机械学习

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 一)

注:机器学习材质篇目一共500条,篇目二开始更新
企望转发的心上人,你能够毫无联系笔者.然则自然要保留原来的文章链接,因为这些项目还在再三再四也在不定期更新.希望观察小说的朋友能够学到越来越多.别的:有个别材质在华夏访问要求梯子.

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

介绍:那是比利时人造智能实验室JurgenSchmidhuber写的新星版本《神经网络与深度学习综述》本综述的风味是以时间排序,从1九三陆年起始讲起,到60-80年份,80-90年份,平昔讲到三千年后及近日几年的开始展览。涵盖了deep
learning里各类tricks,引用格外周到.

介绍:那是一份python机器学习库,倘若您是一个人python工程师而且想深远的学习机器学习.那么那篇小说大概能够扶助到你.

介绍:那1篇介绍若是规划和保管属于你协调的机器学习项目标文章,里面提供了管理模版、数据管理与实施方法.

介绍:假诺你还不知底如何是机械学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐壹读。那篇小说已经被翻译成人中学文,要是有趣味能够移动http://blog.jobbole.com/67616/

介绍:GL450语言是机器学习的主要语言,有比比皆是的对象想上学Tiguan语言,然则接连忘记一些函数与根本字的意义。那么那篇小说大概能够帮助到你

介绍:小编该怎么样挑选机器学习算法,那篇小说比较直观的相比了Naive
Bayes,Logistic
Regression,SVM,决策树等艺术的好坏,其它探讨了范本大小、Feature与Model权衡等题材。其余还有已经翻译了的本子:http://www.52ml.net/15063.html

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,笔者对于例子的精选、理论的牵线都很成功,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

介绍:<机器学习与优化>那是1本机器学习的小册子,
短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图像和文字并茂, 生动易懂,
未有1坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也顺应老手温故而知新.
比起ML应用程式/P福特ExplorerML等大部头,
或许那本你更要求!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

介绍:小编是发源百度,但是他自笔者现已在201肆年四月份提请离职了。不过那篇小说很科学若是你不知底深度学习与援救向量机/总结学习理论有怎样关系?那么应该马上看看那篇文章.

介绍:那本书是由谷歌(谷歌)公司和MIT共同出品的处理器科学中的数学:[Mathematics
for Computer Science](Mathematics for Computer Science),埃里克 莱曼 et
al 20一3。分为伍多数:一)评释,总结。二)结构,数论,图。三)计数,求和,生成函数。四)可能率,随机行走。伍)递归。等等

介绍:消息时期的微处理器科学理论,近日境内有纸质书购买,iTunes购买

介绍:那是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材:偏实用型,浅显易懂,适合想学习Escort语言的同校选读。

介绍:那并不是一篇文档或书籍。那是篇向图灵奖得主唐Nader Knuth提问记录稿:
近期, 查尔斯 Leiserson, Al Aho, Jon本特利等大神向Knuth提议了十八个难点,内容囊括TAOCP,P/NP问题,图灵机,逻辑,以及为何大神不用电邮等等。

介绍:不会总计怎么做?不驾驭怎么样抉择稳妥的总计模型如何是好?这那篇文章你的卓越读壹读了德克萨斯奥斯汀分校乔希ua
B. Tenenbaum和俄亥俄州立Zoubin Ghahramani同盟,写了一篇有关automatic
statistician的稿子。能够自行选拔回归模型类别,还是能半自动写报告…

介绍:对纵深学习和representation learning最新进展有趣味的同班能够精通一下

介绍:那是1本音讯搜索相关的图书,是由加州圣地亚哥分校Manning与谷歌(谷歌(Google))副首席营业官Raghavan等合著的Introduction
to Information
Retrieval平素是北美最受欢迎的音讯寻找教材之一。近期小编扩张了该课程的幻灯片和作业。I昂Cora相关财富:http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

介绍:Deniz Yuret用十张雅观的图来分解机器学习重点概念:一. Bias/Variance
Tradeoff 二. Overfitting 3. Bayesian / 奥卡姆’s razor 四. Feature
combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative /
Generative 捌. Loss function 九. Least squares 10. Sparsity.很清楚

介绍:雅虎钻探院的多寡集汇总:
包蕴语言类数据,图与社交类数据,评分与分类数据,总结广告学数据,图像数据,比赛数据,以及系统类的数目。

介绍:那是1本加州圣巴巴拉分校(science and technology)总括学有名教授Trevor Hastie和RobertTibshirani的新书,并且在2014年青女月已经开张:https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

介绍:机器学习最好入门学习材质汇集是专为机器学习初专家推荐的上品学习财富,帮忙初学者飞速入门。而且那篇作品的介绍已经被翻译成中文版。假若你有些纯熟,那么笔者提出您先看一看中文的介绍。

介绍:重假如沿着Bengio的PAMI
review的小说找出来的。包涵几本综述小说,将近100篇杂文,各位山头们的Presentation。全体都足以在google上找到。

介绍:那是壹本书籍,首要介绍的是跨语言消息搜索方面包车型大巴学问。理论很多

介绍:本文共有多个密密麻麻,作者是缘于IBM的工程师。它至关心珍视要介绍了推荐引擎相关算法,并帮忙读者异常快的兑现那些算法。
深究推荐引擎内部的心腹,第 二 片段: 深度推荐引擎相关算法 –
协同过滤
,研讨推荐引擎内部的机密,第三 部分: 深度推荐引擎相关算法 –
聚类

介绍:康奈尔大学消息科学系助理教授戴维Mimno写的《对机械学习初专家的少数提议》,
写的挺实在,强调举行与理论结合,最终还援引了冯 • 诺依曼的名言: “Young
man, in mathematics you don’t understand things. You just get used to
them.”

介绍:那是一本关于分布式并行处理的多寡《Explorations in Parallel
Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and
Exercises》,小编是巴黎综合理工科的詹姆士 L.
麦克莱尔and。珍视介绍了各个神级网络算法的分布式达成,做Distributed Deep
Learning 的童鞋能够参照下

介绍:【“机器学习”是何等?】JohnPlatt是微软切磋院独立化学家,一七年来她一直在机器学习世界耕耘。近期机器学习变得炙手可热,Platt和共事们遂决定进行博客,向民众介绍机器学习的商量进展。机器学习是何许,被运用在何地?来看Platt的那篇博文

介绍:201四年国际机器学习大会(ICML)已经于四月二1-二一日在国家会议大旨繁华实行。此番大会由微软亚洲研讨院和浙大东军事和政院学一起主办,是那几个具有30多年历史并著名世界的机械学习园地的盛会第二回来到中夏族民共和国,已成功吸引全世界1200多位学者的报名出席。干货很多,值得深入学习下

介绍:那篇文章主如若以Learning to
Rank为例表明集团界机器学习的具体行使,RankNet对NDCG之类不灵敏,插足NDCG因素后变为了LambdaRank,同样的合计从神经互连网改为使用到Boosted
Tree模型就形成了LambdaMATucsonT。Chirs
Burges
,微软的机械学习大神,Yahoo
20十 Learning to Rank
Challenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,拉姆daMA奔驰G级T,特别以拉姆daMA大切诺基T最为优异,代表杂谈为:
From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An
Overview

其余,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

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:本课程将解说无监察和控制特征学习和深度学习的显要意见。通过学习,你也将贯彻多少个作用学习/深度学习算法,能看出它们为您办事,并就学怎样运用/适应这几个想法到新题材上。本学科假定机器学习的基本知识(特别是驾轻就熟的监察学习,逻辑回归,梯度降低的想法),假使您不通晓那几个想法,大家提议你去那里机器学习课程,并先完结第II,III,IV章(到逻辑回归)。其余那有关那套教程的源代码在github上面已经有python版本了UFLDL
Tutorial
Code

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

介绍:那份文书档案来自微软探讨院,精髓很多。假如急需完全清楚,需求一定的机器学习基础。可是某些地点会让人近日一亮,一语成谶。

介绍:那是一篇介绍图像卷积运算的稿子,讲的早已算比较详细的了

介绍:每一天请2个大牌来讲座,首要涉嫌机械学习,大数量解析,并行总结以及人脑切磋。https://www.youtube.com/user/smolix
(需翻墙)

