切磋社群构建我们要忘了罗辑思维

by admin on 2018年10月8日

社群的金字塔结构

介绍:
揭开印度菜之香秘诀——通过对大量食谱原料关系之打通,发现印度菜香的故有是里面的含意互相冲突,很风趣之公文挖掘研究

对此导师要概念论者来说,第一类信仰型社群价值不过充分,因为成点好办案,写起为更是宏大上与浮泛自己之逼格,写稿发书相对比较容易通过核查,而且发生影星光环加持阅读量和商海重新容易接受,而且各渠道为够呛愿意发,因为写小企业小案例容易让算软文。

  • 《FudanNLP》

于是我于这次钛坦白分享当中,我要围绕在这或多或少来讲了摆我之有了解。

  • 《行人检测(Pedestrian
    Detection)资源》

去年逍遥子提到了网红经济,相关的说理也都困扰出了,有人说网红经济时代来了。其实信仰型社群和网红经济还是是优背后的商业逻辑,本质上是无什么不同的,都是当打造一个缘食指或者虚拟影像也骨干的人格化IP。

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文章导航.非常之谢作者总结。

故从夫地方开受我们忘记罗辑思维、忘掉小米、忘掉苹果、忘掉鹿晗,站在公众公司与店之角度来讨论,他们在社群构建的历程当中面临的卓绝可怜之难题是呀?

介绍: 深度上的一揽子硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

如上是自家本着信仰型社群和商业型社群的明,在即时半类社群之外,还有同好像天然形成的真去中心化的社群,我称自发型社群。信仰型社群和商业型社群是自上而下形成的团伙结构,是盖经贸目的也导向的,是中心化的团组织结构。自发型社群是自下而上形成的一致种植集体结构,是以兴趣也中心的口的汇聚,这个兴趣可以是口、物还是编造的人士和形象等等。比如鹿晗和老罗的粉,哆拉A梦之涂刷,以及海贼王里面路飞的粉等等,组织成员为一个伙之目的,在茫茫人海中自然聚拢扎堆而成。

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

咱站于漫天市场之角度来说,绝大多数的社群,都是商业型社群。针对商业型社群我原来在任何一样首文章被起只比喻,叫做CRM2.0。对于普通公司的话,社群其实更如是平等仿照客户管理体系的系统化升级。

  • 《Use Google’s Word2Vec for movie
    reviews》

任由线上还是线下,企业实际一直以来最关怀的,就是流量的收获。无论是线下投放媒体广告,还是线及开网络放大,本质都是得到流量,通过品牌做、营销包装、以及流量获取来组成拉动产品之销量和市场占有。

  • 《2014中国生数据技术大会33各中心专家发言PDF》

这些文章理论性更胜,可以另行好之帮扶企业迅速解社群的组织,从概念层面上懂互联网化的社群是怎么一回事,但是在实操性上面不得不说差了好几。在争鸣同生之间少了一部分东西,出于此由我多年来开大量接触部分交际电商第三正平台,通过她们点到有的成的小企业小商家,通过一致丝碰这些案例,来补全和更正自己的辩解。

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

咱率先由成品内容化这个角度来考量,一个好具体的题材摆在咱们面前,一个叔片钱一双双的袜子,我们怎么去落实其的出品内容化?我们实际无法想像,一博人凑在一起,建立一个社群,就是为着讨论一个叔块钱一双双的袜子!又或是讨论一个拉圾桶、一个拉圾袋,而且于谈论的时节还觉得好特别有逼格,优越感爆棚,而且同追苹果一样随时如此,拿在同等双双袜子天天显摆,刷优越感?

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》

其次单凡是工具的互联网化,学会用网络工具;

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(三)

凑近社群解决的凡社群结构的题目以及店铺内容之问题,这个时段我们即便待绕回到信仰型社群的构造中了。对于公司和店而言,需要有很大之社会化媒体运营的能力。

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry
Wasserman开设的机器上课程,先修课程也机上(10-715)和中路统计学(36-705),聚焦统计理论及艺术在机上园地应用.

先是单凡是产品与劳动的转型与提升,其实早已召开了众年了,还要延续;

  • 《Deep learning from the bottom
    up》

这种商业模式有一个前题,那就算是使来一个暨协调产品调性对应之流量入口,在这种近乎社群的结构中,社群相当给活之代言人,可能社群的情节与制品无直接关系,但是用户群体之调性是平之。

介绍:徐宗本
院士将给爱机器上之小伙伴联手探究有关于机器上的几乎单理论性问题,并于来一些出含义的结论。最后通过有些实例来说明这些理论问题之大体意义和实在运用价值。

群众消费品不抱当成品达镌刻太多内容化的定义,企业不得不当产品质量和劳动及基本上下一些素养,所以需要开的,不是成立一个罗辑思维一样牛逼的,带有明星光环的社群,而是学会怎么利用好社会化营销工具,第三在平台的救助资源,怎么用互联网的道做好客户管理体系,更好的帮忙协调传产品与品牌。

  • 《自然语言处理的吃水上理论与事实上》

顷于第一片中我将社群进行了分类,分为信仰型社群、商业型社群和自发型社群,这三近似社群是上一个金字塔结构的,金字塔的尽顶端是盖网红艺人和大伽为主底信仰型社群组织,含金量非常大,但是多少稀少且不得复制;中间一重合是盖公司以及店家为主的商业型社群,是不折不扣市场的重心;最下一重合是多少极其庞大而商业化属性很小之自发型社群。

介绍:此外作者还有一样首元算法、AdaBoost python实现文章

于海里的流传过程当中,吸引到同过多死忠粉丝,然后投其所好死忠粉丝打造内容,或者因情引发死忠粉,最终的目的都是于这无异于众死忠粉为自己养的始末一经消费。正而前方说到之平,这群死忠群都是批量底花费产品,买回家收藏还是送人。

  • 《实例详解机器上如何化解问题》

千古店家在线下所面临的问题是,所有的流量都是一次性的,都是第三正在服务单位的,都是传媒之,是沟渠、超市与市场的,是电商平台的。由于工具的限制,流量没有办法沉淀与积聚,依靠CRM或者呼叫中心联系成本不过强。社群对于店铺而言,就是用过去通过平台和商超获取之流量,这种消费重金取的一次性流量,变成可沉淀的流量。

介绍:
【神经科学碰撞人工智能】在颜识别及您本身还是大家,即使细微之异样吗会分辨。研究曾说明人类与灵长类动物在面部加工及差为其它物种,人类采取梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等经过计算机模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的应有尽有组合。

中国大凡个进步被的国家,遍地都是中小企业,连科技业都还没生中国底苹果及特斯拉顶,我们将在这样的转型论去点中小企业,让她们失去做到如此的迅速,或许略不太依仗总责。

  • 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning
    Bibliography》

立马等同好像社群没有什么商业化的性能,多数凡如出一辙种兴趣分享,存在感认同,大家以同步享受自己对于同件事、一个人口、一个形象还是一个东西的认知及清楚,这种社群的交际属性比较纯粹。

  • 《Wormhole》

社群构建过程中不过深之难题是呀?

  • 《Advanced Optimization and Randomized
    Methods》

对于店铺来说,无论是过去的CRM,还是今天之社群,他们顾念做的尽管是多消费者之粘性和复购率,强化消费者对自己品牌之发现与传播口碑的速率。除了工具的反外界,传统公司之另一个消改之地方应该是情绪与思辨方式。

介绍:机器上型,阅读是情节需有自然之基本功。

刚才当眼前我先行埋了一个伏笔,那即便是挨着社群,这里自己先来解释一下什么是走近社群。所谓领近社群是脱胎于自发型社群,最终提高为商业型社群的一个跨层变种。

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

老二只同老三只小结来说,其实主是社会化媒体营销,而以及时当中,最重大之凡第三单怎么用,简单的话怎么用这些家伙和资源来收获流量。

介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

所以自己透过得出的结论认为,互联网的社群只是工具的变更,内在的目的及构建原理没有生出转移。

介绍:MIT的Underactuated Robotics于
2014年10月1日开课,该课属于MIT研究生级别之科目,对机器人及非线性动力系统感兴趣的恋人不妨可以挑战一下立马门课程!

