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news 2025/12/27 10:26:31
海外seo网站建设,深圳设计之都,wordpress 整站,莱芜专业做网站的机器学习(Machine Learning)深度学习(Deep Learning)资料 機器學習、深度學習方面不錯的資料#xff0c;轉載。 原作#xff1a;https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md 原作作者會不斷更新#xff… 机器学习(Machine Learning)深度学习(Deep Learning)资料 機器學習、深度學習方面不錯的資料轉載。 原作https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md 原作作者會不斷更新本文更新至2016-04-12 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章介绍很全面从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.译文part1 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序从1940年开始讲起到60-80年代80-90年代一直讲到2000年后及最近几年的进展。涵盖了deep learning里各种tricks引用非常全面. 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning Library》 介绍:这是一份python机器学习库,如果您是一位python工程师而且想深入的学习机器学习.那么这篇文章或许能够帮助到你. 《How to Layout and Manage Your Machine Learning Project》 介绍:这一篇介绍如果设计和管理属于你自己的机器学习项目的文章里面提供了管理模版、数据管理与实践方法. 《Machine Learning is Fun!》 介绍:如果你还不知道什么是机器学习或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇文章已经被翻译成中文,如果有兴趣可以移步http://blog.jobbole.com/67616/ 《R语言参考卡片》 介绍:R语言是机器学习的主要语言,有很多的朋友想学习R语言但是总是忘记一些函数与关键字的含义。那么这篇文章或许能够帮助到你 《Choosing a Machine Learning Classifier》 介绍:我该如何选择机器学习算法这篇文章比较直观的比较了Naive BayesLogistic RegressionSVM决策树等方法的优劣另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep Networks》 介绍深度学习概述从感知机到深度网络作者对于例子的选择、理论的介绍都很到位由浅入深。翻译版本http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent Optimization》 介绍:机器学习与优化这是一本机器学习的小册子, 短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂, 没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也适合老手温故而知新. 比起MLAPP/PRML等大部头, 也许这本你更需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/ 《深度学习与统计学习理论》 介绍:作者是来自百度不过他本人已经在2014年4月份申请离职了。但是这篇文章很不错如果你不知道深度学习与支持向量机/统计学习理论有什么联系那么应该立即看看这篇文章. 《计算机科学中的数学》 介绍:这本书是由谷歌公司和MIT共同出品的计算机科学中的数学Mathematics for Computer ScienceEric Lehman et al 2013 。分为5大部分1证明归纳。2结构数论图。3计数求和生成函数。4概率随机行走。5递归。等等 《信息时代的计算机科学理论(Foundations of Data Science)》 介绍信息时代的计算机科学理论,目前国内有纸质书购买iTunes购买 《Data Science with R》 介绍:这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R语言的同学选读。 《Twenty Questions for Donald Knuth》 介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿 近日 Charles Leiserson, Al Aho, Jon Bentley等大神向Knuth提出了20个问题内容包括TAOCPP/NP问题图灵机逻辑以及为什么大神不用电邮等等。 《Automatic Construction and Natural-Language Description of Nonparametric Regression Models》 介绍不会统计怎么办不知道如何选择合适的统计模型怎么办那这篇文章你的好好读一读了麻省理工Joshua B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作写了一篇关于automatic statistician的文章。可以自动选择回归模型类别还能自动写报告... 《ICLR 2014论文集》 介绍:对深度学习和representation learning最新进展有兴趣的同学可以了解一下 《Introduction to Information Retrieval》 介绍这是一本信息检索相关的书籍是由斯坦福Manning与谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction to Information Retrieval一直是北美最受欢迎的信息检索教材之一。最近作者增加了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html 《Machine learning in 10 pictures》 介绍:Deniz Yuret用10张漂亮的图来解释机器学习重要概念1. Bias/Variance Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occams razor 4. Feature combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative / Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰 《雅虎研究院的数据集汇总》 介绍雅虎研究院的数据集汇总 包括语言类数据图与社交类数据评分与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。 