冷漠而杀

by admin on 2018年11月18日

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec与deep learning做NLP“
里面全套教程教平步一步用python和gensim包的word2vec模型,并以事实上比间比调参数和清数据。
如果都作了gensim不要遗忘升级

立篇文字或要好当今年五月形容的,37°的新疆,转眼就是同时一个冬,这次却不同,零下数的冬,算不达标特别冷。就这么逐年的渡过了青春,夏日,秋天和本的冬,大学之余额一天天变换少,身边的人口一天天秋以及日益长大的本身,这样就是足足了。

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

审,最近这几乎年天气绝无正常了,要么是干旱,要么是高温,要么是大水,至于因,我当然不能够说啊吗,毕竟能力简单,人微言轻。有时间七碰的时候下一些雨,气温略有些具下跌,也好不容易高温下的一致栽安慰吧。闻到了驾轻就熟的泥土味,虽然当市,虽然以外地,好当泥土的意味还是隐约可以辨别出来的,所以颇的震撼。

  • 《H2O》

中国哲学 1

介绍:深度上概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的选取、理论的牵线都特别成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

既看到出个老师发了这么同样段落话:我充分庆幸我起一个无电视,没有手机,没有网络,没有各种各样玩具及补习班的幼时。我深有同感,同样为深切地庆幸着。那时候,似乎简单的针对生无外追求,会坐过年的同一项新服和一个糖果欣喜好几上,那个时刻没有钱打书,会获在和哥哥借来之语文题啃上好久好久,欣慰而满足,阳光非常灿烂,空气格外清新。伤心之可哭的非常纯粹,高兴了可以笑的异常干净,人与丁中间的离开挺贴近,一切都不行透明。

  • 《Deep
    Learning实战之word2vec》

探望最近而堆了好多书了,小时候也许也嗜看把书吧,但是奈何独发几乎按刻板的读本,接受到的知终究是鲜的,后来因中考高考什么的课余书便让丢到了单。直到发生同样上,终于发生了重重修可以扣押了,但是多没有当场到手在哥哥语文书看的那种满足感了。

  • 《Adam
    Szeidl》

今日凡是九点多,天才起来逐年的变黑,我呢开逐渐的习惯了此地的时差,八沾康复,一两点钟才睡觉,睡得挺好,很少做梦,当然为习惯了之地方的烧及降温。以前总看时差是一个不行要命的题材,家那边的家长及对象休息的下自己以忙忙碌碌,他们忙的时段自己又在缓,所以究竟以为这老影响感情,好以爸爸妈妈随时可以接电话,倒给我丢了多揪心。

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机上爱好者很热情的把此科目翻译成了华语。如果您英语不好,可以省这

官话还是不曾办法达成和谐良好之品位,不过好庆幸身边的伴侣们还是老师,虽然不能够算得质的飞,量的积聚还是算吧,总的好多了。还颇清楚的记第一只说错的字是“滚”,总是把“gun”发成“gong”,当时拟的特艰难,un和ong不分,就一个口风都要学好久。后来即使可以协调就是可以感觉到到祥和说错的说话了,接着就是“lanzhou”和“nanzhou”,再后来就是是“mo学楼”“mo托车”这种配又出乱七八糟的语气,好当本具备升华,现在尚以纠结“分封制”是怎发音的,虽然这些多少细节对自当时来说很为难分,不过这样下来,说不定毕业后普通话可以说的及新疆丁一致好啊,期待发展。

  • 《synaptic.Js》

夏季持续的高温,37°的闷,要如平常一样学习在,着实是一个万分非常的挑战,至少自己现在尚从来不道上那种程度。一直还觉得这样热当是七月份的新疆吧,可是还是提前了尽快半单月,五月份更为尚未了凉爽,不免有硌心慌。

  • 《Neural Net in C++
    Tutorial》

我老是这法,很怀旧,总是看过去的好的,不好的都是那的美好,也是那么迫切的眷恋清楚未来到底会是什么样子。生活变化的无限抢,从有着的纯手工到现在的我想象不顶之赛科技,从景及大厦,也只是几十年之年月。而几十年后的自身,又是一个呀体统?

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,Roboot,此外还引进一个深度上入门与综合资料

唯独今身边的百分之百都转移了,工业化的大潮发生一致上吧会理我这么近,淹没了自身,侵蚀了自我,然后我被笼罩在雾霾之下,与自家喜爱的阳光蓝天新鲜的氛围见相同当还是项奢侈之行。所以专门害怕中国之诞生地气息一点点之流失,但是本人倒是无力回天。

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞赛优越方案源码及文档,包括总体的数处理流程,是上Python数据处理以及Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

看样子别人满腹经纶,出口成章的指南,眼里、心里都是羡慕和倾倒,终究是迷信了那么句话“腹有诗句书气自华”。也以同位导师的引,慢慢的才起来捡拾于了和睦当初的喜爱,开始逐年的和书做好朋友。还是当说不定上马的最迟,怕赶不上人家,太过头急,追求速度要忽视效率,所以还是待调整一下心态。现在诚心觉得阅读太重大了,尤其是对一个女孩子,最近关押电影为意识了一个规律,许多录像里面女主角和有优异之阴都喜爱读,甚至把阅读看的例如进食一样要,这只有是一个必要条件吧。很不满自己及了高等学校才起来认识及即一点,总觉得起点太没有,开始之极致晚,特为自己感到遗憾。所以更加觉得从小开始接触经典是千篇一律码特别有必要的从。那天还跟好情人开玩笑,她说自己入当一个语文老师,我随即虽想着,要是自己是语文先生,肯定每天授课都叫我的学生看小说,毕竟真的内化于胸之才是自己的,但当当今教育模式下,估计这种老师过不了几乎上就是会见挑起民愤了,当然就是一个略带笑话。

介绍:这是均等随有关分布式并行处理的数目《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 的童鞋可以参照下

还记得上次八点大抵去用,给妈妈通电话,说好如果错过用餐,她还问我怎么这样晚才去吃饭。当时即令止来雷同栽感觉,我花费了少年时间尚未同她们说明清楚时差是呀,也许是因他俩曾经习以为常了自己急需在她们身边的雅时间,而和时差无关。即使是回家一醒睡到八九点,借口说以新疆用惯了,时差,他们吧就忍忍过去了,或许是亮我之那种坏习惯,或者是实在的信仰了自家说之口舌,反正也没问。到现在吗作不理解,为什么小学,初中,高中一直早睡早起,都不曾养成此好习惯,可是到这里之后,晚睡眠晚起的活着便捷便适应了,并且理直气壮的游说就是常事不同而然。

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开盘,该课属于MIT研究生级别的课,对机器人及非线性动力系统感兴趣的冤家不妨可以挑战一下即门课!

  • 《机器上藏论文/survey合集》
  • 《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
    for Using GPUs in Deep
    Learning》
  • 《2014年国际机器上大会ICML 2014
    论文》

介绍:免费写:Azure ML使用精要.

介绍:神经网络的免费于线书,已经写了三回了,还有相应之开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的佛法。

介绍:一个冲OpenGL实现的卷积神经网络,支持Linux及Windows系.