介绍:一个一级完整的机械学习开源库总括,假诺你觉得那么些碉堡了,那背后那么些列表会更让你惊讶:【Awesome
Awesomeness】,国内曾经有热心的爱侣进行了翻译汉语介绍机器学习数据挖掘免费电子书

介绍:ACL候任主席、新奥尔良希伯来高校总结机系ChrisManning教师的《自然语言处理》课程全体录像已经能够在清华公开课网址上看到了(如Chrome不行,可用IE观察)
作业与考试也足以下载。

介绍:比较 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文,来着南开完成学业、MIT
读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

介绍:神经互连网的免费在线书,已经写了叁章了,还有相应的开源代码:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
爱好者的福音。

介绍:Java机器学习有关平台和开源的机械学习库,根据大数量、NLP、总结机视觉和Deep
Learning分类开始展览了整治。看起来挺全的,Java爱好者值得珍藏。

介绍:机器学习最中央的入门作品,适合零基础者

介绍:机器学习的算法很多。很多时候疑惑人们都以,很多算法是一类算法,而某个算法又是从别的算法中延长出来的。那里,大家从八个地方来给大家介绍,第3个方面是读书的章程,第3个方面是算法的类似性。

介绍:看难点你早就驾驭了是怎样内容,没有错。里面有过多种经营文的机器学习杂文值得仔细与高频的翻阅。

介绍:摄像由澳大利亚国立大学(Caltech)出品。必要克罗地亚共和国(Republika Hrvatska)语底子。

介绍:计算了机械学习的经典图书,蕴含数学基础和算法理论的图书,可做为入门参考书单。

介绍:1陆本机器学习的电子书,能够下载下来在pad,手提式有线电电话机方面任意时刻去读书。不多小编建议你看完一本再下载1本。

介绍:标题十分大,从新手到大方。但是看完上面装有素材。肯定是大家了

介绍:入门的书真的很多,而且我一度帮你找齐了。

介绍:Sibyl 是二个监督式机器学习系统,用来消除预测方面包车型客车题目,比如
YouTube 的录制推荐。

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

介绍:总结机视觉入门从前景目的检验一(总括)

介绍:总括机视觉入门之行人检查实验

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

介绍:那又是一篇机器学习初大家的入门小说。值得壹读

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

介绍:python的1多少个有关机器学习的工具

介绍:下集在此间神奇的伽玛函数(下)

介绍:小编王益最近是腾讯广告算法总经理,王益硕士毕业后在google任商讨。这篇文章王益大学生七年来从谷歌(谷歌)到腾讯对此分布机器学习的眼界。值得细读

介绍:把机器学习提高的级别分为0~四级,每级供给学习的读本和操纵的学问。那样,给机器学习者提供两个更上一层楼的路子图,以防走弯路。其它,整个网址都以有关机器学习的,财富很充足。

介绍:机器学习种种方向回顾的网址

介绍:深度学习阅能源列表

介绍:这是一本来自微的切磋员 li Peng和Dong
Yu所著的有关深度学习的艺术和平运动用的电子书

介绍:2014年八月CMU进行的机械学习三夏课刚刚完结有近50小时的摄像、1八个PDF版幻灯片,覆盖
深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性
等热点话题。全数13名教师都是牛人:包蕴大腕汤姆 Mitchell(他的[机器学习]是出名高校的常用教材),还有CMU李沐 .(十80P高清哟)

介绍:在当年的IEEE/IFIP可相信系统和网络(DSN)国际会议上,谷歌(Google)软件工程师Tushar
Chandra做了五个有关Sibyl系统的宗旨发言。
Sibyl是一个监督式机器学习系统,用来消除预测方面的难点,比如YouTube的录像推荐。详情请阅读google
sibyl

介绍:谷歌(谷歌)研商院的Christian
Szegedy在Google研讨院的博客上简要地介绍了她们当年加入ImageNet取得好战表的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

介绍:贝叶斯学习。借使不是很清可看看几率编制程序语言与贝叶斯方法执行

介绍:网络好友问Berkeley机器学习大咖、美国双双院士迈克尔 I.
Jordan:”假使你有十亿英镑,你怎么花?Jordan:
“作者会用那拾亿欧元建造3个NASA级别的自然语言处理钻探项目。”

介绍:常相会试之机器学习算法思想不难梳理,其余小编还有1些任何的机械学习与数据挖掘文章纵深学习小说,不仅是辩论还有源码。

介绍:Videolectures上最受欢迎的二多少个文件与数量挖掘录像汇总

介绍:在Kaggle上时时取得正确战表的TimDettmers介绍了她本身是怎么取舍深度学习的GPUs,
以及个人怎么创设深度学习的GPU集群:
http://t.cn/RhpuD1G

介绍:对电话机器学习大神迈克尔 Jordan

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

介绍:是斯坦ford 教师 Andrew Ng 的 Deep Learning
教程,国内的机械学习爱好者相当热情的把那么些科目翻译成了中文。若是您乌克兰语倒霉,能够看看那几个

介绍:因为近两年来,深度学习在媒体界被炒作相当的棒(就如大数量)。其实过多少人都还不明了什么样是深浅学习。那篇小说由表及里。告诉你深度学究竟是何等!

介绍:那是帝国地质学院做的1免费课程(很勉强),那个能够给你在深度学习的旅途给您一个学习的思路。里面涉及了某个大旨的算法。而且告诉您怎样去行使到骨子里条件中。中文版

介绍:那是洛杉矶高校做的三个纵深学习用来甄别图片标签/图转文字的demo。是四个事实上利用案例。有源码

介绍:机器学习模型,阅读那么些剧情要求有必然的功底。

介绍: (CRAN Task Views,
3四种常见任务,每一种职务又分别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,时间种类分析,空间信息分析,多重变量分析,计量工学,心思总结学,社会学总括,化学计量学,环境科学,药物代谢重力学

介绍:
机器学习无疑是现阶段多少解析世界的一个热门内容。很几个人在日常的劳作中都或多或少会用到机械学习的算法。本文为你计算一下大规模的机械学习算法,以供您在工作和上学中参考.

介绍:
很多干货,而且撰稿人还总括了几许个密密麻麻。其它还小编还了叁个小说导航.格外的多谢小编总计。

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理体系之(2)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理种类之(叁)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(四)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(伍)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(陆)

Deep
Learning(深度学习)学习笔记整理类别之(柒)

DeepLearning(深度学习)学习笔记整理连串之(八)

介绍:传送理由:罗布 Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 20一叁学科。有mp5,
mp三,
pdf各样下载
他是伦敦大学教书,方今也在Facebook工作,他二零一六年的8篇论文

介绍:FudanNLP,那是一个南开高校总计机高校开发的开源汉语自然语言处理(NLP)工具包
Fudan
NLP里带有普通话分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等作用,对寻找引擎
文本分析等极为有价值。

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

介绍:对于斯拉维尼亚语不好,但又很想深造机器学习的敌人。是二个大的福利。机器学习周刊近日首要提供中文版,还是面向广大国内爱好者,内容涉及机械学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。多谢小编

介绍:《线性代数》是《机器学习》的首要数学早先课程。其实《线代》那门课讲得浅显易懂尤其不易于,倘诺一上来就讲逆序数及罗列行列式性质,很不难让学员失去学习的兴趣。作者个人推举的拔尖《线性代数》课程是巴黎综合理工GilbertStrang教师的科目。
课程主页

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

介绍:雅虎约请了一名来自本古里安大学的访问学者,制作了一套关于机器学习的千家万户录制课程。本学科共分为7期,详细讲解了有关SVM,
boosting, nearest neighbors, decision trees
等正规机器学习算法的反驳基础知识。

介绍:应对大数目时期,量子机器学习的率先个实验 paper
下载

介绍:Wired杂志广播发表了UCLA数学大学生克莉丝 McKinlay
(图一)通过大数额手段+机器学习方式破解结婚恋爱网址配对算法找到真爱的逸事,通过Python脚本决定着十个账号,下载了相恋网址二万女用户的600万题材答案,对他们进行了总结抽样及聚类分析(图二,三),最终到底赢得了真爱。科学和技术术改造变命局!