眼下多方的团体群类文章,都是绕在这么同样浩大口于描绘,但是她们于商海遇的比重其实是生小之,并无主意成为全社群商业化的意味,他们的成功之路都是无力回天复制的。所以自己当开社群分类的时候,第二类似叫做商业型社群,是指向标信仰型社群而发生的。

  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》

有人也许说这便是机遇,这些制品要转型,要召开一定行业细分行业里的苹果,于是我们来看了星期袜,季度袜等这些活。但是于自己个人而言,还是做不至为这样,而与同过多人天天凑在一起讨论我下面上早已发臭了的袜子。

介绍: Scikit-Learn官网提供,在老的Cheat
Sheet基础及助长了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

咱将共享经济来说,AIRBNB和UBER火爆之前,猪八戒网就于召开文化与时赚钱这个业务了,只不过那个时刻他共享的免是房跟自行车,而是技能和岁月。早于自家那会儿习的上就是早已出了各种走腿公司,有人售卖自己之剩余时间,有人卖自己的岁月赚钱,只不过那个时段卖的盈余逼格和价值不愈罢了。

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

任凭网红、自媒体还是演员,基础流量与人气的落是绝难之,但是要这个基础流量的筑基完成以后,流量就会见源源不断的进去,会落实一个当然增长的大势,当然背后是得盖常备保护做支撑的。那么这里虽起矣一个问题,基础流量怎么抱?

  • 《simplebayes》

基本功流量怎么抱?

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

明白我是一个伪科技和社群的爱好者,一直从为毁灭世界以及刻社群的方法论和行接触。过去一致年本人写了广大有关社群的稿子(艾瑞克自留地),但是随着我勾勒的越多,研究之越深入,心中的迷惑却为进一步好。无论是自己勾勒的,还是从网上看的其他人的阐述,很多时光实在还都上浮在云端上面,真正好生之民众案例并无多呈现。

  • 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

自这处兴趣扎堆本身就隐含在商业价值的潜力,所以市场高达便应运而生了一些人数,他们开始有意的立有这种类型的兴趣社群,然后拿这些社群的流量引导到祥和以销售的成品方面来,以得好的创收目的。我将这种自发型社群的变种称之为邻近社群,就是借助建设一个以及和谐活有关的近社群来打造流量入口,这里预先埋一个伏笔,后面我会着重讲解这无异片。

  • 《使用RNN和Paragraph
    Vector做情感分析》

对此市场以来实在还关爱的凡商业型社群是怎开的,普通的商店同商贩,他们的艺术可能没那么高大上,而且简粗暴,但是往往深管用。站在答辩层面指导,可以是铺人格化、产品内容化、内容聚集流量直到流时引导社群变现,而且当操作的经过当中,社群要制造和谐的逼格和优越感。

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

其三单凡是怎用这些工具。

  • 《【语料库】语料库资源集中》

率先好像流量面临一个挂钩不便的题目,第二独流量则可持续性获取,但是控制权在别人手上,品牌需要发出足够的话语权和品牌优势,否则渠道也王。第三独流量在列一样软市场走截止以后,都远在清零的状态,除了转发为口碑的那有些在之外,剩下的成套熄灭了。

介绍: 2015文书分析(商业)应用综述.

所谓信仰型社群指得就是看似于罗振宇及鹿晗他们这样的社群,这同一看似社群的开拓者本身其实有些都出一些明星演员的性能,所以我将罗振宇与鹿晗做也当下同接近社群的象征。他们之粉对此他们出向往和敬佩的心境在其间,他们花费社群的出品自己去了费性,而是为接近自己之偶像,他们当中来一些人数,已经不是在选购东西了,简直就是于发行东西。

介绍: 一个说话机器上的Youtube视频教程。160集合。系统程度跟书可比拟。

自己直接闹个观点于商业世界没有新鲜事,所有的整个新商业模式都是初瓶装老酒。比如社群经济,我们的祖宗在举行事情的上,其实用之便是社群经济的定义。那个时候他们不亮营销,传播中心依靠嘴,他们不曾我们如此发达之应酬网络,口碑就是生时候的周旋工具,牌匾就是她们之微博以及微信。

  • 《深度卷积神经网络下围棋》

对此自媒体人来说,还好透过行业交流为媒体专栏发表自己之研究成果,通过这些办法来取得流量,但是及时同时是情流量之获取方式了,还是无辙从及普世企图。普通公司及经纪人怎么抱筑基流量?

  • 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep
    Networks》

这些情节可以是网红的颜值和清凉照片,老罗的开以及发言,鹿晗的歌唱或者真人秀等。艺人、网红、社群、自媒体抑或新媒体渠道,大家划圈而医疗,但是由表现的角度来说实在都是同等的,都是以流量成为可观的盈利。

介绍:作者是来自百度,不过他自我曾于2014年4月份申请离职了。但是及时首文章非常科学如果你无知底深度上及支持于量机/统计上理论有什么关联?那么该就看看这首文章.

乘胜市场竞争的络绎不绝升级,流量的取资金是延绵不断升腾之,社群对于企业的话,解决了三单问题:第一只是关联成本,可以达标这沟通的目的;第二独是连连流量之沉淀,每一样潮活动还可以积聚流量,并不止传播;第三只是流量获取资金不断回落,随着社群规模之不断扩大,单个流量之获取成本会下降。

  • 《The free big data sources you should
    know》

直接以来我们在研讨讨论的早晚,多数还是用罗胖、小米、鹿晗以及醉鹅娘等来开指南,但是当我更是深入钻研这些案例的时,越发有同等种感觉,这些案例并无是社群构建这同一重合最好之就学目标,因为这些人口我的口径、学识和资源,并无是大众公司所能够具备的,他们的案例几乎是不行复制的。

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(六)

说回来社群这个业务上,古代之经纪人、社区的小店以及小镇上的个体户,他们举行事情的底蕴就算是社群经济。站在方方面面市场规模来说,传统企业他们最好早的那么套客户管理体系,其实就是是一个社群的雏形。

  • 《深度加深学习(Deep Reinforcement
    Learning)的资源》

站于流量之范畴来说,过去商家与商的流量来源至关重要发生诸如此类几个方面:一个凡市场占有率的品牌认知,也便是重复性消费之重度用户、他们因为对产品出信赖感而选择产品要介绍给自己的亲友;另一个就是渠道流量,这种流量异常靠品牌的话语权,所以品牌以及渠道一直在博弈;在这有限单方面之外就是花钱请之传媒流量了。

  • 《雅虎研究院的数据集汇总》

本底社群理论还当道就同重合,把这种社群奉为社群的万丈境界,但是由全体市场的局面来说,不是哪个都来或构建这种社群的,正而电商不是何许人也都可做成淘宝一样。

介绍:深度上入门的初级读本

哲学原理 1

介绍:在此地而可看到最近深度上产生啊新取向。

出品内容化其实有一个内置条件,那就是是以此活自然要发生可IP化的性能,这个产品必定要是发出“虚”的成份在其间。这种“虚”要满足人口的饱满需求,感观需求,音乐、书、影视剧、公仔、动漫、美食及绘画等等,这些都来“虚”的分在里。我们说通俗点,内容化的出品或为丁看在沁人心脾,要么被人口所以着爽。

  • 《NYU
    2014年之纵深上课程资料》

打实用的角度来说,他们恐怕用开这么几步:

  • 《Zipf’s and Heap’s
    law》

我们且理解在QQ里面,微信中,贴吧里,有恢宏的志趣社群,这些兴趣社群多数凡自发型成并集结的,他们汇于合谈论好喜欢的事物,分享交流自己之经历,在社群里取得有可以。最像的例证就是是广场舞蹈大妈了,他们即是一个自发型成的社群。

介绍:作者是电脑研二(写篇的时刻,现在是2015年了当将毕业了),专业方向自然语言处理.这是一些异的涉的谈.对于入门的爱人可能会来帮

民众消费品也许、或者、可能会见时有发生特例,但是本人谈谈的凡漫天商业层面,更要一个方可普世的方法论,毕竟商业理论是啊所有公司与商群体服务之,而未是如出一辙略带群人。

介绍:机器上以导航者的应用.

风土人情公司由于时代背景的缘故要多要有失发生几官僚化,这在互联网时代是游玩无转之,尤其是当社群的构建上面。社群是一个索要用户深度与的团队结构,企业需在社群里以好和用户在一个对准顶的位置点。

介绍:这是一个机上资源库,虽然比较少.但蚊子再稍加吗是肉.有凸起部分.此外还有一个是因为zheng
Rui整理的机械上资源.

