了然,我是外表平静,内心狂热。第一回探望你们时,累觉你们也都是心平气和少年,直到与你们同坐。

介绍:在这边您可以看到如今深度学习有哪些新势头。

现行如故会回想一起吃火锅的你们,还记得你们都没我能吃。若,再回去几年,我或者很欢喜认识你们这群宅男,即便我数学平昔不及格,你们爱沙尼亚语也一向不及格,但至少,大家的光阴,也过得可怜有趣。年少的喜爱有你们,嗯,还不错。

介绍:
Tropp把地战略家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的措施写出来,是不行好的手册,领域内的paper各类阐明都在用里面的结果。虽说是初等的,但要么不行的难

兴许老班对于我们坐在一起是那么些亲信的,因为我们都偏科,我的爱尔兰语和语文还不易,而你们的数学在班上是典型的。我想,老班没把自己弄出去是想让自家带一下你们的越南语,让你们挽救下自家的数学吧。可事情并不是这般容易就走上正轨的。

最喜欢午后阳光斑驳树影,蓝天白云大树绿荫。最欣赏的,依然这时候与自己一同疯狂的你们。

介绍: 深度学习的周全硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

新兴,我们就高三了,由于专业不同,你们被调剂到了其它一个班。你们走的这天,我不在。我五次体育场馆,就来看旁边空荡荡的一片,说不难过是假,泪水总不会骗人,我想着,靠,都走了都不说一声。这天,我跑你们新班去,你们还笑我哭的太丑。可是我就是这么,对于自己在乎的和不在乎的,分的特别明白。

本来,大家也会互相庆祝寿诞,会提早买奶油把“寿星”折磨下。我直接都很费解,为啥你们要送我数学习题。这数学题,我现在都还没动…

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1813年的信

咱俩会一起谈谈路明非和楚子航哪个更摔,会钻探《十宗罪》和《法医秦明》哪个更美观,会同步吐槽老师发的马陀圆珠笔(大家叫它草泥马),也会在无意间跟你们说:“这何人,你还欠自己个猪蹄。哎,这何人,你先天给自身带个早餐。”或是在你们吃鸡腿在此以前,默默的问:“分我一半嘛!”也许你们对本人实在是很宽容,所以我的历次诡计都能打响,我也由此吃到了过多免费的零食,前人的话果然是对的,脸皮厚才有饭吃。

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆大学Edward·霍威讲师.

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

介绍: Topic modeling 的经典散文,标注了关键点

介绍:用机器学习做多少解析,大卫(David) 泰勒目前在Mc吉尔(Gill)University钻探会上的报告,还提供了一文山会海讲机器学习形式的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作很厉害(就像大数据)。其实过几人都还不了然怎样是深度学习。这篇作品由浅入深。告诉您深度学究竟是如何!

介绍: 十分有力的Python的数据解析工具包.

介绍:这是一本关于分布式并行处理的多寡《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,作者是清华的詹姆斯(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

介绍:推荐系统经典杂文文献

介绍:
很是好的研讨递归神经网络的篇章,覆盖了RNN的定义、原理、磨练及优化等各样方面内容,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:
自回归滑动平均(ARMA)时间类别的简约介绍,ARMA是讨论时间体系的根本艺术,由自回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

介绍:首即使顺着Bengio的PAMI
review的篇章找出来的。包括几本综述小说,将近100篇杂谈,各位山头们的Presentation。全部都得以在google上找到。

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、模型采纳与超参优化、高斯模型与任何模型关系、大数据集的临界方法等,微盘下载

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发表与用户沟通大会上的讲演,请更多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演讲包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货品搜索技术研商
李然-核心模型

介绍:那是一本来自微的研商员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度学习的法门和应用的电子书

介绍:一个顶级级完整的机械学习开源库总计,假设你觉得这些碉堡了,这背后这些列表会更让您惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内已经有热情的情侣举行了翻译华语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:作者是深浅学习一线大牛Bengio组写的课程,算法深切显出,还有实现代码,一步步拓展。

介绍:”人工智能研究分许多派系。其中之一以IBM为表示,认为只要有高性能总括就可拿到智能,他们的‘深蓝’制服了世界象棋亚军;另一帮派认为智能来自动物本能;还有个很强的宗派认为假如找来专家,把她们的构思用逻辑一条条写下,放到总结机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来自