介绍:MIT的Underactuated 罗布otics于
201四年11月三日开盘,该课属于MIT博士级其他教程,对机器人和非线性动力系统感兴趣的情侣无妨能够挑衅一下那门学科!

介绍:mllib实践经验分享

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

介绍:NLP常用音讯财富*
《NLP常用音信能源》

介绍:机器学习速查表

介绍:从一玖九八年上马在处理器科学的舆论中被引述次数最多的杂谈

介绍:把当年的2个ACM Trans. on Graphics
(TOG)杂文中的代码整理为多个开源的算法框架,共享出来了。欢迎大家利用。可以实时的收集3D数据、重建出三个维度模型。Online
learning,GPU Random forest,GPU C汉兰达F也会持续公开。

介绍:【神经互连网黑客指南】以往,最火莫过于深度学习(Deep
Learning),如何越来越好学习它?能够让你在浏览器中,跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS小编karpathy告诉您,最好技巧是,当你起来写代码,壹切将变得原原本本。他刚发布了1本书籍,不断在线更新

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

介绍:使用Neo4j
做电影视评论论的心思分析。

介绍:不仅是材质,而且还对有个别资料做了诠释。

介绍:深度学习入门的初级读本

介绍:机器学习教会了大家怎么着?

lehu娱乐手机平台网站,介绍:scikit-learn是在SciPy基础上塑造的用来机器学习的Python模块。

介绍:乔丹教师(迈克尔 I.
Jordan)助教是机械学习园地神经互联网的大牌,他对纵深学习、神经网络有着很深入的兴味。因而,很多问问的标题中含有了机器学习世界的各项模型,乔丹教师对此一一做精通释和展望。

介绍:A*追寻是人工智能基本算法,用于高效地寻找图中两点的极品途径,
主旨是 g(n)+h(n):
g(n)是从源点到顶点n的骨子里代价,h(n)是顶点n到目的顶点的推断代价。合集

介绍:本项目选取了Microsoft Azure,能够在几分种内到位NLP on Azure
Website的布置,马上开始对FNLP各样特色的试用,恐怕以REST
API的款型调用FNLP的语言分析功能

介绍:现任北大大学首席教师、总计机软件博导。总计机科学商讨所副所长.内部课程

介绍:好东西的干货真的很多

介绍:从硬件、图像到符合规律、生物、大数目、生物消息再到量子总括等,Amund
Tveit等保证了1个DeepLearning.University小品种:收集从201四年启幕深度学习文献,相信能够看做深度学习的起源,github

介绍:EMNLP上两篇关于stock
trend

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

介绍:俺是深度学习1线大牌Bengio组写的科目,算法深入显出,还有达成代码,一步步举办。

介绍:许多观念的机械学习职务都以在攻读function,然而谷歌(谷歌(Google))如今有开端读书算法的势头。谷歌(谷歌)别的的那篇学习Python程序的Learning
to
Execute
也有相似之处

介绍:我是中兴技术有限公司,诺亚方舟实验室,首席物军事学家的李航博士写的有关消息搜索与自然语言处理的篇章

介绍:利用机用器学习在没有根据的话的辨认上的运用,别的还有多少个。三个是识别垃圾与虚假音讯的paper.还有1个是网络舆情及其分析技术

介绍:该课程是网易公开课的收取费用课程,不贵,顶级福利。重要适合于对利用昂科威语言实行机器学习,数据挖掘感兴趣的人。

介绍:本章中作者总括了三代机器学习算法完成的衍生和变化:第三代非分布式的,
第三代工具如Mahout和Rapidminer完成基于Hadoop的恢宏,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:讲计算机视觉的4部奇书(应该叫经典吧)之1,此外叁本是Hartley的《多图几何》、冈萨雷斯的《数字图像处理》、RafaelC.冈萨雷斯 / Richard E.伍德s
《数字图像处理》

介绍:里面基本没提到到现实算法,但小编介绍了CF在LinkedIn的洋洋运用,以及他们在做推荐进度中收获的局部经验。最后一条经验是理所应当监察和控制log数据的成色,因为推荐的成色很依赖数据的质量!

介绍:初学者怎么样查阅自然语言处理(NLP)领域学术材料

介绍:用树莓派和相机模块举行人脸识别

介绍:怎么着使用深度学习与大数额营造对话系统

介绍:Francis Bach同盟的关于稀疏建立模型的新综合(书):Sparse Modeling for
Image and Vision Processing,内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA,
Matrix
Factorization等理论,以及在图像和视觉上的行使,而且首先有的关于Why does
the l1-norm induce sparsity的表达也很不利。

介绍:奥迪Q5KHS是机械学习中主要性的定义,其在large
margin分类器上的接纳也是广为熟稔的。假诺没有较好的数学基础,直接精通KoleosKHS大概会不错。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间,深刻浅出,1共才12页。

介绍:许多同桌对于机械学习及深度学习的质疑在于,数学方面业已大概知道了,可是动起手来却不知晓什么样入手写代码。哈佛深度学习硕士Andrej
Karpathy写了一篇实战版本的吃水学习及机器学习课程,手把手教你用Javascript写神经互连网和SVM.

介绍:【语言材质库】语言材料库财富集中

介绍:本文种过叁次最风靡的机器学习算法,大概精通哪些措施可用,很有扶持。

介绍:这几个里面有很多关于机器学习、功率信号处理、总括机视觉、深远学习、神经互连网等领域的大方源代码(或可进行代码)及连锁杂谈。科学研讨写随想的好财富

介绍:NYU 201四年的深浅学习课程资料,有录制

介绍:计算机视觉数据集不完全集中

介绍:机器学习开源软件

介绍:A Library for Support Vector Machines

介绍:数量挖掘10大经典算法之一

介绍:github上边玖拾陆个很厉害的档次

介绍:当前加州高校Owen分校为机械学习社区维护着30四个数据集。查询数据集

介绍:Andrej Karpathy 是阿肯色Madison分校高校Li
Fei-Fei的博士生,使用机器学习在图像、摄像语义分析世界获得了科学研讨和工程上的突破,发的篇章不多,但每一个都很扎实,在每三个问题上都形成了state-of-art.

介绍:Andrej
Karpathy的吃水加深学习演示,舆论在那边

介绍:CIKM Cup(大概叫做CIKM Competition)是ACM
CIKM进行的国际数码挖掘比赛的名称。

介绍:吉优ffrey·埃弗Rees特·辛顿
FLacrosseS是1位民代表大会不列颠及英格兰联合王国落地的持筹握算机学家和心思学家,以其在神经网络方面包车型地铁进献有名。辛顿是反向传来算法和对照散度算法的发明人之壹,也是深度学习的主动带动者.

介绍:微软钻探院深度学习技术大目的在于CIKM201四上有关《自然语言处理的纵深学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

介绍: 本文基于<帮衬向量机的频仍限定价格订单的动态建立模型>采取了 Apache
斯Parker和斯ParkerMLLib从London股交所的订单日志数据构建价格移动预测模型。(股票有高风险,投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

介绍:徐宗本
院士将于热爱机器学习的同伴一起研讨有关于机器学习的多少个理论性难点,并付出1些有意义的定论。最终经过壹些实例来表明这些理论难点的情理意义和实在使用价值。

介绍:小编还著有《这就是摸索引擎:大旨技术详解》壹书,主若是介绍应用层的东西

介绍:机器学习课程

介绍:人脸识别必读小说推荐

介绍:推荐系统经典诗歌文献

介绍:人脸识别必读小说援引

介绍:第八贰届中中原人民共和国”机器学习及其使用”研究探讨会PPT

介绍:总计学习是有关电脑基于数据营造的概率总结模型并运用模型对数码开始展览前瞻和剖析的一门科学,计算学习也成为总结机器学习。课程来自上海哈工大

介绍:机器学习的靶子是对计算机编制程序,以便利用样本数量或以后的经历来消除给定的难点.