商业化社群打造内容之困局

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

不过到底是遗失了相同围绕,这丢掉的等同环绕中间,有有凡一般公司当社群理论落地上的一个内容困局,对于经大众消费品的店堂和合作社,他们非知情怎么打自己之情节。

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列之(五)

社群的分类

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在情感分析效益是,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布于github(目前是空的)。这意味Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

自家早就于同篇稿子里为社群做了一个分开,主要分为三类:信仰型社群、商业型社群以及自发型社群。

  • 《Nonsensical beer reviews via Markov
    chains》

只不过那个时段他们构建社群的工具,是CRM,是电话呼叫中心,是差信群发通知,是止点对单点的沟通。而我辈今天之社群工具越来越多样化,我们发微信,有微博,有贴吧,有多种多样的洋洋和交际工具。过去单点对单点的牵连,转变为单点对多点甚至是基本上接触对多点的维系,过去辐射型的沟通网络变成了网状结构。

介绍:Python实现线性回归,作者还发出其他异常过硬的章援引可望

咱前说交,对于一般的公司与店家吧,其实他的制品是绝非主意内容化的,但是这种近乎社群的结构则可以死好之帮企业同公司解决内容是题目。这种模式及网红孵化企业之运营逻辑是千篇一律的,流量的来和产品自然要起共性。

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

站于生意的角度来说,社群是天生自带流量之,于是有细密开始琢磨这其间的商表现潜力。于是我们可以看出一些广场舞里有威望的口,开始以这社群做广告舞的培育与场地租赁来展现。这即是一个典型的贴近社群变现的案例。在线上的语实际也是同,有一些总人口开有意的社这种兴趣社群,然后将这些兴趣社群的流量引导及好的活方面,进而实现和谐之产品表现的目的。

介绍:人脸识别必读文章援引

于民众公司同商贩来说,在社群的构建中,能够挑选的来头大约有有限只,一个是透过邻近社群来构建类似信仰型社群的组织,另一样种就是将协调一度有的客户体系进行互联网社群化改造。从实操的角度来说,绝大多数之信用社只能形成后一样栽,邻近社群有微人会操作实际是怀疑的。

  • 《mllib实践经验(1)》
  • 《Simple Neural Network implementation in
    Ruby》
  • 《空间数据挖掘常用方法》
  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:深度模型》
  • 《Deep
    Learning(深度上)学习笔记整理系列》
  • 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent
    Optimization》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:在今年底IEEE/IFIP可靠系统以及网络(DSN)国际会达成,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系统,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

  • 《Neural Net in C++
    Tutorial》

介绍: 零售领域的数码挖掘文章.

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.

介绍:机器上大神Alex Smola在CMU新一想的机械上入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近期正巧开拍,课程4K高清视频一起到Youtube上,目前正好更新至 2.4
Exponential
Families,课程视频playlist,
感兴趣的校友可以关注,非常适合入门.

介绍:用基于梯度下降之艺术训练深度框架的尽推荐指导,作者是Yoshua
Bengio
.感谢@xuewei4d 推荐

  • 《 Image classification with deep
    learning常因此模子》

介绍:总结了机械上的经文书籍,包括数学基础和算法理论的书本,可开为入门参考书单。

  • 《Deep Learning
    教程翻译》

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中来卷积层和下采样层,虽然同MLP的bp算法本质上等同,但款式上还是略区别的,很明白以做到CNN反往传来前询问bp算法是必的。此外作者吧召开了一个资源聚合:机器上,深度上,视觉,数学等

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,快的故同样凡因此Cython写的,二是故了个好巧妙的hash技术,加速系统的瓶颈,NLP中松特征的存取

  • 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine
    Learning》
  • 《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web
    Spam》
  • 《H2O》
  • 《purine2》
  • 《Search Engine &
    Community》
  • 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints
    tutorial》

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(七)

  • 《Andrej
    Karpathy的纵深加深学习演示》
  • 《Blocks》
  • 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time
    series》
  • 《Open Sourcing
    ml-ease》

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

  • 《对话机器上大神Michael
    Jordan:解析领域面临各队模型》

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理及图像分析的研究期刊,每篇文章都含一个算法和相应的代码、Demo和实验文档。文本以及源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的科学与而重新的钻研期刊。我直接想做点类似之办事,拉近产品和技艺中的距离.

  • 分布式并行处理的数量
  • 《Understanding
    Convolutions》

介绍:这是相同首关于机器上算法分类的稿子,非常好

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在平次机器上聚会上之语,关于word2vec及其优化、应用和扩张,很实用.国内网盘

  • 《收集从2014年启幕深度上文献》

介绍:
机器学习的是时下数据解析世界的一个看好内容。很多人口以平常之做事吃还要多或者少会因此到机械上之算法。本文为卿总结一下普遍的机上算法,以供而当做事暨学习中参考.

介绍:2014年七月CMU举办的机上夏季课刚刚完结
有贴近50时之视频、十大多独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叫作讲师都是牛人:包括大牛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》

介绍:DataSchool的机上基本概念教学.

  • 《NeuralTalk》
  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in
    Python》

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

  • 《Deep Learning Summit, San Francisco,
    2015》
  • 《BCI Challenge @ NER
    2015》

介绍:网友问伯克利机器上大牛、美国夹院士Michael I.
Jordan:”如果您发10亿美金,你怎么花?Jordan:
“我会见就此就10亿美金建造一个NASA级别的自然语言处理研究项目。”

介绍: 来自Stanford,用神经网络实现高效准确的依存关系解析器

  • 《EMNLP上有数首关于股票方向的使用论文
  • 《A Deep Dive into Recurrent Neural
    Nets》
  • 《2014年国际机器上大会ICML 2014
    论文》
  • 《A specialized face-processing network consistent with the
    representational geometry of monkey face
    patches》
  • 《Deep Learning on Hadoop
    2.0》

介绍:这是一样如约书籍,主要介绍的是跨语言信息搜索方面的知。理论很多

  • 《Introduction to ARMA Time Series Models –
    simplified》

介绍:面向机器上之高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选择跟超参优化、高斯模型与外模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载

  • 《Introduction to Conditional Random
    Fields》
  • 《人脸识别必读之N篇文章》
  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

介绍:鲁棒同便利的人工智能优先研究计划:一封公开信,目前既出Stuart
Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom
Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签约The Future of Life
Institute
(FLI).这封信的背景是最近霍金以及Elon
Musk提醒人们瞩目AI的神秘威胁。公开信的情是AI科学家们站于好社会之角度,展望人工智能的前途迈入趋势,提出开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control四碰要求,以及需要小心的社会问题。毕竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域有关研究于少。其实还有一样统美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的变异从平开始的自身学习,过滤,图像识别,语音识别等判断危险,到第四季的时候出现了机械通过上成才之后想控制世界的状态。说到此处推荐收看。

介绍:把机器上提升的级别分为0~4级,每级需要上之教科书和掌握的学识。这样,给机器学习者提供一个前进的门径图,以免走弯路。另外,整个网站都是有关机器上之,资源十分丰富。

  • 《Data Mining Problems in
    Retail》

介绍:
不容错过之免费生数据集,有些已经是习,有些可能还是第一次听说,内容越文本、数据、多媒体等,让她们随同您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

  • 探索推荐引擎内部的暧昧,第 1 有:
    推荐引擎初探
  • 《Intro to machine learning with
    scikit-learn》
  • 《FAIR open sources deep-learning modules for
    Torch》
  • 《ICLR
    2014论文集》

介绍:【语料库】语料库资源集中

介绍:本项目采取了Microsoft Azure,可以以几划分种内形成NLP on Azure
Website的布,立即开始对FNLP各种风味的试用,或者以REST
API的样式调用FNLP的语言分析效益

  • 《LDA入门与Java实现》

介绍: 决策树

介绍:第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT

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

介绍:
分类整理的机械视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量!作者的更新频率为死频繁

介绍:”人工智能研究分众派系。其中有为IBM为表示,认为使出大性能计算就可落智能,他们的‘深蓝’击败了世界象棋冠军;另一样派认为智能来自动物本能;还来个要命强之门认为使找来家,把他们之思辨用逻辑一条条写下,放到计算机里即使实行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的来源

介绍:视频+讲义:深度上用于自然语言处理教程(NAACL13).

介绍:好东西的干货真的多

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(四)

  • 《Collaborative Feature Learning from Social
    Media》

介绍:
AMiner是一个学搜索引擎,从学网络中挖潜深度知识、面向科技特别数额的开。收集近4000万作者信息、8000万舆论信息、1亿大抵引用关系、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。

介绍:常见面试的机上算法思想简单梳理,此外作者还有有其它的机上及数码挖掘文章和纵深上文章,不仅是论战还有源码。

介绍: Topic modeling 的经典论文,标注了至关重要点

介绍:我欠如何选择机器上算法,这首文章于直观的于了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等方式的三六九等,另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已翻了底本:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:经典老文,复杂网络社区发现的高速算法,Gephi中之[Community
detection](The Louvain method for community detection in large
networks)即根据此.

  • 斯坦福《自然语言处理》课程视频

介绍:这是瑞士人造智能实验室Jurgen
Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深上综述》本综述的性状是坐时日排序,从1940年上马说起,到60-80年份,80-90年份,一直说到2000年晚和近年来几乎年的拓展。涵盖了deep
learning里各种tricks,引用非常全面.

介绍:Quora怎么用机器学习.