介绍:经典问题的新商讨:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:机器学习最佳入门学习资料汇集是专为机器学习初学者推荐的上流学习资源,帮助初学者快速入门。而且这篇作品的牵线已经被翻译成中文版。如果您有点娴熟,那么自己建议你先看一看粤语的牵线。

介绍:把当年的一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文中的代码整理为一个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的募集3D数据、重建出三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF也会持续公开。

介绍:
1)词频与其降序排序的涉及,最资深的是语言学家齐夫(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写 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,越南语0.4-0.6)成正比

介绍:此书在音讯搜索领域显明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了信息搜索、网络音讯搜索、搜索引擎实现等方面相关的书籍、琢磨为主、相关课程、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:里面按照词条提供了无数资源,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

转载请注脚作者杰森 Ding及其出处
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简书主页(http://www.jianshu.com/users/2bd9b48f6ea8/latest\_articles)
百度搜索jasonding1354跻身自己的博客主页

介绍:乔丹讲师(Michael(Michael) I.
Jordan)讲师是机械学习世界神经网络的大牛,他对纵深学习、神经网络有着很深远的兴味。由此,很多叩问的题材中含有了机器学习园地的各样模型,乔丹(乔丹(Jordan))教师对此一一做了诠释和展望。

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的挑选

介绍:【神经网络黑客指南】现在,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何更好读书它?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作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当您伊始写代码,一切将变得一清二楚。他刚发表了一本书籍,不断在线更新

介绍: 零售领域的多寡挖掘著作.

介绍:粤语分词入门之资源.

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区维护着306个数据集。询问数据集

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

介绍:UT Austin讲师Eric普赖斯关于二零一九年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,依据本次试验的结果,假若2019年NIPS重新审稿的话,会有一半的杂谈被拒。

介绍:NYU 2014年的深度学习课程资料,有录像

介绍:机器学习教会了我们如何?

介绍:机器学习开源软件,收录了各类机器学习的各类编程语言学术与经贸的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ

介绍:Caffe是一个开源的纵深学习框架,作者如今在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

介绍:用SparkMLlib实现易用可扩张的机器学习,境内镜像.

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做总结机是觉的NIPS 2013学科。有mp3,
mp4,
pdf各个下载
他是伦敦大学教学,近年来也在脸书工作,他2014年的8篇论文

介绍:咋样采用深度学习与大数额构建对话系统

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量农学》.

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

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自己牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动通晓语境、自动识别语义等等)在此以前,请通过Google学术简单搜一下,假诺Google不可用,这一个网址有其一圈子几大顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假若.

介绍:libfacedetection是深圳高校开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测六个算法.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:
“面向视觉识其它CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容涉及图像识别应用的各样方面

介绍:本项目应用了Microsoft Azure,可以在几分种内到位NLP on Azure
Website的布局,即刻起头对FNLP各种特色的试用,或者以REST
API的款式调用FNLP的言语分析效益

介绍:应对大数额时代,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:FudanNLP,这是一个交大大学统计机大学开发的开源国语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里含有普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等职能,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

介绍:这些里面有成千上万关于机器学习、信号处理、总结机视觉、浓厚学习、神经网络等领域的汪洋源代码(或可实施代码)及连锁散文。科研写小说的好资源

介绍:
机器学习中的数学,作者的钻研方向是机械学习,并行统计假如您还想打听一些别样的可以看看她博客的其它小说

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的篇章,讲的早已算相比详细的了

介绍:许多传统的机械学习任务都是在攻读function,但是Google脚下有开始攻读算法的方向。Google另外的这篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的探究期刊,每篇小说都含有一个算法及相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是透过了同行评审的。IPOL是开放的正确性和可另行的钻研期刊。我直接想做点类似的行事,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:本课程将演讲无监督特征学习和深度学习的要害观点。通过学习,你也将落实六个职能学习/深度学习算法,能收看它们为您办事,并就学怎么着选用/适应这一个想法到新题材上。本课程假定机器学习的基本知识(特别是轻车熟路的监察学习,逻辑回归,梯度下降的想法),尽管您不熟稔那个想法,我们指出你去那里机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。另外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

介绍:github下边100个分外棒的品种

介绍:新浪有道的三位工程师写的word2vec的剖析文档,从着力的词向量/总括语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word2vec的各类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感兴趣的心上人可以看看

介绍:这是瑞士联邦人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的时尚版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特征是以时日排序,从1940年启幕讲起,到60-80年间,80-90年份,向来讲到2000年后及近日几年的展开。涵盖了deep
learning里各个tricks,引用非凡周密.