  • 《机器上周刊第二想》

介绍:网易有道的老三号工程师写的word2vec的解析文档,从基本的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再至word2vec之各种tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec资料的大合集,对word2vec感谢兴趣之心上人可望

介绍:如果你从互联网搜寻,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言理解,或者生物信息学,智能机器人,金融展望,那么就宗核心课程你不能不深刻了解。

  • 《Sentiment Analysis on
    Twitter》
  • 《Machine Learning with
    Scikit-Learn》
  • Computers: Artificial Intelligence: Machine Learning:
    Software](https://link.jianshu.com?t=http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Machine_Learning/Software/), LIBSVM
    — A Library for Support Vector
    Machines, Weka
    3: Data Mining Software in
    Java, scikit-learn:Machine
    Learning in
    Python, Natural
    Language
    Toolkit:NLTK, MAchine
    Learning for LanguagE
    Toolkit, Data
    Mining – Fruitful and
    Fun, Open Source
    Computer Vision
    Library

  • 《机器上入门者学习指南》

介绍:在当年之IEEE/IFIP可靠系统和网(DSN)国际会议上,Google软件工程师Tushar
Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题演讲。
Sibyl是一个监督式机器上体系,用来解决预测方面的题目,比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google
sibyl

  • 《Machine Learning is
    Fun!》

介绍:github上面100只大强的门类

介绍:Python实现线性回归,作者还发生其他异常过硬的章援引可望

  • 《PyNLPIR》
  • 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language
    Processing》
  • 《ACL
    Anthology》

介绍:这是一个机器上资源库,虽然比少.但蚊子再稍微也是肉.有凸起部分.此外还有一个是因为zheng
Rui整理的机上资源.

介绍:这是斯坦福大学做的同一免费课程(很勉强),这个得于您于深上之途中吃你一个修之思路。里面涉及了有些主导的算法。而且告诉您哪错过用及骨子里条件遭受。中文版

介绍:作者王益时是腾讯广告算法总监,王益博士毕业后当google任研究。这首文章王益博士7年来起谷歌到腾讯对于分布机器上的耳目。值得细读

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

介绍:这是T. Mikolov & Y. Bengio最新论文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用RNN和PV在感情分析功能是,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(目前凡是拖欠的)。这表示Paragraph
Vector终于揭开面纱了呗。

  • 《深度上以自然语言处理的动》
  • 《树莓派的人脸识别教程》
  • 《R
    Tutorial》

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的由图像生成自然语言描述的家伙。它实现了Google
(Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好之动物模型,你得拿狮子大象的照来尝试看

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

  • 《杨强在TEDxNanjing谈智能的源》

介绍:Twitter技术团队针对前段时间开源之日子序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中针对异常的概念和剖析颇值得参考,文中也关乎——异常是大针对性的,某个圈子支出的良检测在另外世界直接用而不行.

介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的新式版本《神经网络与深上综述》本综述的表征是以日排序,从1940年开始说起,到60-80年间,80-90年间,一直称到2000年晚和近年来几乎年的进行。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

介绍:Caffe是一个开源之纵深上框架,作者目前当google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

  • 《Brief History of Machine
    Learning》
  • 《What are some interesting Word2Vec
    results?》
  • 《Google DeepMind
    publications》

介绍:非常好之深浅上概述,对几栽流行的纵深上型都进行了介绍和讨论

  • 《UFLDL
    Tutorial》
  • 《自然语言处理的吃水上理论与事实上》

介绍:作者是来百度,不过他自身就于2014年4月份报名离职了。但是就篇稿子好不利如果您切莫亮深度上和支持于量机/统计上理论来什么关系?那么当立即看看这篇文章.

  • 100 Best GitHub: Deep
    Learning

介绍:作者是计算机研二(写文章的时节,现在凡2015年了该将毕业了),专业方向自然语言处理.这是少数外的涉的谈.对于入门的爱人可能会发出赞助

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

  • 《机器上:学习资源》
  • 《Research priorities for robust and beneficial artificial
    intelligence》

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。

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机器上课程,先修课程为机上(10-715)和高中级统计学(36-705),聚焦统计理论及法以机上世界应用.

  • 《自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教授》
  • 《Andrej
    Karpathy的吃水加深学习演示》
  • 斯坦福《自然语言处理》课程视频
  • 《Paracel》

介绍:UT Austin教授Eric
Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他意味着,根据这次实验的结果,如果今年NIPS重新审稿的言辞,会生出一半底舆论被驳回。

介绍:初专家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

  • 《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural
    Networks》

介绍:这文章说管多年来型识别及之突破用及围棋软件及,打16万摆放业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即亦可不负众望永不计算,只拘留棋盘就被有下一样步,大约10级棋力。但随即首文章最过乐观,说啊人类的最后一片堡垒马上就要过掉了。话说得无比早。不过,如果与别的软件成该还有潜力可开。@万精油墨绿

  • 《Nonsensical beer reviews via Markov
    chains》
  • 《Machine Learning
    Surveys》

介绍:中文分词入门的资源.

介绍:深度上简明介绍,中文版.

  • 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and
    Scalable》
  • 《正则表达式优化成Trie树

介绍:A*摸是人为智能基本算法,用于高效地找图被简单点之最佳路径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是自起点至顶点n的其实代价,h(n)是顶点n到对象顶点的估量代价。合集

  • 《Machine learning for package users with R (1): Decision
    Tree》
  • 《Reproducible Research in Computational
    Science》

介绍:很好之准仍机场(CRF)介绍文章,作者的攻笔记

  • 《Zipf’s and Heap’s
    law》

介绍: Stanford的Trevor Hastie教授于H2O.ai
Meet-Up上之报告,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年跟主题报告
、讲义.

  • 《Rumor has it: Identifying Misinformation in
    Microblogs》

介绍:
“面向视觉识别的CNN”课程设计报告集锦.近百篇,内容涉嫌图像识别应用的各个方面

  • 《学习算法的Neural Turing Machine
  • 《FudanNLP》
  • 《machine learning for smart
    dummies》

介绍:
成G上T的学术数据,HN近期热议话题,主题涉及机械上、NLP、SNA等。下载最简便易行的法门,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

介绍:信息几何法及其于机械上着的下

介绍:2014
ImageNet冠军GoogLeNet深度上型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

介绍:主要是沿着Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几随综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation。全部还得以google上找到。

介绍:聚焦数据质量问题之对,数据质量对各种框框企业的属性和效率都至关重要,文中总结发生(不制止)22种典型数据质量问题表现的信号,以及卓越的数额质量解决方案(清洗、去又、统一、匹配、权限清理等)

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

  • 《机器上最佳入门学习材料汇集》
  • 《Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器深造 &
    数据挖掘兵器谱》
  • 《Geoffrey E.
    Hinton个人主页》
  • 《人脸识别开发包》
  • 《机器上入门书单》
  • 《百度余凯&张潼机器学习视频》

介绍:用社交用户作为上图片的联合特征,可更好地发挥图片内容相似性。由于未负让人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的取与清洗;利用社会化特征的笔触值得借鉴.

介绍: 2015文件分析(商业)应用综述.

介绍:Andrej
Karpathy的深度加深学习演示,论文在这里

  • 《Deep
    Learning(深度上)学习笔记整理系列》

介绍:康奈尔大学信息科学系助手教授David
Mimno写的《对机械上新家的某些提议》,
写的万分实在,强调实行与理论做,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.”

  • 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal
    ClassificationICML06》
  • 《HMM相关文章索引》
  • 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
    R》

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上之AMA(Ask Me
Anything)主题,有许多RNN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心看,相信你吧会见受益匪浅.

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

  • 《CS224d: Deep Learning for Natural Language
    Processing》
  • 《Using Structured Events to Predict Stock Price Movement: An
    Empirical
    Investigation》
  • 《kaldi》
  • 《A Tour of Machine Learning
    Algorithms》

介绍:贝叶斯学习。如果未是不行彻底可看概率编程语言与贝叶斯方法执行

  • 《A Full Hardware Guide to Deep
    Learning》
  • 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning
    Library》
  • 《Introduction to ARMA Time Series Models –
    simplified》

介绍:出自MIT,研究加密多少快速分类问题.

介绍:Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li
Fei-Fei的博士生,使用机器上以图像、视频语义分析世界获得了科研及工程上之突破,发之章非多,但每个都挺实在,在各级一个问题及还完成了state-of-art.