  • 《Free ebook: Microsoft Azure Essentials: Azure Machine
    Learning》
  • 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic
    Optimization》
  • 《Text Analytics
    2015》
  • 《经典论文Leo Breiman:Statistical Modeling: The Two Cultures

介绍:谷歌地图解密

  • 《A First Course in Linear
    Algebra》

介绍:实现种曾开源在github上面Crepe

介绍: 本文基于<支持于量机的再三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移动预测模型。(股票来高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

  • 《scikit-learn:用于机器上之Python模块》
  • 《Reproducible Research in Computational
    Science》

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器上解决法规相关分析和预测问题,相关的法采取包括预测编码、早期案例评估、案件完全情况的前瞻,定价和工作人员预测,司法行为预测相当。法律领域大家也许都比较陌生,不妨了解下。

  • 《PDNN》
  • 《机器上公开课汇总》
  • 《A*搜索算法的可视化短教程》
  • 《美团推荐算法实践》
  • 《Awesome Computer
    Vision》

介绍:雅虎研究院的数目集汇总:
包括语言类数据,图及组织交类数据,评分和分类数据,计算广告学数据,图像数据,竞赛数据,以及系统类的多寡。

  • 《树莓派的人脸识别教程》

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

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:Deniz Yuret用10摆放可以的图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.很清楚

介绍:Francis X. Diebold的《时先后计量经济学》.

  • 《文本和数量挖掘视频汇总》
  • 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression
    Alternatives in
    R》
  • 《Machine learning in navigation devices: detect maneuvers using
    accelerometer and
    gyroscope》
  • 《The Open-Source Data Science
    Masters》
  • 《神经网络语言模型》

介绍:机器上速查表

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

  • 《UFLDL
    Tutorial》

介绍:Twitter技术团队本着前段时间开源的时序列非常检测算法(S-H-ESD)R包的牵线,其中对特别的定义及分析深值得参考,文中也干——异常是赛针对性的,某个圈子支出的要命检测以其它世界直接用而不行.

介绍:机器上入门书籍,切切实实介绍

介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对纵深上之重要性性.

介绍:关于深度上及RNN的座谈 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks.

介绍: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。

介绍:康奈尔大学信息科学相关助手教授David
Mimno写的《对机械上新家的少数建议》,
写的杀实在,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.”

介绍:雅虎邀请了同样叫作源于本古里怎么大学之访问学者,制作了同一模仿关于机器上的多重视频课程。本课程并分为7期,详细讲解了关于SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等常规机器上算法的论争基础知识。

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

  • Best Machine Learning Resources for Getting
    Started

介绍:聚焦数据质量问题之答应,数据质量对各种层面企业的特性及频率还重要,文中总结出(不压制)22种典型数据质量问题显现的信号,以及卓越的多少质量解决方案(清洗、去还、统一、匹配、权限清理等)

  • 《R工具包的分类集中》
  • 《HanLP:Han Language
    processing》
  • 《Reinforcement Learning: An
    Introduction》
  • 《“机器上”是啊?》

介绍:这本书是出于谷歌公司与MIT共同出品的计算机是中之数学:[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

  • 《Big Data
    Processing》

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稿子

  • 《机器上提升的志(Level-Up Your Machine
    Learning)》
  • 《Deep Learning for Answer Sentence
    Selection》
  • 《Rumor has it: Identifying Misinformation in
    Microblogs》

介绍:利用机用器学习在谣言的甄别上之采用,此外还有一定量单。一个凡辨垃圾以及假信息之paper.还发一个凡是网舆情及其分析技术

介绍:这还要是平篇机器上新大方的入门文章。值得一念

介绍:初专家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《Big-data》
  • 《International Joint Conference on Artificial Intelligence
    Accepted
    paper》
  • 《I am Jürgen Schmidhuber,
    AMA》
  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14单阅读最多同享受最多之章。我们从中可以看多独主题——深度上,数据科学家职业,教育与薪酬,学习数据正确的家伙比如R和Python以及群众投票的最为给欢迎的多寡是与数量挖掘语言

  • 《NIPS审稿实验》
  • 《Deep Learning and Shallow
    Learning》
  • 《Sibyl:
    来自Google的科普机器上体系》
  • 《机器上常见算法分类集中》
  • 《16 Free eBooks On Machine
    Learning》

介绍:Chase
Davis在NICAR15达到的主题报告材料,用Scikit-Learn做监督上的入门例子.

  • 《Hands-On Data Science with R Text
    Mining》

介绍:用于改善语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和情感分类效果异常好.兑现代码.

  • 《Statistical Machine
    Learning》
  • 《计算机科学中之数学》

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,以及以图像以及视觉及的使用,而且首先有的关于Why does
the l1-norm induce sparsity的解说也杀对。

  • 《How does Quora use machine learning in
    2015?》
  • 《浅析人脸检测的Haar分类器方法》

介绍:因为近两年来,深度上以媒体界被炒作特别厉害(就比如那个数量)。其实过多总人口都还非清楚什么是深上。这首文章由浅入深。告诉您深度学究竟是啊!

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年之笃信

  • 《Time Series Econometrics – A Concise
    Course》

介绍: Quora上的主题,讨论Word2Vec底好玩应用,Omer
Levy提到了外于CoNLL2014最佳论文里的剖析结果跟初章程,Daniel
Hammack给来了搜寻特异词的有些应用并提供了(Python)代码

  • 《An Introduction to Matrix Concentration
    Inequalities》

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之异同,大实话

  • 《关于机器上之好多驳问题》

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

介绍:这是千篇一律篇介绍图像卷积运算的文章,讲的都算是比较详细的了

介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN,提供论文和促成代码.

  • 《Using Structured Events to Predict Stock Price Movement: An
    Empirical
    Investigation》

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.

  • 《人脸识别必读之N篇文章》
  • 《Back-to-Basics Weekend Reading – Machine
    Learning》

介绍: 深度上卷积概念详解,深入浅出.

介绍:这是一模一样准信息寻找有关的图书,是由斯坦福Manning及谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval一直是北美极其受欢迎的消息寻找教材之一。最近笔者多了该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:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,落实代码.

  • 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene
    Perception》
  • 《ICLR
    2015集会的arXiv稿件合集》
  • 《Underactuated
    Robotics》

介绍:很多庄还为此机器上来缓解问题,提高用户体验。那么怎么可以叫机器上又实时和实惠也?Spark
MLlib 1.2里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经研究的Jeremy
Freeman脑神经科学家编写,最初是为着实时处理他们每半时1TB底研究数据,现在颁发为大家用了。

介绍:机器上最好基本的入门文章,适合零基础者

  • 《线性代数》

介绍:
1)词频与那降序排序的干,最闻名的是语言学家齐夫(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性甚高频同酷低频词的写照 2)Heaps’ law:
词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,英语0.4-0.6)成正比

  • 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual
    Recognition》

介绍:{swirl}数据训练营:R&数据对在线交互教程.

介绍: 大规模机器上流程的构建与部署.

介绍:这个里面有那么些关于机器上、信号处理、计算机视觉、深入学、神经网络等领域的大度源代码(或可实行代码)及相关论文。科研写论文的好资源

  • 《机器上:学习资源》

介绍:机器上课程

  • 《How to Choose a Neural
    Network》
  • 《NLP常用信息资源》
  • 《机器上导论》
  • 《人工智能与机器上园地有趣的开源项目》

介绍:帮你懂卷积神经网络,讲解很清楚,此外还有少数篇Conv Nets: A Modular
Perspective,Groups
& Group
Convolutions.
作者的其他的有关神经网络文章为颇过硬

  • 《Deep Learning libraries and first experiments with
    Theano》
  • 《CS224d: Deep Learning for Natural Language
    Processing》
  • 《Spices form the basis of food pairing in Indian
    cuisine》

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:讲计算机视觉的季管辖奇书(应该叫经典吧)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》

  • 《IPOL Journal · Image Processing On
    Line》
  • 《Data Journalism
    Handbook》
  • 《机器上相速查表》

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学电脑系Chris
Manning教授的《自然语言处理》课程有视频已经可以于斯坦福公开课网站上看出了(如Chrome不行,可用IE观看)
作业以及试验也可下载。

  • 《pandas: powerful Python data analysis
    toolkit》

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)并且包含集成学习之思考:组合了BM11暨BM15星星独模型。4)作者是BM25底提出者和Okapi实现者Robertson.

  • 《Building a Production Machine Learning
    Infrastructure》

介绍:Pedestrian Detection paper & data

  • 《机器上藏算法详解及Python实现–线性回归(Linear
    Regression)算法》
  • 《Deep Learning Reading
    list》

介绍: CMU的优化及自由方式课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机械上的基础,值得深刻学习
国内云(视频)

介绍:
讨论深度上自动编码器如何有效应对维数灾难,境内翻译

  • 《LambdaNet,Haskell实现的开源人工神经网络库
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》

介绍:R语言教程,此外还推荐一个R语言教程An Introduction to
R.