介绍:CIKM 201四 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的大旨报告的幻灯片,
亚历克斯 Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry
Track报告的幻灯片

介绍:部分汉语列表

介绍:其它笔者还有壹篇元算法、AdaBoost python完毕文章

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

介绍:还有续集明朗深度学习格局概述(二)

介绍:R语言程序员私人定制版

介绍:谷歌地图解密

介绍:空间数据挖掘常用方法

介绍:Kaggle新竞技 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka
”边学边用word贰vec和deep learning做NLP“
里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word二vec模型,并在事实上比赛中间比调参数和清数据。
倘若已装过gensim不要忘升级

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

介绍:这小说说把多年来模型识别上的突破应用到围棋软件上,打160000张职业棋谱磨炼模型识别功用。想法不错。磨炼后近来能不负众望永不总计,只看棋盘就提交下一步,大致十级棋力。但那篇作品太过乐观,说哪些人类的结尾一块堡垒立时就要跨掉了。话说得太早。不过,假若与其余软件结合应该还有潜力可挖。@万香精油巴黎绿

介绍:UT 奥斯汀教授埃里克Price关于二零一玖年NIPS审稿实验的详细分析,他表示,依照此次实验的结果,要是今年NIPS重新审稿的话,会有5/十的舆论被拒。

介绍:KDNuggets分别总括了201四年15个阅读最多以及享受最多的小说。大家从中能够见见三个宗旨——深度学习,数据化学家职业,教育和报酬,学习数据正确的工具比如揽胜和Python以及群众投票的最受欢迎的数码科学和多少挖掘语言

介绍:Python达成线性回归,我还有别的很棒的篇章推荐能够看看

介绍:2014华夏大数量技术大会三14人中央专家发言PDF下载

介绍:那是T. Mikolov & Y. Bengio最新杂文Ensemble of Generative and
Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
,使用汉兰达NN和PV在心情分析成效不错,[项目代码](https://github.com/mesnilgr/iclr15)发表在github(近日是空的)。那象征Paragraph
Vector终于揭秘面纱了嘛。

介绍:NLPI中华V/ICTCLAS2017分词系统公布与用户沟通大会上的演讲,请越多朋友检阅新版分词吧。
大家实验室同学的发言包蕴:孙梦姝-基于评论意见挖掘的货色搜索技术切磋
李然-核心模型

介绍:Convex Neural Networks 消除维数悲惨

介绍:介绍CNN参数在行使bp算法时该怎么练习,毕竟CNN中有卷积层和下采集样品层,尽管和MLP的bp算法本质上1样,但方式上可能多少分化的,很明显在完毕CNN反向传来前询问bp算法是必须的。别的小编也做了三个财富集:机器学习,深度学习,视觉,数学等

介绍:借使要在1篇小说中匹配八万个关键词咋做?Aho-Corasick
算法利用添加了归来边的Trie树,能够在线性时间内成功相配。
但假诺协作100000个正则表明式呢 ?
那时候可以用到把多少个正则优化成Trie树的点子,如印度人写的
Regexp::Trie

介绍:深度学习阅读清单

介绍:Caffe是1个开源的吃水学习框架,作者近来在google工作,作者主页Yangqing
Jia (贾扬清)

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

介绍:拉姆daNetLambdaNet是由Haskell完毕的1个开源的人工神经互连网库,它抽象了互联网创制、磨炼并使用了高阶函数。该库还提供了1组预约义函数,用户能够应用多种艺术结合那几个函数来操作实际世界数据。

介绍:倘使你从事网络搜索,在线广告,用户作为分析,图像识别,自然语言明白,只怕生物新闻学,智能手机器人,金融展览会望,那么那门宗旨课程你必须深远摸底。

介绍:”人工智能研讨分许多派系。个中之壹以IBM为表示,认为只要有高品质计算就可收获智能,他们的‘青黄’击溃了世界象棋亚军;另一流派认为智能来自动物本能;还有个很强的派系认为若是找来专家,把他们的盘算用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……”
杨强在TEDxNanjing谈智能的根源

介绍:一)机译Sequence to Sequence
NIPS14

二)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN
LANGUAGE

介绍:和讯有道的3位工程师写的word2vec的辨析文书档案,从着力的词向量/计算语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear,到CBOW和Skip-gram模型,再到word二vec的各样tricks,公式推导与代码,基本上是网上关于word二vec素材的大合集,对word贰vec感兴趣的对象能够看看

介绍:机器学习开源软件,收音和录音了各类机器学习的种种编制程序语言学术与经济贸易的开源软件.与此类似的还有许多诸如:[DMOZ

介绍:笔者是电脑研贰(写文章的时候,现在是20壹5年了相应快要结业了),专业方向自然语言处理.那是少数他的经历之谈.对于入门的仇人恐怕会有帮带

介绍:那是1篇关于机器学习算法分类的作品,卓殊好

介绍:机器学习早报里面推荐很多内容,在此处有壹些的可观内容正是出自机器学习晚报.

介绍:那是①篇关于图像分类在深度学习中的小说

介绍:小编与Bengio的兄弟山姆y 0九年合编《自动语音识别:核方法》
3)李开复(英文名:lǐ kāi fù)一98陆年《自动语音识别》专著,其博导、9肆年图灵奖得主Raj Reddy作序

介绍: 笔者是360电商技术组成员,那是壹篇NLP在普通话分词中的应用

介绍: 使用deep
learning的人脸关键点检验,其它还有一篇AWS安插教程

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等世界,值得一读。网上公开的几章草稿:,,,,

介绍:
Tropp把化学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的法子写出来,是老大好的手册,领域内的paper各样表明都在用里面包车型地铁结果。虽说是初等的,但照旧要命的难

介绍:
不容错过的免费大数据集,有个别早就是十分熟悉,有个别恐怕依然率先次听他们说,内容超过文本、数据、多媒体等,让她们伴您从头数据正确之旅吧,具体蕴含:Data.gov、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

介绍: 谷歌(谷歌)地军事学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深浅学习综述及实际建议

介绍:
非凡好的探讨递归神经网络的篇章,覆盖了KoleosNN的定义、原理、陶冶及优化等各类方面内容,强烈推荐!本文小编Nikhil
Buduma还有壹篇Deep Learning in a
Nutshell
值得推荐介绍

介绍:里面融合了许多的能源,例如竞技,在线课程,demo,数据整合等。有分类

介绍:《机器学习的总计基础》在线版,该手册希望在答辩与执行之间找到平衡点,各重大内容都伴有实在例子及数据,书中的例子程序都以用卡宴语言编写的。

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

介绍:鲁棒及福利的人造智能优先商量陈设:一封公开信,近年来壹度有StuartRussell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, TomMitchell, 吉优ffrey Hinton, Elon Musk等人签订契约The Future of Life
Institute
(FLI)
.那封信的背景是多年来霍金和Elon
Musk提示人们瞩目AI的秘闻威迫。公开信的内容是AI化学家们站在福利社会的角度,展望人工智能的前景向上方向,建议开发AI系统的Verification,Validity,
Security,
Control4点须要,以及必要注意的社会难点。究竟当前AI在经济领域,法律,以及道德领域相关商讨较少。其实还有1部美国TV剧《嫌疑犯追踪》,介绍了AI的多变从一开首的自己学习,过滤,图像识别,语音识别等看清危险,到第4季的时候出现了机器通过学习成长之后想操纵世界的图景。说起此处推荐收看。

介绍:里面依据词条提供了广大资源,还有有关文化结构,路线图,用时间长度短等。号称是”机器学习“搜索引擎

介绍:脸谱人工智能商讨院(FAIOdyssey)开源了一名目繁多软件库,以协助开发者建立越来越大、更加快的深浅学习模型。开放的软件库在
推特(TWTR.US) 被称作模块。用它们替代机械学习世界常用的支付环境 Torch
中的默许模块,能够在更加短的光阴内操练更加大局面包车型地铁神经互连网模型。

介绍:本文就算是写于二〇一一年,不过这篇小说完全是小编的经验之作。

介绍:本文是对《机器学习实战》俺Peter哈灵顿做的三个访谈。包括了书中有的的疑云解答和少数私人住房学习建议

介绍:卓殊好的纵深学习概述,对二种流行的深度学习模型都进行了介绍和商讨

介绍:主假使讲述了利用福睿斯语言举办数据挖掘

介绍:帮您精通卷积神经网络,讲解很明显,其余还有两篇Conv Nets: A Modular
Perspective
Groups
& Group
Convolutions
.
作者的任何的有关神经互联网小说也很棒