介绍:EMNLP上两篇有关stock
trend

用到了deep model协会特征;Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock
Prediction
用到了stock
network。

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

介绍:常相会试之机器学习算法思想简单梳理,此外作者还有局部其他的机器学习与数据挖掘著作纵深学习作品,不仅是理论还有源码。

介绍:作者发现,经过调参,传统的艺术也能和word2vec得到差不多的成效。其余,无论作者怎么试,GloVe都比可是word2vec.

介绍:杰弗里(Geoffrey)·埃弗里斯(Rhys)特·辛顿
FRS是一位大不列颠及英格兰联合王国出生的推断机学家和心境学家,以其在神经网络方面的孝敬出名。辛顿是反向传来算法和自查自纠散度算法的发明人之一,也是深度学习的主动促进者.

介绍:现任南开大学首席助教、总括机软件大学生生导师。统计机科学探究所副所长.内部课程

介绍:鲁棒及福利的人为智能优先琢磨计划:一封公开信,近来已经有司徒雷登拉塞尔(Russell), Tom Dietterich, 埃里克(Eric)(Eric) Horvitz, Yann LeCun, 彼得(Peter) Norvig, 汤姆(Tom)Mitchell, 杰弗里 Hinton, Elon Musk等人签字The Future of Life
Institute
(FLI)
.这封信的背景是近些年霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的私房威迫。公开信的内容是AI科学家们站在方便社会的角度,展望人工智能的前途提高大方向,指出开发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,以及道德领域有关研商较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一最先的自我学习,过滤,图像识别,语音识别等判定危险,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境况。说到此处推荐收看。

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/

介绍:基于CNN+LSTM的录像分类,google演示.

介绍:华盛顿(华盛顿)高校Pedro Domingos团队的DNN,提供杂谈和促成代码.

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:RKHS是机械学习中要害的定义,其在large
margin分类器上的使用也是广为熟谙的。倘诺没有较好的数学基础,直接精通RKHS可能会正确。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,浓密浅出,一共才12页。

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总括中的应用

介绍:deeplearning4j官网提供的实在应用场景NN选用参考表,列举了一些独立问题指出采纳的神经网络

介绍:机器学习的靶子是对电脑编程,以便利用样本数量或以往的经历来解决给定的问题.

介绍:本文共有四个类别,作者是根源IBM的工程师。它最紧要介绍了引进引擎相关算法,并协理读者很快的实现那多少个算法。
探索推荐引擎内部的绝密,第 2 有的: 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
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:本文重要介绍了在Hadoop2.0上行使深度学习,作品来源paypal

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:
成G上T的学命理术数据,HN近日热议话题,要旨涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简单易行的法门,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:这是一篇有关机器学习算法分类的篇章,非常好

介绍:好多数额科学家有名气的人推荐,还有资料.

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

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA核心抽取.

介绍:KDNuggets分别总计了2014年14个阅读最多以及享受最多的篇章。大家从中可以看出六个核心——深度学习,数据地理学家职业,教育和薪酬,学习数据正确的工具比如R和Python以及公众投票的最受欢迎的多寡正确和多少挖掘语言

介绍:卡耐基梅隆大学统计机高校语言技术系的资源大全,包括大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,故事集集,数据挖掘教程,机器学习资源.

介绍:2014年国际机器学习大会(ICML)已经于四月21-26日在江山议会着力隆重举行。这次大会由微软亚洲探讨院和复旦大学联手主办,是那一个具有30多年历史并出名世界的机器学习世界的盛会首次赶到中国,已成功吸引全世界1200多位专家的申请参加。干货很多,值得浓密学习下

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

介绍:
一个开源语音识别工具包,它最近托管在sourceforge上面

介绍:《机器学习的总结基础》在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各重要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的。

介绍:要是要在一篇作品中匹配十万个根本词如何做?Aho-Corasick
算法利用添加了归来边的Trie树,能够在线性时间内做到匹配。
但假使配合十万个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把两个正则优化成Trie树的措施,如日本人写的
Regexp::Trie

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

介绍:Neural Networks Demystified类别视频,史蒂芬(Stephen)Welch制作,纯手绘风格,浅显易懂,国内云.