  • 《Hands-on with machine
    learning》

介绍: HMM相关文章

介绍:这等同篇介绍如果计划和保管属于你自己之机械上型之章,里面提供了管制模版、数据管理暨实践方法.

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

介绍:
Fields举凡独数学研究中心,上面的马上卖ppt是缘于Fields举办的动中Russ
Salakhutdinov带来的《大规模机器上》分享

介绍:此书在消息搜索领域显著,
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书本、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

  • 《信息时代的微处理器科学理论(Foundations of Data
    Science)》
  • 《机器上常见算法分类集中》
  • 《HMM相关文章索引》

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

介绍:入门的书真的生多,而且自就帮助你寻找一块了。

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.国内镜像.

  • 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
    Clustering》
  • 《Machine Learning
    Resources》
  • 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural
    Networks》

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,根据这次试验的结果,如果今年NIPS重新审稿的言语,会出一半之论文被驳回。

介绍:数码挖掘十老经典算法之一

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

介绍:主要是顺Bengio的PAMI
review的稿子找出来的。包括几依照综述文章,将近100首论文,各位山头们的Presentation。全部还可以当google上找到。

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.

  • 《Classifying Spam Emails using Text and Readability
    Features》
  • 《Sum-Product Networks(SPN)

介绍:deeplearning4j官网提供的莫过于使用场景NN选择参考表,列举了有些杰出问题建议利用的神经网络

介绍:还有续集妇孺皆知深度上方式概述(二)

  • 《Brief History of Machine
    Learning》
  • 《What are some interesting Word2Vec
    results?》
  • 《Information Geometry and its Applications to Machine
    Learning》
  • 《GoogLeNet深度上型的Caffe复现

介绍:
这是同首面向工程师的LDA入门笔记,并且提供平等客开箱即用Java实现。本文仅记录基本概念与原理,并无干公式推导。文中的LDA实现中心部分使用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能跟地诠释了,在搜狗分类语料库上测试好,开源在GitHub上。

介绍:对话机器上大神Michael Jordan

介绍: 使用deep
learning的人头脸要点检测,此外还有一样首AWS部署教程

  • 《Machine Learning Theory: An Introductory
    Primer》

介绍:这是同样据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

  • 《Caffe》

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,发的文章未多,但每个都生扎实,在各国一个题目上都形成了state-of-art.

介绍:许多校友对于机器上及深度上之迷离在于,数学方面已经约了解了,但是动于手来也非知底怎么样入手写代码。斯坦福深度上博士Andrej
Karpathy写了平等篇实战版本的纵深上及机上课程,手把手教您用Javascript写神经网络和SVM.

  • 《机器上周刊第二意在》

介绍:做深度上怎样挑选GPU的提议

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是一个Python的起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自带了一个教练好的动物模型,你可以拿狮子大象的影来试试看

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  • 《Deep Learning
    101》
  • 《Adam
    Szeidl》
  • 《Machine Learning With Statistical And Causal
    Methods》
  • 《利用深度上和大数量构建对话系统

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍: 用统计和报方法做机械上(视频告诉)

  • 《LinkedIn最新的推荐系统文章Browsemaps》

介绍: (CRAN Task Views,
34种植普遍任务,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

介绍:本文根据神经网络的开拓进取进程,详细讲解神经网络语言模型在逐个阶段的形式,其中的模子包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等根本变形,总结的专门好.

  • 《机器上藏书籍》
  • 《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》

介绍:下集在此地神乎其神之伽玛函数(下)

  • 《Introduction to Machine
    Learning》

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

  • 《R语言参考卡片》

介绍:如何使用深度上和生数额构建对话系统

介绍:
自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简约介绍,ARMA是研讨时序列的重要性方式,由由回归模型(AR模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

介绍:计算机视觉入门的前景目标检测1(总结)

  • 《Machine Learning
    Surveys》

介绍:A*寻找是人工智能基本算法,用于高效地查找图备受简单点的超级途径,
核心是 g(n)+h(n):
g(n)是于起点至顶点n底实际代价,h(n)是顶点n到目标顶点的估量代价。合集

  • 《AMiner – Open Science
    Platform》
  • 《Beautiful plotting in R: A ggplot2
    cheatsheet》

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.与这类似的还有为数不少诸如:[DMOZ

  • 《PageRank Approach to Ranking National Football
    Teams》

介绍:从1996年始发当处理器科学的舆论中受引用次数最多的论文

介绍:当前加州高校欧文分校为机上社区保安着306个数据集。查询数据集

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,Roboot,此外还援引一个深上入门与综合资料

介绍:15年旧金山纵深上峰会视频采访,国内云盘

  • 《Machine learning is teaching us the secret to teaching

介绍:好多数据科学家名人推荐,还有资料.

介绍:斯坦福的纵深上课程的Projects 每个人且使描写一个舆论级别之报告
里面有一对良风趣的运用 大家可望 .

  • 《正则表达式优化成Trie树

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

  • 《Support Vector
    Machines》

介绍:LambdaNetLambdaNet是出于Haskell实现之一个开源之人工神经网络库,它抽象了网创建、训练并使用了高阶函数。该库还提供了相同组预定义函数,用户可以使用多种办法组成这些函数来操作实际世界数据。

  • 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True
    Love》
  • 《Advice for students of machine
    learning》

介绍:亚马逊在机器上方面的片采取,代码示例.

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一律篇NLP在华语分词中之行使

  • 《Neural Network & Text
    Mining》

介绍:不会见统计怎么收拾?不明白什么挑选适合的统计模型怎么惩罚?那就篇稿子你的好好读一念了麻省理工Joshua
B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作,写了同一首关于automatic
statistician的文章。可以活动选择回归模型类别,还会活动写报告…

介绍:这是一样比照由雪城大学新编的次本子《数据对入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学学R语言的同学选读。

介绍:机器上起来源软件

  • 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and
    Scalable》

介绍:有趣之机械上:最明显入门指南,中文版.

介绍:用机器上做多少解析,David Taylor最近于McGill
University研讨会达成的告诉,还提供了平等多重讲话机器上道的ipn,很有价
GitHub.国内

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

  • 《Neural Networks Demystified
  • 《Recommending music on Spotify with deep
    learning》
  • 《统计机器上》

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

介绍:使用Neo4j
做电影评论的结分析。

介绍:里面冲词条提供了成千上万资源,还生有关知识结构,路线图,用时长等。号称是”机器上“搜索引擎

介绍:
机器学习中的数学,作者的研讨方向是机上,并行计算如果你还想了解一些其它的得望外博客的其余文章

介绍:杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
FRS是同样位英国出生之计机学家和心理学家,以其当神经网络方面的孝敬闻名。辛顿是倒朝传来算法和比散度算法的发明人之一,也是深浅上之积极向上推动者.

介绍: 基于深度上的大都标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题

  • 《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING
    BIBLIOGRAPHY》

介绍:在Kaggle上经常得正确成绩的Tim
Dettmers介绍了外好是怎么挑深度上的GPUs,
以及民用怎么样构建深度上之GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

  • 《Paracel》

介绍:信息几何法及其于机械上着的行使

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.

Deep
Learning(深度上)学习笔记整理系列的(二)

  • 《Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at
    Scale》
  • 《Machine Learning Open Source
    Software》

介绍: 非常强劲的Python的多寡解析工具包.

  • 100 Best GitHub: Deep
    Learning
  • 《AMA: Michael I
    Jordan》
  • 《Deep learning Reading
    List》

介绍: Python下开源而持久化朴素贝叶斯分类库.

  • 《Deep Learning for Natural Language Processing (without
    Magic)》

介绍:对于英语不好,但同时十分怀念学学机器上的意中人。是一个不胜之方便。机器上周刊目前重中之重提供中文版,还是面向周边国内爱好者,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

介绍:一个据此来很快的统计,机器上又对数据量大的数学库

介绍:机器上教会了咱们什么?

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

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.

  • 《自动语音识别:深度上方式》

介绍:
多伦多大学与Google合作的新论文,深度上也得就此来下围棋,据说能够落得六截水平

介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:非常好之纵深上概述,对几乎栽流行的深度上型都进行了介绍和议论

  • 《R language for
    programmers》

介绍:
文中提到了太精良,模型,最大熵等等理论,此外还有用篇。推荐系统可以说凡是平遵照无可非议的阅读稿,关于模型还援引一首Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍:《线性代数》是《机器上》的严重性数学先导课程。其实《线代》这门课称得浅显易懂特别不便于,如果一致齐来即使叙逆序数及陈行列式性质,很容易被生去学习之志趣。我个人推举的特级《线性代数》课程是麻省理工Gilbert
Strang教授的教程。
课主页

介绍:对纵深上及representation learning最新进展产生趣味的校友可以了解一下

  • Understanding
    Convolutions
  • 《谷歌地图解密:大数量和机具上之整合》

介绍:<机器上和优化>这是同一依机器上的小册子,
短短300大抵页道尽机器学习之方方面面. 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, 也契合老手温故而知新.
比打MLAPP/PRML等大部头,
也许就按照你又要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:通过分析1930年及今天之赛数据,用PageRank计算世界杯参赛球队排名榜.