  • 《convnet-benchmarks》
  • 《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
    Vision》

介绍:应本着好数额时代,量子机器上之首先个实验 paper
下载

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

介绍:Blocks是冲Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道与算法,帮您又快地创建与管制NN模块.

  • 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks

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

介绍:这还要是同等篇机器上新学者的入门文章。值得一诵读

  • 《机器上速查表》

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?可以叫您以浏览器被,跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉您,最佳技巧是,当你开勾画代码,一切将转移得清。他刚刚宣布了一样准图书,不断在线更新

介绍:
AMiner是一个学问搜索引擎,从学网络被刨深度知识、面向科技大数据的打桩。收集近4000万作者信息、8000万舆论信息、1亿多引用关系、链接近8百万知识点;支持专家搜索、机构排名、科研成果评价、会议排名。

  • 《Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video
    Classification》

介绍:信息时代的微处理器科学理论,目前境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:深度上阅读清单

介绍:机器上速查表

  • 《NYU
    2014年之吃水上课程资料》
  • 《Wormhole》
  • 《简明深度上方式概述(一)》
  • 《A*搜索算法的可视化短教程》
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》
  • 《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
    Short-Term Memory
    Networks》
  • 《Machine learning is teaching us the secret to teaching

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

  • 《Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at
    Scale》
  • 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
    Love》
  • 《2014年超级的良数额,数据科学文章》

介绍:【“机器上”是什么?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他直接在机械上世界耕耘。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,被运用在何?来拘禁Platt的马上篇博文

介绍:Python下之文书模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似系数)、partial_ratio(局部相似系数)、token_sort_ratio(词排序相似系数)、token_set_ratio(词集合相似系数)等
github

介绍:本文会过相同方方面面最盛行的机上算法,大致了解如何方法可用,很有救助。

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据对在线交互教程.

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在相同坏机器上聚会及之晓,关于word2vec及其优化、应用及扩张,很实用.境内网盘

  • 《Machine learning open source
    software》

介绍:机器上起来源软件

  • 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
    Clustering》

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有一部分任何的机上与数挖掘文章和纵深上文章,不仅是辩论还有源码。

介绍:
揭开印度菜之美味秘诀——通过对大量菜单原料关系之打,发现印度菜香的原故有是里的寓意互相冲突,很风趣之文书挖掘研究

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

  • 《 Image classification with deep
    learning常因此型》
  • 《Machine Learning With Statistical And Causal
    Methods》

介绍:作者是深上一线好牛Bengio组写的课,算法深入显出,还有实现代码,一步步开展。

  • 《R机器学习实践》
  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《Search Engine &
    Community》

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

介绍:标题非常充分,从新手到大方。不过看了上面有素材。肯定是师了

  • 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic
    Optimization》

介绍:Geoffrey Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了部分介绍性文章和课件值得学习

  • 《Twitter Sentiment Detection via Ensemble Classification Using
    Averaged Confidence
    Scores》
  • 《Topic modeling
    的藏论文》

介绍:CIKM Cup(或者叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM举办的国际数码挖掘竞赛的称谓。

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上在文件计算着之应用

介绍:里面冲词条提供了无数资源,还来有关文化结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

介绍:里面融合了成千上万之资源,例如角,在线课程,demo,数据整合等。有分类

  • 《机器上藏图书》
  • 《A primer on deeping
    learning》

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍:用树莓派和相机模块进行人脸识别

介绍:网友提问伯克利机器上大牛、美国偶院士Michael I.
Jordan:”如果你发10亿美金,你怎么花?Jordan:
“我会见用就10亿美金建造一个NASA级别的自然语言处理研究型。”

介绍: 深度上框架、库调研与Theano的启幕测试体会报告.

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

介绍: 决策树

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(六)

介绍:统计上是关于电脑基于数据构建的几率统计模型并采用模型对数码开展预测和剖析的一律家是,统计上吧改为统计机器上。课程来自上海交通大学

  • 《书籍推荐:Advanced Structured
    Prediction》
  • 《Introducing streaming k-means in Spark
    1.2》

介绍:
机器学习的是目前数码解析世界的一个吃香内容。很多总人口于平常的工作中还或多要遗失会就此到机械上的算法。本文为而总结一下广大的机器上算法,以供应您于干活及上着参考.

介绍:这是同等如约图书,主要介绍的凡跨语言信息寻找方面的学识。理论很多

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》
  • 《I am Jürgen Schmidhuber,
    AMA》
  • 《Hands-On Data Science with R Text
    Mining》
  • 《统计机器上》

介绍:计算机视觉入门的实施人检测

介绍:从1996年开头在计算机科学的论文中叫引述次数最多的论文

  • 《NUML》

介绍: HMM相关文章

  • 《100 Best GitHub: Deep
    Learning》

介绍:空间数据挖掘常用方法

  • 《Beautiful plotting in R: A ggplot2
    cheatsheet》
  • 《A First Course in Linear
    Algebra》

介绍:libfacedetection是深圳大学开源之一个口脸图像识别库。包含正面与多视角丁脸检测两只算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的2-3倍增), 准确度高
(FDDB非公开类评测排名第二),能估计人数脸角度。

  • 《How to Layout and Manage Your Machine Learning
    Project》
  • 《Data Science with
    R》

介绍:IVAN VASILEV写的吃水上导引:从浅层感知机到深网络。高但读

  • 《Machine Learning Open Source
    Software》

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

  • 《A Deep Dive into Recurrent Neural
    Nets》
  • 《大数量解析:机器上算法实现之嬗变》
  • 《BCI Challenge @ NER
    2015》

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现迅速准确之依存关系解析器

  • 《Andrej
    Karpathy个人主页》

介绍:深度上经验资源列表

  • 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》

介绍: 采用Torch用深度上网络了解NLP,来自Facebook 人工智能的文章.

  • 《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from
    Word
    Embeddings》
  • 《LIBSVM》

介绍:2014年国际机器上大会(ICML)已经被6月21-26日当国会着力繁华举办。本次大会由微软亚洲研究院同清华大学并主办,是此富有30基本上年历史并著名世界的机上世界的盛会首软至华,已成功掀起全世界1200多各项学者的提请参与。干货很多,值得深入学习下

  • 《计算机视觉数据集不全集中》

介绍:RKHS是机械上中要害之概念,其于large
margin分类器上之用为是广为熟知的。如果无于好之数学基础,直接了解RKHS可能会见正确。本文由基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深入浅出,一共才12页。

  • 《purine2》
  • 《NLPIR/ICTCLAS2015划分词系大会上之技术演讲

介绍:人脸识别必读文章援引

  • 《Deep Learning in Neural Networks: An
    Overview》
  • 《Choosing a Machine Learning
    Classifier》

介绍: Topic modeling 的经文论文,标注了要害点

  • 《Sibyl》
  • 《实例详解机器上怎么样化解问题》
  • 《A Probabilistic Theory of Deep
    Learning》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(四)

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了所以而调节梯度下降以及可调节动量法设计与编码经典BP神经网络,网络经过训练可以做出惊人和良之物下。此外作者博客的其他文章吧非常不错。

介绍:
分类整理的机视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量!作者的翻新频率也充分频繁

  • 《Support Vector
    Machines》

介绍:徐宗本
院士将于爱机器上之伴一起探讨有关于机器上的几乎个理论性问题,并为闹有些产生含义的下结论。最后经有些实例来证实这些理论问题的物理意义及骨子里采用价值。

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:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是快极抢之NLP库,快的因由同样凡因此Cython写的,二是故了单好巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

介绍:深度上入门的初级读本

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的舆论库已经选定了963首经过分类的纵深上论文了,很多经典论文还早已用

  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
    Neo4j》
  • 《Building and deploying large-scale machine learning
    pipelines》
  • 《Machine Learning Summer
    School》

介绍:传送理由:Rob Fergus的所以深度上做计算机是苏的NIPS 2013科目。有mp4,
mp3,
pdf各种下载
他是纽约大学讲授,目前啊于Facebook工作,他2014年的8篇论文

  • 《Information Geometry and its Applications to Machine
    Learning》

介绍:本文共有三单密密麻麻,作者是来源于IBM的工程师。它要介绍了推介引擎相关算法,并辅助读者很快之落实这些算法。
追推荐引擎内部的黑,第 2 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,探讨推荐引擎内部的机密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

  • 《利用深度上和大数量构建对话系统
  • 《Recommending music on Spotify with deep
    learning》

介绍:NIPS CiML 2014底PPT,NIPS是神经信息处理系统进展大会的英文简称.