介绍:部分华语列表

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

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16万张职业棋谱磨练模型识别功用。想法不错。磨炼后近日能不辱使命永不总结,只看棋盘就交付下一步,大约10级棋力。但这篇著作太过乐观,说如何人类的末梢一块堡垒立即快要跨掉了。话说得太早。可是,即便与此外软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:新闻几何学及其在机器学习中的应用

介绍:这一篇介绍如若计划和保管属于你协调的机器学习项目标作品,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:本文会过五次最风靡的机械学习算法,大致了然怎样方法可用,很有救助。

介绍:不会总括如何是好?不清楚什么样抉择适用的总括模型如何是好?这这篇小说你的不错读一读了牛津约书亚B. Tenenbaum和德克萨斯奥斯汀分校Zoubin Ghahramani合作,写了一篇有关automatic
statistician的稿子。可以自行拔取回归模型连串,仍能自行写报告…

介绍:python的17个有关机器学习的工具

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:好东西的干货真的很多

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:机器学习中的首要数学概念.

介绍:CMU的总计系和总计机系著名讲师拉里(Larry) Wasserman
在《机器崛起》,比较了总计和机具学习的反差

介绍:机器学习课程

介绍:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

介绍:有趣的机器学习:最明确入门指南,中文版.

介绍:A Library for Support Vector Machines

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,快的缘由一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

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

介绍:分外好的深度学习概述,对二种流行的吃水学习模型都开展了介绍和座谈

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

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数码挖掘比赛的名目。

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年1月1日开盘,该课属于MIT硕士级其它教程,对机器人和非线性引力系统感兴趣的意中人不妨可以挑衅一下这门学科!

介绍:这是牛津大学做的一免费课程(很勉强),这多少个可以给你在深度学习的旅途给您一个就学的思绪。里面涉及了一些主干的算法。而且告诉您怎么去行使到实际条件中。中文版

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

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

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。不多我提出你看完一本再下载一本。

数学,介绍:安德烈j Karpathy 是南洋理工大学Li
Fei-Fei的学士生,使用机器学习在图像、视频语义分析世界取得了科研和工程上的突破,发的篇章不多,但每个都很扎实,在每一个问题上都形成了state-of-art.

介绍:随着大数据时代的过来,机器学习变成化解问题的一种重大且首要的工具。不管是工业界如故学术界,机器学习都是一个炙手可热的大方向,可是学术界和工业界对机器学习的钻研各有尊重,学术界侧重于对机械学习理论的探讨,工业界侧重于怎么样用机器学习来解决实际问题。这篇随笔是美团的骨子里条件中的实战篇

介绍:生物管农学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的内容可以关心一下官方主页.

介绍:安德烈j
Karpathy的吃水加深学习演示,论文在此处

介绍:2014年2月CMU举行的机器学习春日课刚刚竣工
有近50钟头的视频、十多个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: Awesome体系中的公开数据集

介绍:【“机器学习”是咋样?】JohnPlatt是微软研商院独立科学家,17年来她径直在机器学习园地耕耘。近日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研讨进展。机器学习是怎么着,被采纳在哪个地方?来看Platt的这篇博文

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

介绍:
布鲁塞尔高校与Google合作的新小说,深度学习也能够用来下围棋,据说能落得六段水平

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:瑞典皇家理工的吃水学习课程的Projects 每个人都要写一个杂文级另外报告
里面有部分很有趣的拔取 我们可以看看 .

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在面部识别上您本身都是专家,即便细微的区别也能识别。研究已证实人类和灵长类动物在脸部加工上不同于其他物种,人类利用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过电脑模拟出人脸识其它FFA活动,堪称神经科学与人工智能的应有尽有结合。

介绍:Facebook人工智能探讨院(FAIR)开源了一雨后春笋软件库,以扶持开发者建立更大、更快的吃水学习模型。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园地常用的开支条件 Torch
中的默认模块,可以在更短的时刻内锻炼更大范围的神经网络模型。

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

介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoost python实现随笔

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理序列之(八)

介绍:作者是出自百度,不过他自家现已在2014年十月份申请离职了。但是这篇随笔很科学假诺你不驾驭深度学习与扶助向量机/总计学习理论有怎么着联系?那么应该即刻看看这篇著作.

介绍:莱斯大学(Rice University)的纵深学习的几率理论.

介绍:介绍CNN参数在行使bp算法时该怎么磨练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,即使和MLP的bp算法本质上同样,但款式上或者有点区另外,很彰着在形成CNN反向传来前询问bp算法是必须的。此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:【语料库】语料库资源集中

介绍: (CRAN Task Views,
34种普遍任务,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,空间信息分析,多重变量分析,计量教育学,心情总结学,社会学统计,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

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

思路实现.