  • 《文本及之算法》

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年3首被deep learning崛起的论文

介绍:Geoffrey Hinton是Deep
Learning的大牛,他的主页放了一部分介绍性文章与课件值得学习

介绍: 一个学问搜索引擎

  • 《Recommend :Hang Li
    Home》

介绍:出自MIT,研究加密多少快速分类问题.

  • 《机器上藏算法详解及Python实现–基于SMO的SVM分类器》

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

  • 《Choosing a Machine Learning
    Classifier》
  • 《Deep Learning for Multi-label
    Classification》
  • 《Machine learning open source
    software》
  • 《Deep Learning in Neural Networks: An
    Overview》

介绍:2014中国深数额技术大会33个中心专家发言PDF下载

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

  • 《Twitter Sentiment Detection via Ensemble Classification Using
    Averaged Confidence
    Scores》
  • 《Distributed (Deep) Machine Learning
    Common》

介绍:这卖文档来自微软研究院,精髓多。如果欲了明了,需要一定之机械上基础。不过有点地方会面吃人眼前一律亮,毛塞顿开。

  • 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for
    NLP》
  • 《Topic modeling with LDA: MLlib meets
    GraphX》

介绍:如果你还未掌握啊是机械上,或则是刚刚上感觉到特别枯燥乏味。那么推荐一朗诵。这篇稿子已为翻译成汉语,如果来趣味可以走http://blog.jobbole.com/67616/

  • 《Sibyl》
  • 《Bayesian network
    与python概率编程实战入门》
  • 《Pattern Recognition And Machine
    Learning》

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

介绍:许多风俗习惯的机上任务还是于求学function,不过谷歌目前产生始发学算法的可行性。谷歌另外的及时篇学习Python程序的Learning
to
Execute也生相似之处

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

介绍:看题目你曾经亮了是呀内容,没错。里面来那么些经文的机器上论文值得仔细跟反复的读。

  • 《机器上入门书单》

介绍:【“机器上”是呀?】John
Platt是微软研究院独立科学家,17年来他直以机上世界耕耘。近年来机器上变得炙手可热,Platt和同事等遂决定设立博客,向民众介绍机器上之研究进展。机器上是什么,被使用在哪?来拘禁Platt的即刻首博文

介绍:中文分词入门的资源.

介绍:推荐系统经典论文文献

  • 《Numerical Optimization: Understanding
    L-BFGS》

介绍:很好之标准仍机场(CRF)介绍文章,作者的学笔记

介绍:作者还显有《这便是摸索引擎:核心技术详解》一书写,主要是介绍应用层的事物

介绍:用于Web分析与多少挖掘的票房价值数据结构.

介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.

  • 《Empower Your Team to Deal with Data-Quality
    Issues》

介绍:国际人工智能联合会议任用论文列表,大部分论文而利用Google找到.

介绍:机器上着之要数学概念.

介绍:机器上之算法很多。很多时段困惑人们还是,很多算法是同近乎算法,而有些算法又是由另外算法中拉开出来的。这里,我们于有限单方面来吃大家介绍,第一只地方是习的方法,第二独面是算法的类似性。

  • 《Fast unfolding of communities in large
    networks》
  • 《Introduction to Machine
    Learning》

介绍:
Tropp把数学家用高深装逼的数学语言描绘的矩阵概率不等式用初等之法门勾勒出来,是十分好的手册,领域外之paper各种证明还当为此其中的结果。虽说是初等的,但还是老的不便

介绍:机器上的对象是针对计算机编程,以便使样本数还是以往之涉来缓解给定的问题.

介绍:
非常过硬的强调特征选择对分类器重要性的章。情感分类中,根据互信息对复杂高维特征降维再用节能贝叶斯分类器,取得了比SVM更理想的效应,训练与归类时间也大大降低——更要紧的凡,不必花费大量时光以念与优化SVM上——特征也同no
free lunch

介绍:作者与Bengio的哥们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

  • 《大数额解析:机器上算法实现之演变》
  • 《中文分词入门的资源》
  • 《分布式机器上之故事》

介绍:这是同篇有关图像分类在深度上中的文章

介绍: 一个面向 .net
的开源机器上库,github地址

  • 《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice
    for Using GPUs in Deep
    Learning》

介绍:用Spark
MLlib实现好用而扩大的机器上,境内镜像.

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:本文会过同样尽最盛行的机械上算法,大致了解如何方法可用,很有帮扶。

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word2vec跟deep learning做NLP“
里面全套教程教平步一步用python和gensim包的word2vec模型,并当实际上比里比调参数与清数据。
如果就作过gensim不要忘记升级

  • 《Machine Learning Summer School
    2014》
  • 《学习算法的Neural Turing Machine
  • 《推荐系统经典论文文献和业界应用》
  • 《A Tour of Machine Learning
    Algorithms》
  • 《Building and deploying large-scale machine learning
    pipelines》

介绍:这是均等比照来自小的研究员 li Peng和Dong
Yu所著的关于深度上之法门以及下之电子书

介绍:不仅是材料,而且还对小资料做了诠释。

  • 《Machine learning classification over encrypted
    data》

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

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、神经网络有着好浓厚的志趣。因此,很多叩问的题材面临富含了机上世界的各项模型,乔丹教授对准这个一一做了说明以及展望。

  • 《LIBSVM》
  • 《人脸识别开发包》
  • Cross-Language Information
    Retrieval
  • 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and
    Beyond》

介绍:如果你从互联网搜索,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,那么这门核心课程你必深刻摸底。

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大LDA主题抽取.

介绍:空间数据挖掘常用方法

  • 《Forecasting in Economics, Business, Finance and
    Beyond》
  • 《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural
    Networks for Web Search

介绍:《机器上的统计基础》在线版,该手册希望于答辩和执行之间找到平衡点,各要内容还陪伴有实际例子及数据,书被的例证程序还是因此R语言编写的。

介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,google演示.

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,其他的情节好关心一下官方主页.

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

介绍:以往上千执代码概率编程(语言)实现只需要50行.

  • 《Learning Deep Architectures for
    AI》

介绍:Google对Facebook DeepFace的强有力回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the Wild)上高达99.63%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用以人脸识别、鉴别以及聚类.

  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》

介绍:github上面100单非常高的种

介绍:对自然语言处理技术或机器翻译技术感兴趣之亲们,请在提出好牛逼到无以伦比的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,这个网址有之小圈子几雅顶会的舆论列表,切不可断章取义,胡乱假设.

  • 《Introduction to Deep Learning
    Algorithms》
  • 《A Probabilistic Theory of Deep
    Learning》

介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞赛优厚方案源码及文档,包括完整的数据处理流程,是读Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例

介绍:主要是讲述了以R语言进行多少挖掘

  • 《synaptic.Js》

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

  • 《An Inside Look at the Components of a Recommendation
    Engine》
  • 《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala,
    Go)》
  • 《Google DeepMind
    publications》
  • 《DeepCLn》

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。

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

介绍: 人脸识别二次开发包,免费,可商用,有示范、范例、说明书.

  • 《行人检测》
  • 《Hacker’s guide to Neural
    Networks》
  • 《Research priorities for robust and beneficial artificial
    intelligence》
  • 《Sentiment Analysis on
    Twitter》

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

  • 《第十二届中国”机器上及其使用”研讨会PPT》

介绍:大数目数据处理资源、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。很赞赏之资源集中。

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

介绍:机器上日报中推荐多情,在此发生部分的绝妙内容就是是根源机器上日报.

介绍:这是同一客python机器上库,如果你是一样各类python工程师而且想深入之念机器学习.那么就首文章或能帮助及你.

  • 《机器上藏论文/survey合集》

介绍:用社交用户作为上图片的一块儿特征,可重新好地发表图片内容相似性。由于无借助让人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户作为数据的得与保洁;利用社会化特征的思路值得借鉴.

介绍:神经网络黑客入门.