介绍:Deep Learning算法介绍,里面介绍了06年三篇让deep learning崛起的杂文

介绍:1本学习人工智能的书本,作者是Yoshua
Bengio,相关国内通信

介绍:吉优ffrey Hinton是Deep
Learning的大牌,他的主页放了有的介绍性小说和课件值得学习

介绍:可能率论:数理逻辑书籍

介绍:3个用来飞速的总结,机器学习并且对于数据量大的数学库

介绍:在此地你能够看看近来深度学习有哪些新势头。

介绍:此书在音信搜索领域鲜明,
除提供该书的免费电子版外,还提供一个I冠道能源列表
,收音和录音了音讯寻找、网络音讯寻找、搜索引擎完毕等地点有关的书籍、切磋核心、相关学科、子领域、会议、期刊等等,堪称全集,值得珍藏

介绍:音信几何学及其在机器学习中的应用

介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习化解法律相关分析和展望难题,相关的王法接纳包括预测编码、早期案例评估、案件完全情状的预测,定价和工作职员预测,司法行为预测等。法律领域咱们大概都相比面生,不要紧领会下。

介绍:
文中关系了最优,模型,最大熵等等理论,其它还有使用篇。推荐系统能够说是一本科学的阅读稿,关于模型还援引1篇Generative
Model 与 Discriminative
Model

介绍: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal
Recurrent Neural Networks that describe images with
sentences.NeuralTalk是3个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它实现了谷歌(Google)(Vinyals等,卷积神经互连网CNN + 长短时间回想LSTM) 和亚利桑那理工科 (Karpathy and
Fei-Fei, CNN +
递归神经互连网EnclaveNN)的算法。NeuralTalk自带了1个教练好的动物模型,你能够拿狮子大象的相片来试试看看

介绍:本文首要介绍了在Hadoop二.0上使用深度学习,小说来源paypal

介绍:用基于梯度下跌的措施磨练深度框架的实施推荐引导,小编是Yoshua
Bengio

.感谢@xuewei4d 推荐

介绍: 用计算和因果方法做机械学习(录制告诉)

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

介绍:
机器学习中的数学,小编的研讨方向是机器学习,并行总括如若你还想精晓1些任何的能够看看她博客的别样作品

介绍: 美团推荐算法实践,从框架,应用,策略,查询等分析

介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选项

介绍: CNN用于WEB搜索,深度学习在文件总括中的应用

介绍: Awesome连串中的公开数据集

介绍: 贰个学术搜索引擎

介绍:
用Python和Cython写的工业级自然语言处理库,号称是速度最快的NLP库,快的案由一是用Cython写的,二是用了个很巧妙的hash技术,加快系统的瓶颈,NLP中稀松特征的存取

介绍:
Fields是个数学商量中央,上面包车型大巴那份ppt是缘于Fields实行的位移中RussSalakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享

介绍: Topic modeling 的经文故事集,标注了关键点

介绍:
法兰克福大学与谷歌同盟的新故事集,深度学习也能够用来下围棋,据悉能实现陆段水平

介绍:
新闻,paper,课程,book,system,CES,罗布oot,别的还推荐贰个纵深学习入门与综合营料

介绍: 18 free eBooks on Machine Learning

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:
DEEPLEAPRADONING.UNIVETucsonSITY的散文库已经选定了96三篇经过分类的吃水学习故事集了,很多种经营文杂谈都早已选定

介绍: Radim
Řehůřek(Gensim开发者)在一次机器学习聚会上的告诉,关于word二vec及其优化、应用和壮大,很实用.境内网盘

介绍:很多卖家都用机器学习来解决难点,升高用户体验。那么怎么能够让机器学习更实时和卓有功效呢?SparkMLlib 一.二里头的Streaming K-means,由斑马鱼脑神经济琢磨究的JeremyFreeman脑神经化学家编写,最初是为着实时处理他们每半钟头一TB的切磋数据,现在发表给大家用了。

介绍:
那是1篇面向工程师的LDA入门笔记,并且提供一份开箱即用Java达成。本文只记录基本概念与原理,并不涉及公式推导。文中的LDA达成中央部分行使了arbylon的Lda吉布斯Sampler并力所能及地诠释了,在搜狗分类语言材料库上测试特出,开源在GitHub上。

介绍:
AMiner是2个学术搜索引擎,从学术互连网中挖掘深度知识、面向科技(science and technology)大数指标开掘。收集近陆仟万小编消息、九千万散文新闻、1亿多引用关系、链接近八百万知识点;协助专家搜索、机构排行、科学商量成果评价、会议排行。

介绍: Quora上的宗旨,商量Word二Vec的有趣应用,OmerLevy提到了她在CoNLL201四至上杂文里的解析结果和新章程,DanielHammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码

介绍:
机器学习公开课汇总,即便其间的多少课程已经归档过了,不过还有些的信息未有。感激课程图谱的作者

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】罗伯特 Beezer 有答案
有移动版、打字与印刷版 使用GNU自由文档协议 引用了杰弗逊1捌一3年的信

介绍:libfacedetection是尼科西亚高校开源的壹个人脸图像识别库。包括正面和多视角人脸检验七个算法.优点:速度快(OpenCV
haar+adaboost的二-3倍), 准确度高
(FDDB非公开类评测排行第二),能估量人脸角度。

介绍:WSDM20壹伍最好故事集把马尔可夫链理论用在了图分析上边,比1般的propagation
model尤其深切1些。通过全局的平安分布去求解每种节点影响周到模型。若是合理(转移受到相近的熏陶周全影响)。能够用来反求每一个节点的影响周密

介绍:机器学习入门书籍,切切实实介绍

介绍:
很屌的强调特征采纳对分类器主要性的篇章。心情分类中,依照互消息对复杂高维特征降维再使用节约能源贝叶斯分类器,取得了比SVM更不错的效果,磨练和归类时间也大大下降——更珍视的是,不必花大批量年华在求学和优化SVM上——特征也如出1辙no
free lunch

介绍:CMU的总计系和计算机系有名教师拉里 Wasserman
在《机器崛起》,相比了总计和机械和工具学习的差别

介绍:随着大数目时期的来临,机器学习变成化解难题的一种首要且首要的工具。不管是工业界依然学术界,机器学习都是五个炙手可热的来头,可是学术界和工产业界对机械学习的研商各有讲究,学术界侧重于对机械学习理论的钻探,工产业界侧重于怎么样用机器学习来消除实际难点。那篇小说是美团的莫过于条件中的实战篇

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

介绍:Python下的文书模糊相配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似周详)、partial_ratio(局地相似周详)、token_sort_ratio(词排序相似全面)、token_set_ratio(词集合相似周密)等
github

介绍:Blocks是依据Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮您更快地开创和保管NN模块.

介绍:机器学习大神亚历克斯 Smola在CMU新壹期的机械学习入门课程”Introduction to
Machine
Learning“近日恰恰开始拍戏,课程4K高清录像一起到Youtube上,如今刚刚更新到 2.4Exponential
Families,课程录像playlist,
感兴趣的同桌能够关怀,万分适合入门.

介绍:用社交用户作为学习图片的同台特征,可更加好地发挥图片内容相似性。由于不借助于于人工标签(标注),可用以大规模图片处理,难在用户作为数据的收获和漱口;利用社会化特征的思绪值得借鉴.

介绍:推特(Twitter)技术团队对前段时间开源的岁月系列相当检查测试算法(S-H-ESD)福特Explorer包的介绍,在那之中对那些的概念和分析很值得参考,文中也提到——分外是强针对性的,有个别圈子支出的不得了检验在此外领域直接用可不行.

介绍:聚焦数据品质难点的作答,数据品质对各样框框集团的品质和成效都主要,文中总计出(不防止)2二种典型数据品质难题表现的实信号,以及优良的数量质量消除方案(清洗、去重、统一、相称、权限清理等)

介绍:中文分词入门之能源.

介绍:一伍年马尼拉纵深学习高峰会议摄像采访,境内云盘

介绍:很好的尺度随飞机场(C奥迪Q叁F)介绍作品,笔者的就学笔记

介绍: 来自Stanford,用神经互连网达成长足准确的依存关系解析器

介绍:做深度学习怎么选拔GPU的建议

介绍: Stanford的特雷沃 Hastie教师在H贰O.ai
Meet-Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超越样本数)的线性模型,壹三年同主题报告
讲义.