介绍:Wired杂志报导了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过充分数目手段+机器上道破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定正在12单账号,下载了相恋网站2万阴用户的600万问题答案,对她们开展了统计抽样及聚类分析(图2,3),最后到底到手了真爱。科技改变命运!

介绍:部分国语列表

  • 《ICLR
    2014论文集》
  • 《AMiner – Open Science
    Platform》

介绍:第十二届中国”机器上及其应用”研讨会PPT

  • 《Machine Learning is Fun! – The world’s easiest introduction to
    Machine
    Learning》

介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法及自由优化学科》是哈佛应用数学研究生教程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣之恋人肯定要是省,提供授课视频及课上IPN讲义.

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

  • 《Java Machine
    Learning》

介绍:2014神州特别数据技术大会33员中心专家发言PDF下载

介绍:2014年七月CMU举办的机上夏季课刚刚完结
有靠近50时的视频、十大抵独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称呼讲师都是牛人: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)

  • 《CIKM
    2014主题报告的幻灯片》
  • 《Sibyl:
    来自Google的宽广机器上体系》
  • 《spaCy》

介绍:卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源全,包括大气底NLP开源软件工具确保,基础数据集,论文集,数据挖掘教程,机器上资源.

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量经济学》.

介绍:主要是描述了使R语言进行数量挖掘

介绍:一个纵深上型,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多单本子的代码

  • 《Advice for students of machine
    learning》
  • 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep
    Learning”教程》
  • 《Statistical Machine
    Learning》
  • 《用老数量和机械上做股票价格预计》

介绍: 非常强的Python的数据解析工具包.

  • 《NIPS审稿实验》

介绍: MIT的Yoshua Bengio等人谈深度上之新书,还未定稿,线达提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍:人脸识别必读文章推荐

  • 《谷歌地图解密:大数据以及机具上的做》
  • 《PageRank Approach to Ranking National Football
    Teams》
  • 《Simple Neural Network implementation in
    Ruby》

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它目前托管在sourceforge上面

  • 《Blocks》

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是一模一样号英国落地的计算机学家和心理学家,以那当神经网络方面的奉献闻名。辛顿是相反往传播算法和对照散度算法的发明人之一,也是深上的积极向上促进者.

  • 《Deep Learning for Answer Sentence
    Selection》

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,心想事成代码.

介绍:机器上教会了俺们啊?

  • 《Understanding Convolution in Deep
    Learning》

介绍:概率论:数理逻辑书籍

  • 《Topic modeling with LDA: MLlib meets
    GraphX》
  • 《Machine Learning Course
    180’》
  • 《Pattern Recognition And Machine
    Learning》
  • 《Inverting a
    Steady-State》

介绍:通过分析1930年交今日的交锋数据,用PageRank计算世界杯参赛球队排名榜.

介绍:如果要于平等篇文章被匹配配十万独至关重要词怎么收拾?Aho-Corasick
算法利用上加了回去边的Trie树,能够以线性时间外到位匹配。
但如果匹配十万单正则表达式呢 ?
这下可据此到管多只刚刚则优化成Trie树的章程,如日本人口形容的
Regexp::Trie

介绍:本课程将阐述无监督特征上和深上之基本点观点。通过学习,你吧拿落实多个作用上/深度上算法,能收看它为卿工作,并上怎么以/适应这些想法到新题材上。本课程假定机器上之基本知识(特别是熟悉的监察上,逻辑回归,梯度下降之想法),如果你莫熟悉这些想法,我们建议乃错过这里机器上课程,并预先成功第II,III,IV章(到逻辑回归)。此外这有关这套教程的源代码在github上面已经出python版本了UFLDL
Tutorial
Code

  • 追推荐引擎内部的黑,第 1 组成部分:
    推荐引擎初探

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

介绍:Google对Facebook DeepFace的强大回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上及99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别和聚类.

介绍:乔丹教授(Michael I.
Jordan)教授是机器上园地神经网络的大牛,他本着纵深上、神经网络有着十分厚的兴。因此,很多叩问的题材中蕴藏了机器上园地的个模型,乔丹教授对准斯一一做了说以及展望。

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,请以提出自己牛逼到无以伦比的idea(自动归纳翻译规律、自动理解语境、自动识别语义等等)之前,请通过谷歌学术简单搜一下,如果谷歌不可用,这个网址有此世界几好顶会的论文列表,切不可断章取义,胡乱假设.

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

介绍:一个超级完整的机器上开源库总结,如果你看这个碉堡了,那背后是列表会再度受你怪:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经来热心的心上人进行了翻译中文介绍,机器上数据挖掘免费电子书

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.

  • 《Deep Learning for Natural Language Processing (without
    Magic)》
  • 《An Inside Look at the Components of a Recommendation
    Engine》

介绍:许多风俗习惯的机械上任务还是以上学function,不过谷歌目前有初步读书算法的趋向。谷歌另外的当即篇学习Python程序的Learning
to
Execute为来相似之处

介绍: 一个学搜索引擎

介绍:mllib实践经验分享

转载请注明作者Jason Ding及其出处
GitCafe博客主页(http://jasonding1354.gitcafe.io/)
Github博客主页(http://jasonding1354.github.io/)
CSDN博客(http://blog.csdn.net/jasonding1354)
简书主页(http://www.jianshu.com/users/2bd9b48f6ea8/latest\_articles)
百度搜索jasonding1354上自己的博客主页

介绍:用于Web分析与数量挖掘的票房价值数据结构.

介绍:Videolectures上极度被欢迎的25单文本及数挖掘视频汇总

介绍: 基于深度上之多标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

介绍:LambdaNetLambdaNet是出于Haskell实现的一个开源的人工神经网络库,它抽象了网络创建、训练并行使了高阶函数。该库还提供了同一组预定义函数,用户可以运用多法组成这些函数来操作实际世界数据。

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

  • 《Numerical Optimization: Understanding
    L-BFGS》

介绍:面向机器上的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选择和超参优化、高斯模型和外模型关系、大数据集的逼方法齐,微盘下载

介绍:把当年底一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文被的代码整理为一个开源之算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的采访3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF为会见延续公开。

介绍:《线性代数》是《机器上》的重要性数学先导课程。其实《线代》这宗课称得浅显易懂特别非易于,如果同齐来就算称逆序数及陈行列式性质,很轻让生去学习的趣味。我个人推举的极品《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的学科。
课主页

  • 《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》

介绍:如何用深度上及大数额构建对话系统

  • 《The Natural Language Processing
    Dictionary》

介绍: DeepMind论文集锦

  • 《IPOL Journal · Image Processing On
    Line》
  • 《libfacedetection》
  • 《Deep Learning
    Tutorials》
  • 《CNN的相反往求导及练习》
  • 《Awesome Machine
    Learning》

介绍: 大规模机器上流程的构建和部署.

介绍:利用机用器学习在谣言的识别上之以,此外还有一定量独。一个凡甄别垃圾以及假信息之paper.还起一个凡是网舆情及其分析技术

介绍:这是同篇介绍机器上历史的文章,介绍好到,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到任意森林、Deep
Learning.