介绍:第十二届中国”机器学习及其应用”商量会PPT

介绍:做深度学习怎么着挑选GPU的提出

介绍:信息时代的微处理器科学理论,目前国内有纸质书购买,iTunes购买

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:假设您还不晓得哪些是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇小说已经被翻译成闽南语,假如有趣味能够移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:CNN开源实现横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现非凡.

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的年华连串卓殊检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对丰硕的定义和分析很值得参考,文中也论及——异常是强针对性的,某个圈子支出的要命检测在其他世界间接用可不行.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统.

介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年启幕到如今积累了过多的正式词语解释,虽然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年至今的比赛数据,用PageRank总括世界杯参赛球队排行榜.

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

介绍:《加州Davis分校大学蒙特卡洛方法与人身自由优化学科》是澳大罗萨里奥国立应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的意中人肯定要探望,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:NLP常用音信资源*
《NLP常用信息资源》

介绍:用基于梯度下降的章程练习深度框架的履行推荐携带,作者是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一篇NLP在普通话言分词中的应用

介绍: 一个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

介绍:利用机用器学习在谣言的辨识上的采纳,其它还有三个。一个是识别垃圾与虚假信息的paper.还有一个是网络舆论及其分析技术

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:Pedestrian Detection paper & data

介绍: CMU的优化与人身自由情势课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械学习的基业,值得深刻学习
国内云(视频)

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)主旨,有好多RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&提议……耐心阅读,相信你也会收益匪浅.

介绍:很好的原则随机场(CRF)介绍作品,作者的上学笔记

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:机器学习模型,阅读这么些情节需要有早晚的基础。

介绍:一个基于OpenGL实现的卷积神经网络,襄助Linux及Windows系.

介绍:我该如何抉择机器学习算法,这篇小说比较直观的相比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等措施的优劣,此外商讨了样本大小、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

介绍:是Stanford 讲师 安德鲁(Andrew) Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者很热心的把这么些科目翻译成了粤语。假设你阿拉伯语不好,可以看看那些

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

介绍:关于深度学习和RNN的座谈 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(三)

介绍:作者是总计机研二(写随笔的时候,现在是2015年了应当快要毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数她的经历之谈.对于入门的情侣可能会有帮带

介绍:ACL候任主席、瑞典皇家理工大学总括机系克Rhys(Chris)Manning教学的《自然语言处理》课程所有录像已经能够在澳大安拉阿巴德国立公开课网站上来看了(如Chrome不行,可用IE观望)
作业与考试也足以下载。

介绍:对于阿拉伯语不佳,但又很想深造机器学习的意中人。是一个大的便利。机器学习周刊如今重中之重提供粤语版,仍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

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了用可调节梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络,网络经过磨练可以做出惊人和不错的东西出来。其余作者博客的此外作品也很科学。

介绍:Amazon在机器学习地点的一部分应用,代码示例.

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据正确在线交互教程.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)

介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的发端测试体会报告.

介绍:录像+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:Twitter心理分析工具SentiTweet,视频+讲义.

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。

介绍:R语言是机器学习的重大语言,有许多的爱侣想上学R语言,然而接连忘记一些函数与紧要字的意义。那么这篇作品或许能够扶助到你

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

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(五)

介绍:使用Neo4j
做电影评论的真情实意分析。

介绍:机器学习各样方向概括的网站

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在心思分析效用不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(如今是空的)。这象征Paragraph
Vector终于揭开面纱了嘛。

介绍:在Kaggle上时常取得正确战表的TimDettmers介绍了他自己是怎么采取深度学习的GPUs,
以及个体怎样构建深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

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

介绍:
机器学习无疑是最近数码解析世界的一个吃香内容。很五人在平时的做事中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你总计一下大面积的机械学习算法,以供你在工作和读书中参考.

介绍: DeepMind随想集锦

介绍:本文来源Databricks集团网站的一篇博客作品,由约瑟夫 布拉德利(Bradley)和Manish
Amde撰写,著作紧要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式实现,以及呈现一些简单易行的例子并提出该从啥地方上手.中文版.