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

介绍: social networks course

介绍: 大规模机器学习流程的创设与铺排.

介绍: 人脸识别3遍开发包,免费,可商用,有示范、范例、表达书.

介绍: 采纳Torch用深度学习互连网精通NLP,来自Facebook 人工智能的小说.

介绍: 来自CMU的艾德 Hovy和Stanford的Jiwei
Li一篇有意思的Arxiv小说,作者用Shannon Entropy来描写NLP中各项职责的难度.

介绍: 新闻搜索排序模型BM2伍(Besting Matching)。一)从经典可能率模型演变而来
2)捕捉了向量空间模型中几个影响索引项权重的因子:IDF逆文书档案频率;TF索引项频率;文书档案长度归壹化。叁)并且带有集成学习的考虑:组合了BM1一和BM1五五个模型。4)小编是BM2五的倡导者和Okapi完结者罗伯森.

介绍:
自回归滑动平均(A普拉多MA)时间种类的简要介绍,A本田UR-VMA是研讨时间连串的根本措施,由自回归模型(A途乐模型)与滑动平均模型(MA模型)为底蕴“混合”构成.

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

介绍:
揭发印度菜的水灵法门——通过对大气菜谱原料关系的开挖,发现孔雀之国菜美味的案由之壹是内部的含意互相冲突,很风趣的文件挖掘切磋

介绍:
HMM相关小说,别的推荐华语分词之HMM模型详解

介绍:
壹)词频与其降序排序的关联,最资深的是语言学家齐夫(Zipf,一9零伍-194陆)1九肆陆年提议的Zipf‘s
law,即两边成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,一九2一-
20十)引进参数勘误了对甚高频和啥低频词的描绘 二)Heaps’ law:
词汇表与语言材料规模的平方根(那是三个参数,立陶宛共和国(Republic of Lithuania)语0.四-0.六)成正比

介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me
Anything)核心,有无数酷路泽NN和AI、ML的干货内容,关于开源&思想&方法&建议……耐心阅读,相信您也会收益匪浅.

介绍:
成G上T的学问数据,HN近期热议话题,焦点涉及机械学习、NLP、SNA等。下载最简易的主意,通过BT软件,宝马7系SS订阅各集合即可

介绍: Scikit-Learn官网提供,在本来的Cheat
Sheet基础上添加了Scikit-Learn相关文书档案的链接,方便浏览

介绍: 深度学习的两全硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

介绍:Pedestrian Detection paper & data

介绍:
【神经科学碰拉人工智能】在面部识别上你本人都是大家,即便细微的反差也能辨识。研商已注解人类和灵长类动物在脸部加工上不一样于别的物种,人类选用梭状回面孔区(FFA)。Khaligh-Razavi等通过总计机模拟出人脸识别的FFA活动,堪称神经科学与人工智能的周全结合。

介绍:
神经互连网C++教程,本文介绍了用可调节和测试梯度下跌和可调节动量法设计和编码经典BP神经互联网,网络经过锻练可以做出惊人和卓绝的东西出来。此外小编博客的其它小说也很正确。

介绍:deeplearning肆j官网提供的其实使用场景NN选用参考表,列举了1些典型难题建议采取的神经网络

介绍:3个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多个本子的代码

介绍:深度学习课程,github

介绍:自然语言处理的发展趋势——访Carnegie梅隆大学爱德华·霍威助教.

介绍:谷歌对推特(TWTENCORE.US) DeepFace的强有力反击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces
in the 魏尔德)上高达9九.陆三%准确率(新记录),FaceNet
embeddings可用于人脸识别、鉴定识别和聚类.

介绍:本文来源Databricks公司网址的一篇博客小说,由何塞普h 布拉德利和Manish
Amde撰写,小说主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted
Trees(GBTs)算法和他们在MLlib中的分布式达成,以及体现壹些简单易行的例证并提议该从何地上手.中文版.

介绍:华盛顿大学Pedro 多明戈斯共青团和少先队的DNN,提供诗歌和促成代码.

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,近年来可处理中国和英国文语料,基于《A Fast and
Accurate Dependency Parser Using Neural
Networks》

思路完毕.

介绍:本文依据神经网络的前进历程,详细讲解神经互联网语言模型在各种阶段的花样,个中的模型包蕴NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical
NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton,
2007],SENNA等首要变形,总计的专门好.

介绍:经典难点的新研商:利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。

介绍:Kaggle脑控总结机交互(BCI)比赛优厚方案源码及文档,包蕴总体的多少处理流程,是学习Python数据处理和Kaggle经典参加比赛框架的绝佳实例

介绍:IPOL(在线图像处理)是图像处理和图像分析的钻研期刊,每篇小说都富含四个算法及相应的代码、德姆o和试验文书档案。文本和源码是经过了同行评定审查的。IPOL是开放的不错和可另行的研讨期刊。小编平素想做点类似的工作,拉近产品和技能之间的距离.

介绍:出自MIT,商讨加密数码飞快分类问题.

介绍:新加坡共和国LV实验室的神经网络并行框架Purine: A bi-graph based deep
learning
framework
,帮助营造各个互动的架构,在多机多卡,同步更新参数的场所下主旨完毕线性加速。1二块Titan
20小时能够形成谷歌net的教练。

介绍:那是四个机械学习能源库,即便比较少.但蚊子再小也是肉.有杰出部分.其它还有二个由zheng
Rui整理的机器学习能源
.

介绍:Chase
戴维斯在NICACRUISER一5上的宗旨报告材料,用Scikit-Learn做监督学习的入门例子.

介绍:那是一本自然语言处理的词典,从1九玖八年开头到近年来累积了好多的正儿捌经词语解释,假使你是一位刚入门的朋友.能够借那本词典让祥和成长更加快.

介绍:通过分析一九二八年现今的交锋数据,用PageRank总括FIFA World Cup参加比赛球队排名榜.

介绍:酷威语言教程,其它还推荐三个途乐语言教程An Introduction to
R
.

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

介绍: 二个面向 .net
的开源机器学习库,github地址

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

介绍: 决策树

介绍:
研讨深度学习机关编码器如何有效应对维数横祸,境内翻译

介绍: CMU的优化与自由格局课程,由A. Smola和S.
Sra主讲,优化理论是机器学习的基础,值得长远学习
国内云(视频)

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类方面

介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA主旨抽取.

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

介绍: DeepMind诗歌集锦

介绍:
一个开源语音识别工具包,它方今托管在sourceforge上面

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

介绍: 零售领域的数据挖掘文章.

介绍: 深度学习卷积概念详解,深远浅出.

介绍: 格外强劲的Python的多少解析工具包.

介绍: 20一5文书分析(商业)应用综述.

介绍: 深度学习框架、库调查切磋及Theano的上马测试体会报告.

介绍: MIT的Yoshua Bengio, 伊恩 Goodfellow, 亚伦Courville著等人讲深度学习的新书,还未定稿,线上提供Draft
chapters收集报告,超赞!强烈推荐.

介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.

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

介绍: 开源汉语言处理包.

介绍: 使用Ruby完成容易的神经网络例子.

介绍:神经网络黑客入门.

介绍:好多数量物军事学家有名气的人推荐,还有资料.

介绍:达成项目现已开源在github上边Crepe

介绍:作者发现,经过调参,传统的主意也能和word二vec取得大致的遵从。其它,无论作者怎么试,GloVe都比可是word二vec.

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

介绍:机器学习中的主要数学概念.

介绍:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经互连网,句子级相关性判断和心思分类效果很好.福寿绵绵代码.

介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和LarryWasserman开设的机器学习课程,先修课程为机械学习(十-7一五)和中等计算学(3陆-70伍),聚焦计算理论和办法在机械学习世界应用.

介绍:《巴黎高师范大学学蒙特Carlo方法与自由优化学科》是北卡罗来纳教堂山分校应用数学硕士课程,由V
Kaynig-Fittkau、P
Protopapas主讲,Python程序示例,对贝叶斯推理感兴趣的爱人一定要探望,提供授课录制及课上IPN讲义.

介绍:生物法学的SPA奥德赛K大数量应用.并且Berkeley开源了她们的big data
genomics系统ADAM,其余的剧情能够关怀一下官方主页.