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》 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年一月已经开课https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about Best Machine Learning Resources for Getting Started 介绍机器学习最佳入门学习资料汇总是专为机器学习初学者推荐的优质学习资源帮助初学者快速入门。而且这篇文章的介绍已经被翻译成中文版。如果你不怎么熟悉那么我建议你先看一看中文的介绍。 My deep learning reading list 介绍:主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的。包括几本综述文章将近100篇论文各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。 Cross-Language Information Retrieval 介绍这是一本书籍主要介绍的是跨语言信息检索方面的知识。理论很多 探索推荐引擎内部的秘密第 1 部分: 推荐引擎初探 介绍:本文共有三个系列作者是来自IBM的工程师。它主要介绍了推荐引擎相关算法并帮助读者高效的实现这些算法。 探索推荐引擎内部的秘密第 2 部分: 深度推荐引擎相关算法 - 协同过滤,探索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 《Advice for students of machine learning》 介绍康奈尔大学信息科学系助理教授David Mimno写的《对机器学习初学者的一点建议》 写的挺实际强调实践与理论结合最后还引用了冯 • 诺依曼的名言: Young man, in mathematics you dont understand things. You just get used to them. 分布式并行处理的数据 介绍这是一本关于分布式并行处理的数据《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 《“机器学习”是什么》 介绍:【“机器学习”是什么】John Platt是微软研究院杰出科学家17年来他一直在机器学习领域耕耘。近年来机器学习变得炙手可热Platt和同事们遂决定开设博客向公众介绍机器学习的研究进展。机器学习是什么被应用在哪里来看Platt的这篇博文 《2014年国际机器学习大会ICML 2014 论文》 介绍2014年国际机器学习大会ICML已经于6月21-26日在国家会议中心隆重举办。本次大会由微软亚洲研究院和清华大学联手主办是这个有着30多年历史并享誉世界的机器学习领域的盛会首次来到中国已成功吸引海内外1200多位学者的报名参与。干货很多值得深入学习下 《Machine Learning for Industry: A Case Study》 介绍这篇文章主要是以Learning to Rank为例说明企业界机器学习的具体应用RankNet对NDCG之类不敏感加入NDCG因素后变成了LambdaRank同样的思想从神经网络改为应用到Boosted Tree模型就成就了LambdaMART。Chirs Burges微软的机器学习大神Yahoo 2010 Learning to Rank Challenge第一名得主排序模型方面有RankNetLambdaRankLambdaMART尤其以LambdaMART最为突出代表论文为 From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 此外Burges还有很多有名的代表作比如A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition Some Notes on Applied Mathematics for Machine Learning 100 Best GitHub: Deep Learning 介绍:100 Best GitHub: Deep Learning 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程》 介绍:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习你也将实现多个功能学习/深度学习算法能看到它们为你工作并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。本教程假定机器学习的基本知识特别是熟悉的监督学习逻辑回归梯度下降的想法如果你不熟悉这些想法我们建议你去这里机器学习课程并先完成第IIIIIIV章到逻辑回归。此外这关于这套教程的源代码在github上面已经有python版本了 UFLDL Tutorial Code *《Deep Learning for Natural Language Processing and Related Applications》 介绍:这份文档来自微软研究院,精髓很多。如果需要完全理解需要一定的机器学习基础。不过有些地方会让人眼前一亮,毛塞顿开。 Understanding Convolutions 介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的文章讲的已经算比较详细的了 《Machine Learning Summer School》 介绍每天请一个大牛来讲座主要涉及机器学习大数据分析并行计算以及人脑研究。https://www.youtube.com/user/smolix 需翻墙 《Awesome Machine Learning》 介绍一个超级完整的机器学习开源库总结如果你认为这个碉堡了那后面这个列表会更让你惊讶【Awesome Awesomeness】,国内已经有热心的朋友进行了翻译中文介绍机器学习数据挖掘免费电子书 斯坦福《自然语言处理》课程视频 介绍:ACL候任主席、斯坦福大学计算机系Chris Manning教授的《自然语言处理》课程所有视频已经可以在斯坦福公开课网站上观看了如Chrome不行可用IE观看 作业与测验也可以下载。 《Deep Learning and Shallow Learning》 介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文来着浙大毕业、MIT 读博的 Chiyuan Zhang 的博客。 《Recommending music on Spotify with deep learning》 介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。 《Neural Networks and Deep Learning》 介绍神经网络的免费在线书已经写了三章了还有对应的开源代码https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 爱好者的福音。 《Java Machine Learning》 介绍Java机器学习相关平台和开源的机器学习库按照大数据、NLP、计算机视觉和Deep Learning分类进行了整理。看起来挺全的Java爱好者值得收藏。 《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》 介绍机器学习最基本的入门文章适合零基础者 《机器学习常见算法分类汇总》 介绍机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是很多算法是一类算法而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里我们从两个方面来给大家介绍第一个方面是学习的方式第二个方面是算法的类似性。