  • 《机器上入门资源不完全集中》》

介绍:微软研究院深度学习技术中心当CIKM2014
上关于《自然语言处理的深度上理论和事实上》教学讲座的幻灯片

  • 《Data Journalism
    Handbook》
  • 《Machine Learning
    Resources》
  • 《文本及数挖掘视频汇总》
  • 《Parallel Machine Learning with scikit-learn and
    IPython》

介绍:这是多伦多大学做的一个深上用来辨别图片标签/图转文字的demo。是一个实际利用案例。有源码

  • 《Introduction to Deep Learning
    Algorithms》
  • 《R语言参考卡片》
  • 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints
    tutorial》

介绍:Deniz Yuret用10布置精美的觊觎来说明机器上要概念: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:基于马尔可夫链自动生成啤酒评论的开源Twitter机器人,github地址.

介绍:好多数额科学家名人推荐,还有资料.

  • 《Statistical foundations of machine
    learning》

介绍:
机器学习公开课汇总,虽然里的略微课程就归档过了,但是还有个别的消息并未。感谢课程图谱的小编

介绍:谷歌地图解密

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:生物医学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了他们的big data
genomics系统ADAM,其他的情节好关注一下官方主页.

  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in
    Python》

介绍: 使用deep
learning的总人口脸要点检测,此外还有同首AWS部署教程

  • 《Deep Learning
    101》

介绍:机器上的算法很多。很多上困惑人们都是,很多算法是同样看似算法,而略带算法又是打外算法中延长出的。这里,我们由区区只地方来叫大家介绍,第一独面是上之方法,第二个点是算法的类似性。

  • 《Deep Learning on Hadoop
    2.0》
  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《Math Essentials in Machine
    Learning》
  • 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
    series》
  • 《雅虎研究院的多少集汇总》
  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《回归(regression)、梯度下降(gradient
    descent)》

介绍:讲计算机视觉的季统奇书(应该让经典吧)之一,另外三如约是Hartley的《多图几哪里》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael
C.Gonzalez / Richard E.Woods
的《数字图像处理》

介绍:这本书是由于谷歌公司以及MIT共同出品的微处理器科学中之数学:[Mathematics
for Computer Science](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

  • 《Building a deeper understanding of
    images》
  • 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
    Learning》

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:大数据数据处理资源、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、机器上等。很赞之资源集中。

介绍: 一个提机器上之Youtube视频教程。160凑。系统程度跟书可比拟。

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

  • 《InfiniTAM:
    基于深度图像的样式数据并框架》
  • 《LinkedIn最新的推介系统文章Browsemaps》

介绍:还有续集阳深度上方式概述(二)

  • 《图像处理,分析及机具视觉》

介绍:因为近两年来,深度上在媒体界被炒作好厉害(就像大数据)。其实过多人数还还不理解啊是深上。这首文章由浅入深。告诉你深度学究竟是什么!

  • 《Caffe》

介绍:不仅是材料,而且还针对性有些资料做了诠释。

介绍:R语言教程,此外还引进一个R语言教程An Introduction to
R.

介绍:在此间您得看最近深度上有啊新取向。

  • 《Open Sourcing
    ml-ease》
  • 《深度加深学习(Deep Reinforcement
    Learning)的资源》
  • 《机器上公开课汇总》

介绍:
非常棒的强调特征选择对分类器重要性的篇章。情感分类中,根据互信息对复杂高维特征降维再以节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更出色的功力,训练及分类时间也大大降低——更关键之凡,不必花费大量时间在念书与优化SVM上——特征也一样no
free lunch

介绍:本章中笔者总结了三替代机上算法实现的演变:第一代非分布式的,
第二替工具要Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩大,第三替代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG
DATA ANALYTICS BEYOND
HADOOP

介绍:R语言程序员私人定制版

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》
  • 《线性代数》

介绍:LinkedIn 开源的机械上工具确保,支持单机, Hadoop cluster,和 Spark
cluster 重点是 logistic regression 算法

  • 《Deep Learning libraries and first experiments with
    Theano》

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】Robert Beezer 有答案
有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰弗逊1813年之信

  • 《Rise of the
    Machines》

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

介绍:
Fields是个数学研究为主,上面的立刻卖ppt是源于Fields举办的运动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

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表现突出.

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:自然语言处理的发展趋势——访卡内基梅隆大学爱德华·霍威教授.

  • 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural
    Networks》

介绍: CMU的优化及人身自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器上之基础,值得深刻学
国内云(视频)

  • 《Free ebook: Microsoft Azure Essentials: Azure Machine
    Learning》

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大LDA主题抽取.

介绍:一个据此来很快的统计,机器上以对数据量大之数学库

介绍:作者及Bengio的弟兄Samy 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

  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《Recommend :Hang Li
    Home》

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

介绍:
多伦多大学暨Google合作的新论文,深度上也得以就此来下围棋,据说会达标六段水平

  • 《Undergraduate machine learning at
    UBC》

介绍:这是平卖python机器上库,如果你是一模一样号python工程师而且想深入的上学机器学习.那么就篇稿子或能够拉到你.

介绍:
不容错过之免费生数据集,有些都是驾轻就熟,有些可能还是率先涂鸦听说,内容越文本、数据、多媒体等,让她们陪你从头数据科学的同吧,具体包括:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

  • 《HanLP:Han Language
    processing》

介绍:15年春天学期CMU的机械上课程,由Alex
Smola主讲,提供教科书及教学视频,很不错.境内镜像.

介绍:
非常好之讨论递归神经网络的文章,覆盖了RNN的定义、原理、训练与优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还来雷同篇Deep Learning in a
Nutshell值得推介

介绍: Scikit-Learn官网提供,在旧的Cheat
Sheet基础及丰富了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

介绍:关于深度上与RNN的讨论 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(七)

  • 《如何变成平等各项数据科学家》

介绍:Chase
Davis在NICAR15达标之主题报告材料,用Scikit-Learn做监督上之入门例子.

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学处理器系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观望了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业以及试验也可以下载。

介绍: Awesome系列中之明数据集

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence
NIPS14
2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:当前加州大学欧文分校为机械上社区保安着306单数据集。查询数据集

  • 《Deep Learning Reading
    list》

介绍:经典问题的新研:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

  • 《中文分词入门的资源》

介绍:深度上课程

  • 《pandas: powerful Python data analysis
    toolkit》

介绍:从硬件、图像及正规、生物、大数目、生物信息更到量子计算等,Amund
Tveit等保护了一个DeepLearning.University小类:收集从2014年初步深度上文献,相信可以看作深度上之起点,github

介绍:莱斯大学(Rice University)的吃水上之概率理论.

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

  • 《Understanding
    Convolutions》

介绍:deeplearning4j官网提供的实际应用场景NN选择参考表,列举了有的超人问题建议采用的神经网络

  • 《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》

介绍:这首稿子主要是盖Learning to
Rank为例说明企业界机器上的现实采用,RankNet对NDCG之类不灵活,加入NDCG因素后改成了LambdaRank,同样的想想从神经网络改也使及Boosted
Tree模型就好了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其为LambdaMART最为突出,代表论文也:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
除此以外,Burges还有不少资深的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

  • 《Text Understanding from
    Scratch》
  • 《Sparse Linear
    Models》
  • 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
    Torch》
  • 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and
    Autoencoders》
  • 《机器上藏算法详解及Python实现–基于SMO的SVM分类器》

介绍:机器上以导航者的应用.

  • 《前景目标检测1(总结)》

介绍:好东西的干货真的多

  • My deep learning reading
    list
  • 《PDNN》
  • 《NLP常用信息资源》
  • 《收集从2014年始深度上文献》
  • 《A specialized face-processing network consistent with the
    representational geometry of monkey face
    patches》
  • 《关于机器上的几何驳斥问题》
  • 《文本上的算法》
  • 《R language for
    programmers》

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

  • 《计算机对中之数学》

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

  • 《行人检测(Pedestrian
    Detection)资源》

介绍:国际人工智能联合会议引用论文列表,大部分论文而运Google找到.