  • 《Bengio组(蒙特利尔大学LISA组)深度上教程

介绍:R语言是机上之最主要语言,有诸多底意中人想读R语言,但是接连忘记一些函数和重大字之义。那么就首文章或会拉及你

  • 《NIPS 2014 CIML
    workshop》
  • 《计算机视觉数据集不完全集中》

介绍:
神经网络C++教程,本文介绍了所以而调试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佳的物下。此外作者博客的另文章吧大正确。

介绍: 把源target的attention signal加入source encoding
CNN的输入,得到了比BBN的范好之多neural network joint model

介绍:本章中笔者总结了三替机上算法实现之嬗变:第一代表非分布式的,
第二替代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩张,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:2014年国际机器上大会(ICML)已经给6月21-26日于江山议会着力隆重举办。本次大会由微软亚洲研究院及清华大学一同主办,是以此拥有30多年历史并著名世界的机械上世界的盛会首不行赶到华,已成功掀起全世界1200差不多位学者的提请与。干货很多,值得深刻学习下

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

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015瓜分词系发布暨用户交流大会上的发言,请复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搜索技术研讨
李然-主题模型

介绍:这并无是一律篇文档或书籍。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,内容包括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

  • 《Entanglement-Based Quantum Machine
    Learning》

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

介绍:里面基本没有干到现实算法,但作者介绍了CF在LinkedIn的很多以,以及她们以做推荐过程中获得的有的经验。最后一长条经验是该监控log数据的成色,因为推荐的质量好据数据的品质!

介绍:该科目是网易公开课的收费课程,不贵,超级福利。主要适合为对动R语言进行机上,数据挖掘感兴趣之人头。

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍:FudanNLP,这是一个复旦大学计算机学院开的开源中文自然语言处理(NLP)工具保险
Fudan
NLP里噙中文分词、关键词抽得、命名实体识别、词性标注、时间词抽得、语法分析等功能,对找引擎
文本分析等远有价。

  • 《Deep learning from the bottom
    up》
  • 《Math Essentials in Machine
    Learning》

介绍:一本学习人工智能的图书,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通讯

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

介绍: 免费电子书《数据新闻手册》,
国内产生热情的意中人翻译了中文版,大家也足以在线阅读

介绍:作者发现,经过调参,传统的措施呢克同word2vec博多的效用。另外,无论作者怎么碰,GloVe都比较不过word2vec.

  • 《Introducing streaming k-means in Spark
    1.2》

介绍:免费书写:Azure ML使用精要.

介绍: 深度上框架、库调研和Theano的始发测试体会报告.

  • 《Collaborative Filtering with
    Spark》
  • 《Why GEMM is at the heart of deep
    learning》
  • 《深度上和统计上理论》
  • 《Deep Learning: Methods and
    Applications》

介绍:里面融合了多的资源,例如角,在线课程,demo,数据做等。有分类

  • 《MLlib中的Random
    Forests和Boosting》
  • 《如何变成平等各类数据科学家》

介绍:
DEEPLEARNING.UNIVERSITY的舆论库已经用了963首经过分类的吃水上论文了,很多经文论文还已用

介绍:部分华语列表

  • 《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)》
  • 《100 Best GitHub: Deep
    Learning》
  • 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language
    Processing》

介绍:深度上阅读清单

  • 《libfacedetection》

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured
Prediction》http://t.cn/RZxipKG
,汇集了结构化预测世界众多牛文,涉及CV、NLP等领域,值得一念。网上公开之几章节草稿:一,二,三,四,五

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机器上爱好者很热心的拿这课程翻译成了汉语。如果你英语不好,可以望这个

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,支持构建各种互动的架构,在多机多卡,同步创新参数的状下中心达线性加速。12块Titan
20小时可形成Googlenet的训。

介绍:Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了平多级软件库,以助开发者建立更甚、更快之深浅上型。开放的软件库在
Facebook 被称为模块。用它替代机械上园地常用的支出条件 Torch
中之默认模块,可以当更短的时日内训练还不行局面之神经网络模型。

  • 《A comparison of open source tools for sentiment
    analysis》

介绍:本文是指向《机器上实战》作者Peter
Harrington做的一个访谈。包含了开中有的疑问解答和某些私有学习建议

  • 《PyNLPIR》
  • 《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer
    Science》
  • 《NUML》
  • 《机器上最佳入门学习资料汇集》

介绍: MIT的Yoshua Bengio等人口讲话深度上之新书,还未定稿,线及提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

  • 《Twenty Questions for Donald
    Knuth》
  • 《Data Science with
    R》

介绍:谷歌研究院的Christian
Szegedy在谷歌研究院的博客及大概地介绍了他们当年列席ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:Java机器上有关平台及开源之机械上库,按照好数量、NLP、计算机视觉与Deep
Learning分类开展了整。看起格外全的,Java爱好者值得珍藏。

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

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

介绍:Wired杂志通讯了UCLA数学博士Chris McKinlay
(图1)通过杀数据手段+机器上方式破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚论决定在12独账号,下载了谈情说爱网站2万女用户之600万题目答案,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:神经网络的免费于线书,已经写了三章节了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的佛法。

  • 《加州大学欧文分校(UCI)机器上数据集仓库》

介绍:这是同样篇介绍机器上历史的章,介绍好完美,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到自由森林、Deep
Learning.

介绍:这文章说将多年来型识别达到的突破用到围棋软件上,打16万摆设业棋谱训练模型识别功能。想法是。训练后即能够形成决不计算,只看棋盘就受有下一致步,大约10层棋力。但立刻篇稿子最过乐观,说啊人类的末段一片堡垒马上就要过掉了。话说得最为早。不过,如果跟别的软件做该还有潜力可挖。@万精油墨绿

介绍:一个根据OpenGL实现之卷积神经网络,支持Linux及Windows系.

  • 《初家如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料》

介绍:RKHS是机械上着要害的定义,其于large
margin分类器上之下为是广为熟知的。如果没有比较好的数学基础,直接掌握RKHS可能会见是。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。

  • 《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long
    Short-Term Memory
    Networks》
  • 《DEEP
    learning》
  • 《CNN的相反朝求导及练习》
  • 《Deep Learning
    Tutorials》
  • 《swirl + DataCamp

介绍:从硬件、图像及正常、生物、大数据、生物信息再到量子计算相当于,Amund
Tveit等保护了一个DeepLearning.University小类:收集从2014年开深度上文献,相信可以看做深度上之起点,github

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可算串间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:Blocks是根据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您再快地开创及保管NN模块.

介绍:计算机视觉入门的行人检测

  • 《2014年超级的挺数据,数据科学文章》

介绍:NYU 2014年之深浅上课程资料,有视频

介绍:信息时代的计算机科学理论,目前国内产生纸质书购买,iTunes购买

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

介绍:文中涉及的老三篇论文(机器上那些从、无监督聚类综述、监督分类归纳)都格外经典,Domnigos的机上课为十分了不起

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

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?可以为您以浏览器被,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,当你开写代码,一切将更换得清。他正发布了平遵照书籍,不断在线更新

  • 《图像处理,分析及机具视觉》
  • 《Deep
    Learning》

介绍:把当年之一个ACM Trans. on Graphics
(TOG)论文被的代码整理也一个开源之算法框架,共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的收集3D数据、重建起三维模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU CRF为会见持续公开。

介绍: CNN用于WEB搜索,深度上在文书计算着之运

  • 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF
    SCIENCE》
  • 《R
    Tutorial》

介绍:莱斯大学(Rice University)的深上之票房价值理论.

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:统计上是有关电脑基于数构建的概率统计模型并动用模型对数据开展前瞻及分析的一样派别是,统计上吧改成统计机器上。课程来自上海交通大学

介绍: 谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的纵深上综述及实际建议

介绍:计算机视觉数据集不净集中

  • 《Sparse Linear
    Models》
  • 《Legal Analytics – Introduction to the
    Course》

介绍:ggplot2速查小册子,另外一个,此外还援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》.

  • 《Toronto Deep Learning
    Demos》

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍:人脸识别必读文章援引

  • 《杨强以TEDxNanjing谈智能的发源》
  • 《A primer on deeping
    learning》
  • 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining

介绍:如果一旦当平首文章被匹配配十万个根本词怎么收拾?Aho-Corasick
算法利用上加了回边的Trie树,能够在线性时间外就匹配。
但如果匹配十万单正则表达式呢 ?
这时刻可据此到管多独刚刚则优化成Trie树的艺术,如日本人口形容的
Regexp::Trie

介绍:
非常好的讨论递归神经网络的篇章,覆盖了RNN的概念、原理、训练以及优化等各个方面内容,强烈推荐!本文作者Nikhil
Buduma还时有发生同篇Deep Learning in a
Nutshell值得推荐

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

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推介系统.