介绍:雅虎邀请了一名来自本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的多重视频课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正常机器学习算法的反驳基础知识。

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

介绍:初我们怎样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:聚焦数据质地问题的回答,数据质量对各个层面公司的特性和频率都紧要,文中总结出(不压制)22种典型数据质料问题显现的信号,以及卓越的多寡质料解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等)

介绍:这是一本书籍,重要介绍的是跨语言音讯寻找方面的文化。理论很多

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:这份文档来自微软研讨院,精髓很多。假若需要完全明了,需要肯定的机械学习基础。不过有点地点会令人眼睛一亮,毛塞顿开。

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:用树莓派和照相机模块进行人脸识别

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:
音信,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,此外还推荐一个深度学习入门与综合营料

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学术网络中挖潜深度知识、面向科技大数量的打桩。收集近4000万作者新闻、8000万舆论音信、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;扶助专家搜索、机构排名、科研成果评价、会议排行。

介绍:很多商厦都用机器学习来缓解问题,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呢?SparkMLlib 1.2内部的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经商讨的杰里米弗里曼(Freeman)脑神经科学家编写,最初是为了实时处理他们每半钟头1TB的商讨数据,现在公告给我们用了。

介绍:从1996年始发在处理器科学的杂文中被引用次数最多的舆论

介绍: social networks course

介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.

介绍: 免费电子书《数据信息手册》,
国内有热情的情侣翻译了中文版,我们也得以在线阅读

介绍:统计机视觉入门之行人检测

介绍: Scikit-Learn官网提供,在原有的Cheat
Sheet基础上添加了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍:R语言教程,此外还援引一个R语言教程An Introduction to
R
.

介绍:标题很大,从新手到大方。不过看完上边装有素材。肯定是我们了

介绍:作者与Bengio的哥们山姆(Sam)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:数据挖掘十大经典算法之一

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

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

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书本,可做为入门参考书单。

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

介绍:
不容错过的免费大数据集,有些早就是驾轻就熟,有些可能依旧率先次听说,内容超越文本、数据、多媒体等,让她们伴您起来数据正确之旅吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍:Google对非死不可 DeepFace的强硬回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德(Wild))上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:A*搜寻是人为智能基本算法,用于高效地搜索图中两点的最佳路径,
主题是 g(n)+h(n):
g(n)是从起源到顶点n的莫过于代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估量代价。合集

介绍:康奈尔大学消息科学系助理助教大卫(David)Mimno写的《对机器学习初大方的某些提出》,
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:实现项目现已开源在github下面Crepe

介绍:深度学习阅资源列表

介绍:入门的书真的很多,而且我已经帮您找齐了。

介绍:人脸识别必读著作援引

介绍:Videolectures上最受欢迎的25个公文与数据挖掘录像汇总

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

介绍:本章中笔者总括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:贝叶斯学习。如若不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法执行

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的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 + 长短时间记念LSTM) 和加州戴维斯分校 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好的动物模型,你可以拿狮子大象的肖像来尝试看

介绍:在二零一九年的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系统的核心演说。
Sibyl是一个监督式机器学习连串,用来化解预测方面的问题,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:这本书是由Google集团和MIT共同出品的微处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 Lehman et
al 2013
。分为5多数:1)注脚,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:从硬件、图像到正规、生物、大数量、生物信息再到量子总结等,Amund
Tveit等保障了一个DeepLearning.University小品种:收集从2014年起来深度学习文献,相信可以作为深度学习的起源,github

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的重中之重性.

介绍:里面融合了很多的资源,例如比赛,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:重假使描述了采用R语言举办数据挖掘

介绍:15年卢森堡市纵深学习峰会录像采访,境内云盘

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:该科目是网易公开课的收款课程,不贵,一流福利。首要适合于对运用R语言举办机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍: 决策树

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,并在实际上竞技之中比调参数和清数据。
假如已装过gensim不要忘升级

介绍:作者王益最近是腾讯广告算法高管,王益硕士毕业后在google任研讨。这篇随笔王益大学生7年来从Google到腾讯对此分布机器学习的耳目。值得细读

介绍:ggplot2速查小册子,其余一个,其它还推荐《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(四)

介绍:把机器学习提高的级别分为0~4级,每级需要学习的教材和左右的文化。这样,给机器学习者提供一个前行的门道图,以免走弯路。此外,整个网站都是有关机器学习的,资源很充裕。

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

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: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:
目前, 查理 Leiserson, Al Aho, Jon
Bentley等大神向Knuth指出了20个问题,内容包括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: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,适合想学学R语言的校友选读。

介绍:
探讨深度学习活动编码器如何有效应对维数灾难,境内翻译

介绍:国际人工智能联合会议任用随笔列表,大部分杂文可使用Google找到.

介绍:作者还著有《这就是寻找引擎:主题技术详解》一书,紧假设介绍应用层的事物

介绍: 开源闽南语言处理包.