介绍:实现种早就开源在github上面Crepe

介绍:用基于梯度下降的法门训练深度框架的推行推荐指导,作者是Yoshua
Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

  • 《metacademy》

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

介绍:Java机器上有关平台及开源的机上库,按照大数目、NLP、计算机视觉和Deep
Learning分类进行了整理。看起十分全的,Java爱好者值得珍藏。

  • 《FAIR open sources deep-learning modules for
    Torch》

介绍:随着大数量时之来临,机器上变成解决问题的一样栽要且主要之家伙。不管是工业界还是学术界,机器上还是一个炙手可热的矛头,但是学术界和工业界对机器上之研讨各个出尊重,学术界侧重于对机器上理论的钻研,工业界侧重于如何用机器上来缓解实际问题。这篇文章是美团的其实条件遭受之实战篇

  • 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
    Bibliography》
  • 《MLMU.cz – Radim Řehůřek – Word2vec & friends
    (7.1.2015)》

介绍:使用Neo4j
做电影评论的结分析。

介绍:推荐系统经典论文文献

  • 《Introduction to Machine
    Learning》

介绍: 由Sebastian Nowozin等丁编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇集了结构化预测世界过多牛文,涉及CV、NLP等世界,值得一念。网上公开的几乎段草稿:一,二,三,四,五

介绍:Francis Bach合作的关于稀疏建模的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉嫌Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及以图像以及视觉及之施用,而且首先片段关于Why does
the l1-norm induce sparsity的讲也很对。

介绍:如果你还不知情呀是机械上,或则是刚刚上感觉到深枯燥乏味。那么推荐一读。这首文章就为翻译成中文,如果发趣味可以移动http://blog.jobbole.com/67616/

  • 《This catalogue lists resources developed by faculty and students
    of the Language Technologies
    Institute.》
  • 《Toronto Deep Learning
    Demos》
  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》
  • 《Deep Learning 和 Knowledge Graph
    引爆大数据革命》

介绍:scikit-learn是当SciPy基础及构建的用来机器上之Python模块。

  • 《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
    BIBLIOGRAPHY》
  • 《Machine Learning for Industry: A Case
    Study》
  • 《NLP中的华语分词技术》
  • 《2014年的《机器上日报》大合集》
  • 《Twenty Questions for Donald
    Knuth》

介绍:”人工智能研究分众宗。其中有为IBM为表示,认为只要有胜过性能计算就只是获取智能,他们的‘深蓝’击败了世界象棋冠军;另一样门户认为智能来自动物本能;还生个大强的门户认为只要找来大家,把她们之考虑用逻辑一条条写下,放到计算机里就是推行……”
杨强于TEDxNanjing谈智能的来自

  • 《Geoffrey E.
    Hinton》

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

  • 《NIPS 2014 CIML
    workshop》

介绍:机器上课程

  • 《NeuralTalk》
  • 《机器上周刊》

介绍:机器上最佳入门学习资料汇集是据为机械上新大方推荐的优质学习资源,帮助新家快速入门。而且就首文章的介绍就让翻成中文版。如果你稍微熟悉,那么我提议你先看一样禁闭中文的介绍。

介绍:
这是如出一辙首面向工程师的LDA入门笔记,并且提供平等份开箱即用Java实现。本文特记录基本概念与原理,并无涉及公式推导。文中的LDA实现核心组成部分应用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能够与地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

  • 《浅析人脸检测的Haar分类器方法》

介绍:这是平遵循由雪城大学新编的第二本子《数据对入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想上R语言的同校选读。

  • 《Forecasting in Economics, Business, Finance and
    Beyond》

介绍:这是相同以来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度上之方法以及用之电子书

介绍:鲁棒及利的人造智能优先研究计划:一封闭公开信,目前一度发生Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人口签名The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是近年来霍金同Elon
Musk提醒人们瞩目AI的潜在威胁。公开信的内容是AI科学家等站于有利于社会之角度,展望人工智能的前程向上大势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四点要求,以及需要留意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研究比较少。其实还有同总统美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的多变从同开始之本人学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的早晚出现了机械通过学习成才之后想操纵世界之状态。说及这边推荐收看。

  • 《Building a Production Machine Learning
    Infrastructure》
  • 《swirl + DataCamp

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机上,境内镜像.

  • 《Neural Network Dependency
    Parser》

介绍:A Library for Support Vector Machines

  • 《A comparison of open source tools for sentiment
    analysis》
  • 《R工具包的分类集中》

介绍:很多号还因此机器上来化解问题,提高用户体验。那么怎么可以让机器上再实时和管事呢?Spark
MLlib 1.2间的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究之Jeremy
Freeman脑神经科学家编写,最初是为实时处理他们各半钟头1TB之钻研数据,现在公布于大家之所以了。

  • 《Collaborative Filtering with
    Spark》

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

介绍:里面基本没涉及到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的多多动,以及他们在举行推荐过程被赢得的有历。最后一长条经验是理所应当监控log数据的质量,因为推荐的品质不行据数据的品质!

  • 《深度卷积神经网络下围棋》
  • 《Distributed (Deep) Machine Learning
    Common》

介绍:该课程是网易公开课的收费课程,不贵,超级福利。主要适合吃对利用R语言进行机上,数据挖掘感兴趣之总人口。

介绍:文中涉及的老三首论文(机器上那些从事、无监督聚类综述、监督分类归纳)都颇经典,Domnigos的机械上课为死漂亮

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3首被deep learning崛起之舆论

介绍:基于Yelp数据集的开源情感分析工具比,评测覆盖Naive
Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

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

介绍:
Tropp把数学家用强深装逼的数学语言描绘的矩阵概率不等式用初等之办法勾勒出来,是很好的手册,领域外之paper各种证明都当为此其中的结果。虽说是初等的,但还是很之不便

介绍:R语言是机器上的重要性语言,有众多之爱人想学学R语言,但是接连忘记一些函数和重大字之义。那么就首文章或能扶助及公

介绍:用于改善语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断及感情分类功能好好.落实代码.

  • 《Automatic Construction and Natural-Language Description of
    Nonparametric Regression
    Models》
  • 《吴立德《概率主题模型&数据正确基础》》
  • 《Deep learning Reading
    List》
  • 《人脸识别必读之N篇文章》
  • 《机器上常见算法分类集中》
  • 《Collaborative Feature Learning from Social
    Media》

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

介绍:此书在消息寻找领域显著,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个IR资源列表
,收录了音搜索、网络消息寻找、搜索引擎实现等地方有关的图书、研究中心、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

  • 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

介绍: 用统计和报方法做机械上(视频告诉)

  • 《DeepCLn》
  • 《机器上相频库》
  • 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
    Optimization》
  • 《Deep Learning: Methods and
    Applications》

介绍: Quora上之主题,讨论Word2Vec底有趣应用,Omer
Levy提到了外以CoNLL2014顶尖级论文里之分析结果跟新章程,Daniel
Hammack给来了摸特异词的微应用并提供了(Python)代码

介绍:入门的书真的良多,而且自己既帮您追寻手拉手了。

  • Understanding
    Convolutions

介绍:R语言线性回归多方案速度比较具体方案包括lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍: 深度上之到硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:有趣之机器上:最强烈入门指南,中文版.