介绍:对自然语言处理技术或然机器翻译技术感兴趣的亲们,请在提议自身牛逼到无以伦比的idea(自动归结翻译规律、自动精晓语境、自动识别语义等等)从前,请通过谷歌(Google)学术简单搜一下,假如谷歌(Google)不可用,那些网站有其一小圈子几大顶会的舆论列表,切不可以偏概全,胡乱要是.

介绍:杂谈+代码:基于集成方法的Twitter心境分类,贯彻代码.

介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经音讯处理系统进展大会的英文简称.

介绍:新加坡国立的深浅学习课程的Projects 每一个人都要写二个舆论级其余报告
里面有局地很有意思的使用 大家可以看看 .

介绍:奇骏语言线性回归多方案速度相比具体方案包涵lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle二()、optim()和Stan’s
optimizing()等.

介绍:文中提到的3篇随想(机器学习那些事、无监督聚类综述、监督分类归结)都很经典,Domnigos的机械学习课也很特出

介绍:莱斯学院(Rice University)的纵深学习的可能率理论.

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

介绍:录制+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL1三).

介绍:用机器学习做多少解析,戴维 Taylor近来在Mc吉尔University研讨会上的告诉,还提供了壹各个讲机器学习方法的ipn,很有价值
GitHub.国内

介绍:基于CNN+LSTM的摄像分类,google演示.

介绍:Quora怎么用机器学习.

介绍:亚马逊在机械学习地点的有个别采纳,代码示例.

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

介绍:DataSchool的机械学习基本概念教学.

介绍:三个基于OpenGL完毕的卷积神经互联网,帮衬Linux及Windows系.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐介绍系统.

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

介绍:Francis X. Diebold的《时序计量文学》.

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

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

介绍:用于Web分析和数量挖掘的可能率数据结构.

介绍:机器学习在导航上面包车型客车应用.

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

介绍:{swirl}数据演练营:汉兰达&数据正确在线交互教程.

介绍:关于深度学习和奥迪Q三NN的座谈 Sequence to Sequence Learning with Neural
Networks
.

介绍:Deep Reinforcement Learning.

介绍:(PyCon20一五)Scikit-Learn机器学习课程,Parallel Machine Learning with
scikit-learn and
IPython
.

介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

介绍:一5年阳春学期CMU的机械学习课程,由AlexSmola主讲,提供教科书及教学录制,很不错.境内镜像.

介绍:大数目处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.

介绍:用斯ParkerMLlib达成易用可扩张的机械学习,境内镜像.

介绍:以往上千行代码概率编制程序(语言)完结只需50行.

介绍:ggplot二速查小册子,除此以外二个,其余还援引《A
new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr,
ggplot2》
.

介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.

介绍:国际人工智能联合会议引用杂文列表,超越10分之五杂文可选取谷歌(Google)找到.

介绍:壹般矩阵乘法(GEMM)对纵深学习的最主要性.

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

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

介绍:免费书:Azure ML使用精要.

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

介绍:有趣的机器学习:最显明入门指南,中文版.

介绍:深度学习简明介绍,中文版.

介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

介绍:CNN开源实现横向评测,参评框架包含Caffe 、Torch-七、CuDNN
、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等,NervanaSys表现优良.

介绍:卡耐基梅隆大学计算机大学语言技术系的财富大全,包罗大气的NLP开源软件工具包,基础数据集,散文集,数据挖掘教程,机器学习财富.

介绍:Instagram心境分析工具SentiTweet,视频+讲义.

介绍:华盛顿大学的Machine Learning Paper Repository.

介绍:机器学习速查表.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:最新的斯Parker summit会议资料.

介绍:Ebook Learning Spark.

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

介绍:南开东军政高校学副助教,是图挖掘地方的大家。他主持设计和兑现的Arnetminer是国内当先的图挖掘系统,该体系也是七个议会的支撑商.

介绍:迁移学习的国际领军官物.

介绍:在半监察和控制学习,multi-label学习和合并学习方面在列国上有一定的熏陶力.

介绍:音讯寻找,自然语言处理,机译方面包车型客车专家.

介绍:吴军博士是时下谷歌中国和东瀛保加利亚语搜索算法的要紧设计者。在谷歌(Google)其间,他领导了很多研究开发项目,包涵广大与汉语相关的成品和自然语言处理的体系,他的新个人主页.

介绍:喵咪相关诗歌集.

介绍:怎样评论机器学习模型体系小说,How to Evaluate Machine Learning
Models, Part 2a: Classification
Metrics
,How
to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression
Metrics
.

介绍:Instagram新trends的主干落实框架.

介绍:Storm手册,国内有汉译版本,感谢小编.

介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.

介绍:机译学术杂谈写作方法和技能,Simon Peyton 乔恩es的How to write a
good research
paper
同类录像How
to Write a Great Research
Paper
,how
to paper
talk
.

介绍:神经网络陶冶中的Tricks之飞快BP,博主的其余博客也挺不错的.

介绍:作者是NLP方向的大学生,短短几年内商讨成果颇丰,推荐新入门的情人阅读.

介绍:UCLA的Jens Palsberg依据谷歌Scholar建立了3个电脑世界的H-index牛人列表,大家熟识的各样领域的大拿绝大部分都在榜上,蕴含1人诺Bell奖得主,3八个人图灵奖得主,近百位United States工程院/科高校院士,300多位ACM
Fellow,在此地推荐的原故是大家能够在google通过搜索牛人的名字来获取更加多的能源,那份资料很宝贵.

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

介绍:
那是1款贝叶斯分析的商业软件,官方写的贝叶斯分析的手册有250多页,即便昂科拉语言
已经有相近的项目,但终归能够增加八个可选项.

介绍:deep net highlights from 2014.

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

介绍:图像指纹的再度识别,小编源码,国内翻译版本.

介绍:提供总结机视觉、机器视觉应用的信用合作社新闻汇总.应用领域包涵:自动支持驾车和交通管理、眼球和底部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各类工业自动化和验证、医药和海洋生物、移动装备目的识别和ATiguan、人群跟踪、摄像、安全监督检查、生物监察和控制、三个维度建立模型、web和云应用.

介绍:Python版可视化数据总括开源库.

介绍:南洋理工吉尔伯特 Strang线性代数课程笔记,吉尔伯特 Strang《Linear
Algebra》课程主页视频+讲义.

介绍:面向机器学习/深度学习的数额向量化学工业具Canova,github,
协理CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word二vec文件向量化.

介绍:飞快入门:基于Apache Mahout的分布式机器学习.

介绍:基于scikit-learn讲解了一部分机械学习技能,如SVM,NB,PCA,DT,以及特色工程、特征选拔和模型选择难题.

介绍:基于斯Parker的相当的慢机器学习,摄像地址.

介绍:WePay用机器学习对抗信用卡”shell selling”欺骗.

介绍:十几个人数据地艺术学家语录精选.

介绍:深度学习在大数目解析世界的行使和挑衅.

介绍:免费的机械学习与数学书籍,除却还有其余的免费编制程序书籍,编制程序语言,设计,操作系统等.

介绍:一篇有关CNN模型对象识别Paper.

介绍:深度学习的计算分析V:泛化和正则化.

介绍:用SGD能快速完结练习的广泛(多层)深度互连网HN.

介绍:深度学习解读小说.

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

介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.

介绍:ICLR
2015见闻录,博客的其余机器学习小说也不错.

介绍:推荐系统”天性化语义排序”模型.

介绍:心情时刻更惜字——MIT的新颖推特(Twitter)商讨结果.

介绍:哈博罗内大学人类语言技巧斟酌相关杂文.

介绍:完成神经图灵机(NTM),项目地址,别的推荐相关神经图灵机算法.

介绍:华盛顿高校的机器视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and
Applications
.

介绍:”Mining of Massive Datasets”公布第二版,Jure Leskovec, Anand
Rajaraman, Jeff Ullman 新版扩充Jure
Leskovec作为同盟小编,新增社交网络图数据挖掘、降维和广大机器学习叁章,电子版还是免费.

介绍:一个深度学习能源页,资料很足够.

介绍:免费电子书”Learning Deep Learning”.