介绍:帮你了解卷积神经网络,讲解很清晰,此外还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的任何的有关神经网络随笔也很棒

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

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:mllib实践经验分享

介绍:总结机视觉数据集不完全集中

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总计

介绍:里面基本没提到到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的浩大使用,以及她们在做推荐过程中得到的片段经历。最后一条经验是应该监控log数据的质料,因为推荐的质地很倚重数据的质地!

介绍:兰姆daNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人为神经网络库,它抽象了网络成立、操练并运用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数,用户可以行使多种办法组成这么些函数来操作实际世界数据。

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:这是一本信息搜索有关的图书,是由北卡罗来纳教堂山分校Manning与Google副总监Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一向是北美最受欢迎的音讯搜索教材之一。目前作者扩大了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:机器学习速查表

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:对话机器学习大神Michael 乔丹

介绍:这篇著作紧假如以Learning to
Rank为例表达集团界机器学习的切切实实运用,RankNet对NDCG之类不敏感,参预NDCG因素后改成了LambdaRank,同样的牵挂从神经网络改为利用到Boosted
Tree模型就完成了兰姆(Lamb)daMART。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,拉姆(Lamb)daRank,兰姆daMART,尤其以兰姆daMART最为非凡,代表随笔为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

除此以外,Burges还有许多出名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition

Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在五次机器学习聚会上的报告,关于word2vec会同优化、应用和扩大,很实用.境内网盘

介绍:录像由时尚之都综合财经政法大学(Caltech)出品。需要印度语印尼语底子。

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:
很多干货,而且撰稿人还总计了某些个密密麻麻。此外还作者还了一个著作导航.极度的谢谢作者总结。

介绍:Deniz Yuret用10张精美的图来表达机器学习重大概念: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

介绍:
Fields是个数学琢磨为主,下面的这份ppt是来自菲尔德(Field)s举行的运动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

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,而有点算法又是从其他算法中延长出来的。这里,大家从两个地点来给我们介绍,第一个方面是上学的法子,第二个地点是算法的类似性。

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的杂谈库已经选定了963篇经过分类的纵深学习杂谈了,很多经典杂文都已经选定

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:那是一本伊利诺伊香槟分校总结学知名讲师Trevor Hastie和Robert(Bert)Tibshirani的新书,并且在2014年1月早已开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

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

介绍: 接纳Torch用深度学习网络了然NLP,来自非死不可 人工智能的随笔.

介绍: 一个学术搜索引擎

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:还有续集显然深度学习方法概述(二)

介绍: Stanford的Trevor Hastie讲师在H2O.ai
Meet-Up上的告诉,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数领先样本数)的线性模型,13年同主旨报告
讲义.

介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.

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
爱好者的福音。

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,相关的法律运用包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的估计,定价和工作人士预测,司法行为预测等。法律领域我们兴许都相比陌生,不妨理解下。

介绍:这是一份python机器学习库,如若您是一位python工程师而且想深刻的就学机器学习.那么这篇作品或许能够协助到你.

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来形容NLP中各项任务的难度.

介绍:机器学习在导航下边的应用.

介绍:微软研商院深度学习技术核心在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:Wired杂志报导了UCLA数学大学生克Rhys(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,下载了恋爱网站2万女用户的600万题目答案,对她们开展了总计抽样及聚类分析(图2,3),最终终于到手了真爱。科技改变命局!

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机器学习库,遵照大数目、NLP、总结机视觉和Deep
Learning分类举行了整理。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其中的多少课程已经归档过了,不过还有个另外音信并未。感谢课程图谱的小编

介绍:机器学习最基本的入门作品,适合零基础者

介绍:不仅是材料,而且还对有些资料做了诠释。

介绍:许多同校对于机械学习及深度学习的困惑在于,数学方面已经大约知道了,可是动起手来却不知晓怎么动手写代码。瑞典皇家理工深度学习大学生安德烈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:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伴一起研商有关于机器学习的多少个理论性问题,并交付一些有含义的定论。最终通过有些实例来表明这一个理论问题的物理意义和实在运用价值。

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

介绍:15年青春学期CMU的机器学习课程,由Alex(Alex)Smola主讲,提供教科书及教学录像,很不错.境内镜像.