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:深度模型》

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

  • 《16 Free eBooks On Machine
    Learning》

介绍:WSDM2015最好佳论文
把马尔可夫链理论用在了图分析者,比一般的propagation
model更加深厚一些。通过全局的安澜分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理(转移受到附近之影响系数影响)。可以就此来反求每个节点的熏陶系数

  • 《Sum-Product Networks(SPN)

介绍:机器上太中心的入门文章,适合零基础者

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

介绍: 深度上用于问答系统答案句之选择

  • 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for
    NLP》
  • 《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
    Networks for Web Search

介绍:机器上入门书籍,切切实实介绍

  • 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and
    Beyond》
  • 《Introduction to Conditional Random
    Fields》
  • 《第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(五)

  • 《Advanced Optimization and Randomized
    Methods》

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一企的机上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期正好开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,目前恰恰更新至 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣之同室可以关注,非常适合入门.

介绍:这是同篇有关机器上算法分类的篇章,非常好

  • 《机器上算法的一起》
  • 《Time Series Econometrics – A Concise
    Course》

介绍:在Kaggle上常得是成绩的Tim
Dettmers介绍了外协调是怎选择深度上的GPUs,
以及个体怎么样构建深度上的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

  • 《人脸识别必读之N篇文章》
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》
  • 《Neural Networks Demystified

介绍:python的17单关于机器上之家伙

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

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

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

介绍:这个里面有无数关于机器上、信号处理、计算机视觉、深入学习、神经网络等领域的大度源代码(或可实施代码)及连锁论文。科研写论文的好资源

介绍:对纵深上与representation learning最新进展发趣味之同校可以了解一下

介绍:不会见统计怎么处置?不掌握怎么样抉择相当的统计模型怎么收拾?那立首文章你的上佳读一读了麻省理工Joshua
B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作,写了同样首关于automatic
statistician的稿子。可以自动选择回归模型类别,还能自动写报告…

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供论文和贯彻代码.

  • 《使用RNN和Paragraph
    Vector做情感分析》

介绍:数据挖掘十雅经典算法之一

  • 《空间数据挖掘常用方法》
  • 《Big Data
    Processing》
  • 《Machine Learning Summer School
    2014》

介绍: social networks course

介绍:16按机器上之电子书,可以下载下来当pad,手机者任意时刻去读书。不多己提议你看罢一随又下充斥同按部就班。

介绍:把机器上提升的级别分为0~4级,每级需要学习的教科书及摆布的学问。这样,给机器学习者提供一个升华的途径图,以免走弯路。另外,整个网站都是关于机器上的,资源十分丰富。

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:机器上的对象是对准电脑编程,以便使样本数量要以往底阅历来缓解给定的问题.

  • 《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)》
  • 《Legal Analytics – Introduction to the
    Course》
  • 《Reinforcement Learning: An
    Introduction》

介绍:许多同桌对于机器上与深度上之迷惑在于,数学方面就大约了解了,但是动于手来可未掌握什么样入手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了一如既往篇实战版本的深上与机上课程,手把手教君用Javascript写神经网络和SVM.

  • 《AMA: Michael I
    Jordan》

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍:本文主要介绍了当Hadoop2.0达到采用深度上,文章来源paypal

介绍:Stanford深度上及自然语言处理课程,Richard Socher主讲.

  • 《Entanglement-Based Quantum Machine
    Learning》
  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:机器上日报中推荐多情,在此地发出局部底美妙内容就是是缘于机器上日报.

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍: 把来target的attention signal加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的模子好的多neural network joint model

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(三)

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、说明书.

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

  • 《“机器上”是啊?》

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

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

介绍: 零售领域的数额挖掘文章.

介绍:用机器上做多少解析,David Taylor最近以McGill
University研讨会上的晓,还提供了一致层层讲话机器上方法的ipn,很有价
GitHub.国内

  • 《MLlib中的Random
    Forests和Boosting》
  • 《Data Mining Problems in
    Retail》

介绍:一按学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通讯

  • 《Spices form the basis of food pairing in Indian
    cuisine》

介绍:斯坦福的深度上课程的Projects 每个人犹设写一个论文级别之报告
里面来一部分颇风趣的用 大家好望 .

  • 《信息时代的计算机对理论(Foundations of Data
    Science)》

介绍:
1)词频与该降序排序的涉嫌,最知名的凡语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924-
2010)引入参数修正了针对甚高频以及雅低频词的形容 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模之平方根(这是一个参数,英语0.4-0.6)成正比

介绍: 信息搜索排序模型BM25(Besting Matching)。1)从经概率模型演变而来
2)捕捉了向量空间模型中三独影响索引项权重的因子:IDF逆文档频率;TF索引项频率;文档长度归一化。3)并且带有集成学习之琢磨:组合了BM11以及BM15鲜独模型。4)作者是BM25底提出者和Okapi实现者Robertson.

  • 《Deep Learning – important resources for learning and
    understanding》
  • 《2014华颇数额技术大会33位中心专家发言PDF》
  • 《神奇的伽玛函数(上)》

介绍:机器上型,阅读者情要来一定之根基。

  • 《【语料库】语料库资源集中》
  • 《Fast unfolding of communities in large
    networks》

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,目前不过处理面临英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
思路实现.

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器上解决法律相关分析及预测问题,相关的法规采取包括预测编码、早期案例评估、案件完全状况的预计,定价以及工作人员预测,司法行为预测相当。法律领域大家莫不都于陌生,不妨了解下。

介绍:<机器上和优化>这是平本机器上之小册子,
短短300大抵页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂,
没有一样堆坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也顺应老手温故而知新.
比打MLAPP/PRML等大部头,
也许就按照你又需!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:作者还亮有《这便是摸索引擎:核心技术详解》一修,主要是介绍应用层的事物

  • 《scikit-learn:用于机器上之Python模块》

介绍:15年旧金山纵深上峰会视频采访,国内云盘

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院开支的开源中文自然语言处理(NLP)工具保管
Fudan
NLP里富含中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等职能,对寻找引擎
文本分析等远有价。

介绍:总结了机器上之藏书籍,包括数学基础与算法理论的书本,可做也入门参考书单。

  • 《Gaussian Processes for Machine
    Learning》

介绍:这是千篇一律篇关于图像分类在深度上着之章

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果要了清楚,需要肯定之机械上基础。不过小地方会为人口前同一亮,毛塞顿开。

介绍:机器上着之要紧数学概念.

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客上粗略地介绍了她们当年在座ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是有关图像处理的。

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》
  • 《怎么挑深度上之GPUs》
  • 《推荐系统经典论文文献同业界应用》
  • 《EMNLP上点滴首关于股票方向的运论文
  • 《The Open-Source Data Science
    Masters》
  • 《Deep
    Learning》

介绍:机器上起来源软件,收录了各种机器上之各种编程语言学术和经贸的开源软件.与之类似的还有为数不少如:[DMOZ

介绍:以往上千执代码概率编程(语言)实现就需要50行.

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内发生热情的情侣翻译了中文版,大家呢足以在线阅读

介绍:这是一模一样按信息寻找有关的书本,是出于斯坦福Manning及谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美最好被欢迎之音搜索教材之一。最近作者多了该学科的幻灯片和课业。IR相关资源:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:下集在此地神乎其神之伽玛函数(下)

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

  • 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression
    Alternatives in
    R》
  • 《经典论文Leo Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

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

  • 《Deep Learning
    教程翻译》

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:这是一样如约自然语言处理的词典,从1998年始到目前积累了过多的规范词语解释,如果你是平等员正入门的朋友.可以借这仍词典让投机成长更快.

介绍:加州伯克利大学博士Aria
Haghighi写了平等篇超赞的数值优化博文,从牛顿法讲到拟牛顿法,再称到BFGS以及L-BFGS,
图文并茂,还有伪代码。强烈推荐。

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

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,多重复变量分析,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

  • 《How to Choose a Neural
    Network》

介绍:雅虎邀请了千篇一律叫源于本古里安大学之访问学者,制作了相同仿关于机器上之多重视频课程。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驳斥基础知识。

  • 《mllib实践经验(1)》

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的飞快算法,Gephi中之[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即基于此.