介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

介绍:免费电子书”随机森林入门指南”.

介绍:白话数据挖掘10大算法.

介绍:基于Mahout和Elasticsearch的引进系统,国内译版.

介绍:博士学位随想:ELM切磋进展.

介绍:Pandas拾分钟速览,ipn.

介绍:面向数据音信的文件挖掘.

介绍:用互联网图片合成延时录像(SIGGRAPH 20壹伍).

介绍:分类种类的维数劫难.

介绍:深度学习vs.大数据——从数据到知识:版权的构思,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

介绍:预测模型入门.

介绍:深刻浅出LSTM.

介绍:2015年ICLR会议视频讲义.

介绍:Ben Jones的数目可视化提议.

介绍:解读数据降维/PCA/SVD.

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

介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.

介绍:随机索引CRUISERI词空间模型专题.

介绍:基于机器学习的漏洞检查实验工具VDiscover.

介绍:深度学习连串minerva。拥有python编制程序接口。多GPU差不离达到线性加快。在4块GPU上能在四天内将GoogLeNet练习到6八.七%的top-壹以及8九.0%的top-五准确率。和同为dmlc项目标cxxnet相比较,采取动态数据流引擎,提供越来越多灵活性。未来将和cxxnet壹起构成为mxnet项目,互取优势.

介绍:20壹伍年国际总计机视觉与形式识别会议paper.

介绍:Netflix工程首席执行官眼中的归类算法:深度学习优先级最低,中文版.

介绍:Codalab图像标注竞技排名+各家散文,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术连带杂谈.

介绍:基于Caffe的加速深度学习系统CcT.

介绍:深度学习(模型)低精度(练习与)存款和储蓄.

介绍:新书预览:模型机器学习.

介绍:免费电子书多臂老虎机,其它推荐Introduction to Bandits: Algorithms
and
Theory
.

介绍:基于Kaggle’s Titanic
Competition的交互式GL450机器学习课程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine
Learning for the Titanic
Competition》
.

介绍:Deep Learning(深度学习)学习笔记整理连串.

介绍:神经(感知)机器翻译介绍.

介绍:安德鲁Ng关于深度学习/自学习/无监察和控制特征学习的报告,国内云.

介绍:杂谈:通过地下知识迁移练习LacrosseNN.

介绍:面向经济数据的情义分析工具.

介绍:(Python)大旨模型交互可视化库pyLDAvis.

介绍:Logistic回归与优化实例教程.

介绍:贾扬清(谷歌(谷歌)大脑物教育学家、caffe创设者)微信讲座记录.

介绍:Theano/Blocks达成宝马X3NN手写字符串生成sketch.

介绍:基于TopSig的海量(柒亿+)网页聚类.

介绍:NAACL 2015 论文papers.

介绍:机器学习预测股市的八个难题.

介绍:神经网络学习资料推荐.

介绍:面向种类学习的中华VNN综述.

介绍:纳瓦拉文本处理手册.

介绍:“不可不看”的Python摄像集锦.

介绍:谷歌(Google)(基础结构)栈.

介绍:矩阵和数据的随机算法(UC Beck雷 20一叁).

介绍:DataCamp通中学级Odyssey语言教程.

介绍:免费电子书:轻松精通拓扑学,中文版.

介绍:Book,video.

介绍:Scikit-learn
是遵照Scipy为机械学习建筑的的三个Python模块,他的表征就是多种化的归类,回归和聚类的算法蕴涵帮忙向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient
Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也布署出了Python numerical和scientific
libraries Numpy and Scipy

介绍:Pylearn是七个让机器学习商讨简单化的依照Theano的库程序。

介绍:NuPIC是3个以HTM学习算法为工具的机械智能平台。HTM是皮肤的确切总计方法。HTM的焦点是依据时间的不断学习算法和仓库储存和撤除的时间和空间格局。NuPIC适合于五花八门的题材,特别是检查评定分外和预测的流多少出自。

介绍:Nilearn
是2个能够连忙计算学习神经影象数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn
工具箱和局地展开前瞻建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来拓展再三再四串的总括。

介绍:Pybrain是依照Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。
它的指标是提供灵活、简单采用并且强大的机械学习算法和展开各个各类的预订义的环境中测试来相比较你的算法。

介绍:帕特tern
是Python语言下的二个互连网挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,互联网分析和机械和工具学习提供工具。它辅助向量空间模型、聚类、帮助向量机和感知机并且用KNN分类法实行归类。

介绍:Fuel为您的机械学习模型提供数据。他有2个共享如MNIST, CIFAOdyssey-10(图片数据集), 谷歌(Google)’s One Billion Words
(文字)那类数据集的接口。你利用她来由此很各个的措施来顶替自个儿的多寡。

介绍:鲍伯是3个免费的非非确定性信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写制定的,它的布署性指标是变得愈加飞快并且收缩费用时间,它是由拍卖图像工具,音频和录像拍卖、机器学习和方式识其他豁达软件包构成的。

介绍:Skdata是机器学习和计算的数据集的库程序。那几个模块对于玩具难题,流行的微型总结机视觉和自然语言的数据集提供规范的Python语言的运用。

介绍:MILK是Python语言下的机械学习工具包。它至关心体贴借使在无数可取得的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中动用监督分类法。
它还实施特征选用。
那么些分类器在很多方面相结合,能够形成不一样的比如无监察和控制学习、密切关系金传播和由MILK援助的K-means聚类等分类体系。

介绍:IEPY是一个在意于关系抽取的开源性音信抽取工具。它最首要针对的是内需对大型数据集进行音信提取的用户和想要尝试新的算法的物管理学家。

介绍:Quepy是因而改变自然语言难点因而在数据库查询语言中实行询问的1个Python框架。他得以省略的被定义为在自然语言和数据库查询中不相同品类的难点。所以,你不用编码就能够创建你自身的二个用自然语言进入你的数据库的系统。今后Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支撑。并且安顿将它延伸到别的的数据库查询语言。

介绍:赫柏l是在Python语言中对此神经互连网的深度学习的1个库程序,它使用的是经过PyCUDA来进展GPU和CUDA的加快。它是最关键的神经网络模型的档次的工具而且能提供一些不等的位移函数的激活功用,例如引力,涅斯捷罗夫重力,数字信号丢失和结束法。

介绍:它是2个由有用的工具和常见数据正确任务的恢宏组成的贰个库程序。

介绍:那个顺序兼容纳了汪洋能对你成功机器学习职务有帮带的实用程序模块。当中山高校量的模块和scikit-learn壹起干活,别的的平凡更有用。

介绍:Ramp是叁个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的化解方案的库程序。他是3个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机械学习和总结工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了三个简短的注脚性语法探索作用因而能够赶快有效地实施算法和转换。

介绍:这一名目繁多工具通过与scikit-learn包容的API,来创设和测试机器学习效果。这么些库程序提供了1组织工作具,它会让你在许多机器学习程序选取中相当受用。当您使用scikit-learn这一个工具时,你会感觉到到遭受了极大的帮扶。(即使那只可以在你有分化的算法时起效果。)

介绍:REP是以1种和谐、可再生的不二等秘书籍为指挥数据移动驱动所提供的1种环境。它有一个集合的分类器包装来提供各样各个的操作,例如TMVA,
Sklearn, XGBoost,
uBoost等等。并且它能够在2个部落以平行的办法磨练分类器。同时它也提供了一个交互式的剧情。

介绍:用亚马逊的机械学习建筑的大致软件收集。

介绍:那是二个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的达成。

介绍:电子书降维方法,别的还推荐Dimensionality Reduction A Short
Tutorial
Matlab
Toolbox for Dimensionality
Reduction
Unsupervised
Kernel Dimension
Reduction

介绍:deeplearning.net整理的吃水学习数据集列表.

介绍:Go语言编写的自然语言处理工科具.

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

介绍:预测模型的八个方面.

介绍:帝国理艺术高校深度学习与自然语言处理课程,部分学科笔记词向量引言

介绍:CVP汉兰达201伍上谷歌(Google)的CV切磋列表.

介绍:利用(Metamind)深度学习活动发现篮赛美观片段.

介绍:对本土壤化学特征学习的解析

You can leave a response, or trackback from your own site.

Leave a Reply

网站地图xml地图