  • 《吴立德《概率主题模型&数据正确基础》》
  • 《机器上算法的一起》
  • 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep
    Networks》
  • 《Neural Networks and Deep
    Learning》

介绍:深度上课程

  • 《Geoffrey E.
    Hinton个人主页》
  • 《InfiniTAM:
    基于深度图像的样式数据并框架》

介绍:应本着充分数据时,量子机器上的首先单试验 paper
下载

介绍:标题非常可怜,从新手到大家。不过看了上面装有资料。肯定是大家了

介绍:概率论:数理逻辑书籍

介绍:Videolectures上最好给欢迎之25个文本及数据挖掘视频汇总

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

  • 《Awesome Machine
    Learning》
  • 《学术种子网站:AcademicTorrents》

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

介绍: social networks course

介绍:一个特级完整的机械上开源库总结,如果您道是碉堡了,那后面是列表会重复给你好奇:【Awesome
Awesomeness】,国内已来热心的恋人进行了翻译华语介绍,机上数据挖掘免费电子书

介绍:
成G上T的学数据,HN近期热议话题,主题涉及机械上、NLP、SNA等。下载最简易的计,通过BT软件,RSS订阅各集合即可

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

介绍:随着大数据时的到来,机器上变成解决问题之等同种植重要且要的工具。不管是工业界还是学术界,机器上都是一个炙手可热的大势,但是学术界和工业界对机械上之钻研各个出讲究,学术界侧重于对机械上理论的研讨,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

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,目前可是处理着英文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》
思路实现.

  • 《用老数量和机械上做股票价格预计》
  • 《Gaussian Processes for Machine
    Learning》

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

  • 《Machine learning in 10
    pictures》

介绍:卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源全,包括大气之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:mllib实践经验分享

  • 《R机器学习实践》

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,论文在此处

介绍:本文自Databricks公司网站的等同篇博客文章,由Joseph Bradley和Manish
Amde撰写,文章主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和她们在MLlib中的分布式实现,以及显一些粗略的事例并建议该从哪儿达手.中文版.

  • 《Neural Network Dependency
    Parser》

介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0直达使深度上,文章来源paypal

  • 《前景目标检测1(总结)》
  • 《This catalogue lists resources developed by faculty and students
    of the Language Technologies
    Institute.》
  • 《Parallel Machine Learning with scikit-learn and
    IPython》

介绍:python的17单关于机器上之家伙

介绍:
机器学习公开课汇总,虽然中的微课程就归档过了,但是还有个别的音并未。感谢课程图谱的小编

介绍:本文共有三单密密麻麻,作者是自IBM的工程师。它根本介绍了引进引擎相关算法,并帮读者很快之落实这些算法。
探究推荐引擎内部的密,第 2 片: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤,深究推荐引擎内部的秘密,第
3 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

  • 《Geoffrey E.
    Hinton》

介绍:传送理由:Rob Fergus的之所以深度上做计算机是清醒的NIPS 2013课。有mp4,
mp3,
pdf各种下载
他是纽约大学教学,目前也以Facebook工作,他2014年的8篇论文

  • 《Rise of the
    Machines》
  • My deep learning reading
    list

介绍:机器上各个方向概括的网站

介绍:NLP常用信息资源*
《NLP常用信息资源》

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

  • 《机器上周刊》

介绍:16照机器上的电子书,可以下载下来当pad,手机端任意时刻去看。不多己提议你看了一依又下充斥同以。

  • 《Inverting a
    Steady-State》
  • 《百度余凯&张潼机器学习视频》

介绍:本课程将阐述无监督特征上与纵深上之要害观点。通过上,你吗以实现多单功能上/深度上算法,能看到其也而工作,并学习如何使用/适应这些想法到新题材达到。本学科假定机器上之基本知识(特别是习的监督上,逻辑回归,梯度下降之想法),如果您莫熟悉这些想法,我们建议乃失去这里机器上课程,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上面就起python版本了UFLDL
Tutorial
Code

介绍:深度上简明介绍,中文版.

介绍:贝叶斯学习。如果非是格外绝望可看概率编程语言和贝叶斯方法执行

  • 《NLP中的汉语分词技术》
  • 《The Trouble with
    SVMs》

DeepLearning(深度上)学习笔记整理系列的(八)

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

  • 《2014年之《机器上日报》大合集》
  • 《Introduction to Data Analysis using Machine
    Learning》
  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 《MLMU.cz – Radim Řehůřek – Word2vec & friends
    (7.1.2015)》

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

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对象肯定要是省,提供授课视频及课上IPN讲义.

  • 《Machine Learning with
    Scikit-Learn》
  • 《Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video
    Classification》

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

介绍:网易有道的老三各类工程师写的word2vec的辨析文档,从中心的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再届word2vec的各种tricks,公式推导与代码,基本上是网上有关word2vec材料的大合集,对word2vec感谢兴趣的情侣可看看

  • 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using
    Torch》

介绍:libfacedetection是深圳大学开源的一个人数脸图像识别库。包含正面与多视角人口脸检测两单算法.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。

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。

  • 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal
    ClassificationICML06》

介绍: Awesome系列被的当众数据集

  • 《Machine learning for package users with R (1): Decision
    Tree》
  • 《生物医学的SPARK大数目利用》
  • 《convnet-benchmarks》
  • 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》
  • 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks

介绍: DeepMind论文集锦

  • 《machine learning for smart
    dummies》

介绍: 深度上用于问答系统答案句的挑

  • 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using
    Neo4j》

介绍:CMU的统计系和计算机有关知名教授Larry Wasserman
在《机器崛起》,对比了统计以及机具上的差异

  • 《Machine Learning Summer
    School》
  • 《Building a deeper understanding of
    images》

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:经典问题的新钻:利用文本及可读性特征分类垃圾邮件。

  • 《How to Layout and Manage Your Machine Learning
    Project》
  • 《Andrej
    Karpathy个人主页》
  • 《Reproducing Kernel Hilbert
    Space》

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

  • 《kaldi》
  • 《Introduction to Information
    Retrieval》
  • 《机器上相频库》
  • 《Java Machine
    Learning》
  • 《Text Understanding from
    Scratch》
  • 《metacademy》
  • 《The Natural Language Processing
    Dictionary》
  • 《Tutorials Session A – Deep Learning for Computer
    Vision》
  • 《NLPIR/ICTCLAS2015分词系大会上的技术演讲

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

  • 《A Brief Overview of Deep
    Learning》

介绍:
一个开源语音识别工具确保,它目前托管在sourceforge上面

介绍:用树莓派和照相机模块进行人脸识别

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

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

介绍:机器上最佳入门学习材料汇集是专为机上新师推荐的上学习资源,帮助新家快速入门。而且就首稿子的牵线都深受翻成中文版。如果您有些熟悉,那么我提议乃先看无异收押中文的牵线。

  • 《Machine Learning is
    Fun!》
  • 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》

  • 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning
    Library》
  • 《机器上速查表》
  • 《A Full Hardware Guide to Deep
    Learning》
  • 《Undergraduate machine learning at
    UBC》

介绍:这是斯坦福大学做的同样免费课程(很勉强),这个得为您于深上的途中让你一个修的笔触。里面涉及了一部分骨干的算法。而且告诉你如何错过下至实际条件受到。中文版

介绍:IVAN VASILEV写的深上导引:从浅层感知机到深度网络。高只是读

  • 《Machine Learning Course
    180’》
  • 《回归(regression)、梯度下降(gradient
    descent)》
  • 《深度上以自然语言处理的采取》
  • 《Deep
    Learning实战之word2vec》
  • 《Understanding Convolution in Deep
    Learning》

介绍:这首文章要是盖Learning to
Rank为例说明企业界机器上的实际行使,RankNet对NDCG之类不灵活,加入NDCG因素后改为了LambdaRank,同样的思索从神经网络改也使用到Boosted
Tree模型就成功了LambdaMART。Chirs
Burges,微软的机器上大神,Yahoo
2010 Learning to Rank
Challenge第一号称得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其以LambdaMART最为突出,代表论文呢:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview
此外,Burges还有多著名的代表作,比如:A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern
Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine
Learning

介绍:深度上经验资源列表

介绍:这是一样按部就班自然语言处理的词典,从1998年始到当下积累了重重的专业词语解释,如果您是同等各正入门的朋友.可以借这按照词典让祥和成长更快.

介绍:视频由加州理工学院(Caltech)出品。需要英语底子。

  • 《spaCy》
  • 《Statistical foundations of machine
    learning》
  • 《简明深度上道概述(一)》
  • 《神奇的伽玛函数(上)》

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:作者王益时凡腾讯广告算法总监,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见闻。值得细读

  • 《怎么取舍深度上之GPUs》
  • 《机器上入门资源不了集中》》
  • 《Deep Learning – important resources for learning and
    understanding》
  • 《书籍推荐:Advanced Structured
    Prediction》
  • 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and
    Autoencoders》
  • 《Machine Learning for Industry: A Case
    Study》
  • 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in
    R》
  • 《Awesome Public
    Datasets》
  • 《ACL
    Anthology》

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

介绍:WSDM2015无限佳论文
把马尔可夫链理论用在了图分析者,比一般的propagation
model更加浓厚一些。通过全局的祥和分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理(转移受到附近的震慑系数影响)。可以就此来反求每个节点的影响系数

  • 《Topic modeling
    的经典论文》

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