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

介绍:本档采用了Microsoft Azure,可以当几分割种内得NLP on Azure
Website的配备,立即开始针对FNLP各种风味的试用,或者以REST
API的花样调用FNLP的言语分析效益

  • 《LDA入门与Java实现》
  • 《Neural Network & Text
    Mining》

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

  • 《The free big data sources you should
    know》
  • Cross-Language Information
    Retrieval
  • 分布式并行处理的数量
  • 《机器上相速查表》

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

  • 《Practical recommendations for gradient-based training of deep
    architectures》

介绍:NYU 2014年的吃水上课程资料,有视频

介绍:计算机视觉数据集不全集中

  • 《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for
    Machine
    Translation》

介绍:此外作者还有平等篇元算法、AdaBoost python实现文章

  • Best Machine Learning Resources for Getting
    Started

介绍:本文是针对《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了书写被有些的疑点解答和少数个体学习建议

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14只阅读最多与享受最多之稿子。我们从中可以观看多单主题——深度上,数据科学家职业,教育和薪酬,学习数据是的工具比如R和Python以及公众投票的最被欢迎的数量对和数据挖掘语言

介绍:
文中干了极致优质,模型,最大熵等等理论,此外还有以篇。推荐系统可说凡是千篇一律本无可非议的阅读稿,关于模型还援引一篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:亚马逊在机器上地方的片施用,代码示例.

  • 《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala,
    Go)》

介绍: Python下起来源而持久化朴素贝叶斯分类库.

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》
  • 《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to
    Mavens》
  • 《Awesome Computer
    Vision》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(二)

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分叉词系发布暨用户交流大会上之发言,请复多朋友检阅新版分词吧。
我们实验室同学的演说包括:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货搜索技术研究
李然-主题模型

介绍:对于英语不好,但以杀怀念学学机器上之爱侣。是一个万分的福利。机器上周刊目前着重提供中文版,还是面向广大国内爱好者,内容涉及机械上、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

  • 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene
    Perception》

介绍:机器上各个方向概括的网站

  • 《Machine learning in navigation devices: detect maneuvers using
    accelerometer and
    gyroscope》
  • 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF
    SCIENCE》

介绍:本文虽然是形容为2012年,但是就篇稿子意是作者的经历的作。

  • 《Use Google’s Word2Vec for movie
    reviews》

介绍:新加坡LV实验室之神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework,支持构建各种互动的架,在多机多卡,同步创新参数的动静下中心达到线性加速。12片Titan
20时得得Googlenet的训练。

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

介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei
Li一首有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项任务的难度.

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》
  • 《Introduction to Data Analysis using Machine
    Learning》
  • 《LambdaNet,Haskell实现之开源人工神经网络库

介绍: 谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的吃水上综述及实际建议

介绍:CMU的统计系和电脑有关知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,对比了统计和机器上之出入

  • 《Deep Learning and Shallow
    Learning》

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简便介绍,ARMA是研讨时序列的首要艺术,由从回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为根基“混合”构成.

介绍:本文来源Databricks公司网站的平首博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们以MLlib中之分布式实现,以及展示一些简便的例证并提议该从哪儿达手.中文版.

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关于信息寻找和自然语言处理的篇章

  • 《自动语音识别:深度上方法》

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

  • 《Text Analytics
    2015》
  • 《Big-data》
  • 《机器上导论》
  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:解析领域被各队模型》

介绍:我欠怎么挑选机器上算法,这篇文章于直观的比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等办法的优劣,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已翻了的版:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:这等同篇介绍如果规划与管制属于你协调的机械上型之文章,里面提供了管理模版、数据管理暨实施方法.

介绍:帮您懂得卷积神经网络,讲解很清楚,此外还有点儿篇Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的外的有关神经网络文章也罢格外棒

  • 《分布式机器上之故事》
  • 《神经网络语言模型》

介绍:这是同首介绍图像卷积运算的章,讲的曾算比较详细的了

  • 《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程

介绍:《机器上之统计基础》在线版,该手册希望于答辩同执行之间找到平衡点,各要内容还伴随有实际例子及数据,书被的事例程序都是故R语言编写的。

  • 《How does Quora use machine learning in
    2015?》
  • 《Why GEMM is at the heart of deep
    learning》
  • 《Learning Deep Architectures for
    AI》

介绍:
机器学习着的数学,作者的钻研方向是机械上,并行计算如果你还惦记打听一些任何的得看看外博客的其余文章

介绍:本文根据神经网络的上扬进程,详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的花样,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等要害变形,总结的专门好.

  • 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining
  • 《Classifying Spam Emails using Text and Readability
    Features》
  • 《生物医学的SPARK大数目利用》

介绍:DataSchool的机器上基本概念教学.

  • 《Hands-on with machine
    learning》
  • 《DEEP
    learning》
  • 《GoogLeNet深度上型的Caffe复现

介绍:介绍CNN参数在动bp算法时欠怎么训练,毕竟CNN中生出卷积层和下采样层,虽然同MLP的bp算法本质上同一,但款式上要有些区别之,很明显在好CNN反为传来前询问bp算法是得的。此外作者吧开了一个资源集合:机器上,深度上,视觉,数学等

  • 《Bayesian network
    与python概率编程实战入门》

介绍:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了同一系列软件库,以拉开发者建立重特别、更快之深度上型。开放的软件库在
Facebook 被称呼模块。用它们替代机械上园地常用的开支环境 Torch
中之默认模块,可以于再次短的岁月内训练再度怪局面之神经网络模型。

介绍:这并无是平篇文档或书籍。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独问题,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。

  • 《Back-to-Basics Weekend Reading – Machine
    Learning》
  • 《Intro to machine learning with
    scikit-learn》

介绍:看题目你早已清楚了是呀内容,没错。里面有众多经典的机上论文值得仔细跟数的看。

介绍: 本文基于<支持为量机的反复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:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上之要性.

  • 《Introduction to Machine
    Learning》
  • 《An Introduction to Matrix Concentration
    Inequalities》

介绍:
讨论深度上自动编码器如何有效应对维数灾难,国内翻译

  • 《美团推荐算法实践》
  • 《人工智能和机械上世界有趣之开源项目》
  • 《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:作者发现,经过调参,传统的点子为能够跟word2vec赢得多的效用。另外,无论作者怎么碰,GloVe都较不过word2vec.

  • 《Reproducing Kernel Hilbert
    Space》
  • 《ICLR
    2015议会的arXiv稿件合集》

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理与图像分析的钻研期刊,每篇文章还饱含一个算法和相应的代码、Demo和尝试文档。文本和源码是通过了同行评审的。IPOL是放的不利及可更的研讨期刊。我一直想做点类似的劳作,拉近产品和技能之间的距离.

  • 《International Joint Conference on Artificial Intelligence
    Accepted
    paper》
  • 《The Trouble with
    SVMs》

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

  • 《Machine learning classification over encrypted
    data》
  • 《Machine learning in 10
    pictures》

介绍:做深上怎么选择GPU的建议

  • 《Awesome Public
    Datasets》
  • 《机器上藏算法详解及Python实现–线性回归(Linear
    Regression)算法》
  • 《机器上常见算法分类集中》

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是相同首NLP在国语分词中之应用

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在颜识别达到而自都是大方,即使细微的差异吗能够辨别。研究已经证实人类同灵长类动物在面加工上差让任何物种,人类用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过电脑模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的圆满组合。

  • 《Empower Your Team to Deal with Data-Quality
    Issues》
  • 《simplebayes》
  • 《Deep Learning Summit, San Francisco,
    2015》
  • 《深度上及统计上理论》
  • 《行人检测》
  • 《机器上提升的志(Level-Up Your Machine
    Learning)》
  • 《Underactuated
    Robotics》
  • 《Deep Learning for Multi-label
    Classification》

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

网站地图xml地图