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

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14

2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:人脸识别必读著作推荐

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter哈灵顿做的一个访谈。包含了书中一些的问号解答和少数私有学习指出

介绍: Google数学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水学习综述及实际提出

介绍:卡耐基梅隆赖安 Tibshirani和LarryWasserman开设的机械学习课程,先修课程为机械学习(10-715)和中级总括学(36-705),聚焦总计理论和措施在机器学习园地应用.

介绍:相比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着复旦毕业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍: 深度学习卷积概念详解,长远浅出.

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系数模型。假若合理(转移受到隔壁的震慑全面影响)。可以用来反求每个节点的熏陶系数

介绍:作者是红米技术有限集团,诺亚方舟实验室,首席数学家的李航硕士写的有关信息寻找与自然语言处理的著作

介绍:总括机视觉入门从前景目的检测1(总括)

介绍:出自MIT,探究加密数码急忙分类问题.

介绍:Chase
戴维斯(Davis)(Davis)在NICAR15上的主旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:本文即使是写于二〇一二年,可是这篇著作完全是作者的经历之作。

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

介绍:看问题你曾经清楚了是怎么内容,没错。里面有为数不少经典的机械学习杂文值得仔细与一再的阅读。

介绍:深度学习阅读清单

介绍:深度学习课程

介绍:《线性代数》是《机器学习》的重大数学开始课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不易于,倘若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志趣。我个人推举的特级《线性代数》课程是伊利诺伊香槟分校Gilbert(Bert)Strang教师的学科。
学科主页

介绍: 用统计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录像教程。160集。系统程度跟书可比拟。

介绍:
十分棒的强调特征采纳对分类器首要性的篇章。心境分类中,按照互消息对复杂高维特征降维再使用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更突出的效用,操练和归类时间也大大降低——更重要的是,不必花大量年华在攻读和优化SVM上——特征也同样no
free lunch

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理序列之(七)

介绍:这又是一篇机器学习初专家的入门小说。值得一读

介绍: HMM相关著作

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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理分类效果很好.实现代码.

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,并不关乎公式推导。文中的LDA实现基本部分采取了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语料库上测试优秀,开源在GitHub上。

介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go三个版本的代码

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
,协理构建各样互动的架构,在多机多卡,同步立异参数的情事下核心达成线性加速。12块Titan
20刻钟可以成功谷歌net的教练。

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同班可以精通一下

介绍:
揭开印度菜的可口秘诀——通过对大量菜单原料关系的发掘,发现印度菜美味的缘故之一是其中的意味互相争辩,很有意思的文书挖掘啄磨

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容,在此间有一对的非凡内容就是源于机器学习日报.

介绍:杰弗里 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:
文中关系了最优,模型,最大熵等等理论,此外还有使用篇。推荐系统可以说是一本无可非议的阅读稿,关于模型还引进一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:机器学习开源软件

介绍:一个用来飞快的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:Google地图解密

介绍:网友问Berkeley机器学习大牛、美利坚合众国双双院士迈克尔(Michael) I.
乔丹:”倘使你有10亿日币,你怎么花?乔丹(Jordan):
“我会用这10亿新币建造一个NASA级另外自然语言处理钻探项目。”

介绍:Python实现线性回归,作者还有此外很棒的篇章援引可以看看

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍: 本文基于<襄助向量机的再三限价订单的动态建模>采纳了 Apache
Spark和Spark(Spark)MLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现连忙准确的依存关系解析器

介绍:讲总计机视觉的四部奇书(应该叫经典吧)之一,其余三本是哈特(Hart)ley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / 理查德 E.Woods
《数字图像处理》

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的随笔

介绍:免费电子书<强化学习介绍>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相关课程资料,Reinforcement
Learning
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:假设你从事互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言了解,或者生物新闻学,智能机器人,金融展望,那么这门核心课程你必须深切摸底。

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍: Quora上的主旨,研商Word2Vec的好玩应用,Omer
Levy提到了他在CoNLL2014顶尖杂谈里的分析结果和新点子,Daniel
Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

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

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

介绍:Francis Bach合作的关于稀疏建模的新概括(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的应用,而且率先有的关于Why does
the l1-norm induce sparsity的表达也很不利。

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:机器学习大神亚历克斯(Alex) Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“最近恰巧开拍,课程4K高清录像一起到Youtube上,近日正巧更新到 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的同桌可以关注,十分适合入门.

介绍:那是雅加达高校做的一个深度学习用来识别图片标签/图转文字的demo。是一个实际上使用案例。有源码

介绍:用社交用户作为学习图片的联名特征,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漱口;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:用于Web分析和多少挖掘的票房价值数据结构.

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