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。 《机器学习视频库》 介绍视频由加州理工学院Caltech出品。需要英语底子。 《机器学习经典书籍》 介绍总结了机器学习的经典书籍包括数学基础和算法理论的书籍可做为入门参考书单。 《16 Free eBooks On Machine Learning》 介绍:16本机器学习的电子书可以下载下来在pad手机上面任意时刻去阅读。不多我建议你看完一本再下载一本。 《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to Mavens》 介绍:标题很大从新手到专家。不过看完上面所有资料。肯定是专家了 《机器学习最佳入门学习资料汇总》 介绍入门的书真的很多而且我已经帮你找齐了。 《Sibyl》 介绍Sibyl 是一个监督式机器学习系统用来解决预测方面的问题比如 YouTube 的视频推荐。 《Neural Network Text Mining》 介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总结 《前景目标检测1总结》 介绍:计算机视觉入门之前景目标检测1总结 《行人检测》 介绍:计算机视觉入门之行人检测 《Deep Learning – important resources for learning and understanding》 介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome 《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》 介绍:这又是一篇机器学习初学者的入门文章。值得一读 《Neural Networks and Deep Learning》 介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书 《Python 网页爬虫 文本处理 科学计算 机器学习 数据挖掘兵器谱》 介绍:python的17个关于机器学习的工具 《神奇的伽玛函数(上)》 介绍:下集在这里神奇的伽玛函数(下) 《分布式机器学习的故事》 介绍:作者王益目前是腾讯广告算法总监王益博士毕业后在google任研究。这篇文章王益博士7年来从谷歌到腾讯对于分布机器学习的所见所闻。值得细读 《机器学习提升之道Level-Up Your Machine Learning》 介绍:把机器学习提升的级别分为0~4级每级需要学习的教材和掌握的知识。这样给机器学习者提供一个上进的路线图以免走弯路。另外整个网站都是关于机器学习的资源很丰富。 《Machine Learning Surveys》 介绍:机器学习各个方向综述的网站 《Deep Learning Reading list》 介绍:深度学习阅资源列表 《Deep Learning: Methods and Applications》 介绍这是一本来自微的研究员 li Peng和Dong Yu所著的关于深度学习的方法和应用的电子书 《Machine Learning Summer School 2014》 介绍:2014年七月CMU举办的机器学习夏季课刚刚结束 有近50小时的视频、十多个PDF版幻灯片覆盖 深度学习贝叶斯分布式机器学习伸缩性 等热点话题。所有13名讲师都是牛人包括大牛Tom Mitchell 他的机器学习是名校的常用教材还有CMU李沐 .1080P高清哟 《Sibyl: 来自Google的大规模机器学习系统》 介绍:在今年的IEEE/IFIP可靠系统和网络DSN国际会议上Google软件工程师Tushar Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题演讲。 Sibyl是一个监督式机器学习系统用来解决预测方面的问题比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google sibyl 《Building a deeper understanding of images》 介绍:谷歌研究院的Christian Szegedy在谷歌研究院的博客上简要地介绍了他们今年参加ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。 《Bayesian network 与python概率编程实战入门》 介绍:贝叶斯学习。如果不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法实践 《AMA: Michael I Jordan》 介绍:网友问伯克利机器学习大牛、美国双料院士Michael I. Jordan如果你有10亿美金你怎么花Jordan: 我会用这10亿美金建造一个NASA级别的自然语言处理研究项目。 《机器学习数据挖掘笔记_16常见面试之机器学习算法思想简单梳理》 介绍:常见面试之机器学习算法思想简单梳理,此外作者还有一些其他的机器学习与数据挖掘文章和深度学习文章,不仅是理论还有源码。 《文本与数据挖掘视频汇总》 介绍Videolectures上最受欢迎的25个文本与数据挖掘视频汇总 《怎么选择深度学习的GPUs》 介绍:在Kaggle上经常取得不错成绩的Tim Dettmers介绍了他自己是怎么选择深度学习的GPUs, 以及个人如何构建深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G 《对话机器学习大神Michael Jordan深度模型》 介绍:对话机器学习大神Michael Jordan 《Deep Learning 和 Knowledge Graph 引爆大数据革命》 介绍:还有部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html 《Deep Learning 教程翻译》 介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程国内的机器学习爱好者很热心的把这个教程翻译成了中文。如果你英语不好可以看看这个 《Deep Learning 101》 介绍:因为近两年来深度学习在媒体界被炒作很厉害就像大数据。其实很多人都还不知道什么是深度学习。这篇文章由浅入深。告诉你深度学究竟是什么 《UFLDL Tutorial》 介绍:这是斯坦福大学做的一免费课程很勉强这个可以给你在深度学习的路上给你一个学习的思路。里面提到了一些基本的算法。而且告诉你如何去应用到实际环境中。中文版 《Toronto Deep Learning Demos》 介绍:这是多伦多大学做的一个深度学习用来识别图片标签图转文字的demo。是一个实际应用案例。有源码 《Deep learning from the bottom up》 介绍:机器学习模型阅读这个内容需要有一定的基础。 《R工具包的分类汇总》 介绍: (CRAN Task Views, 34种常见任务,每个任务又各自分类列举若干常用相关工具包) 例如: 机器学习自然语言处理时间序列分析空间信息分析多重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 等 《机器学习常见算法分类汇总》 介绍: 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法以供您在工作和学习中参考. 《Deep Learning深度学习学习笔记整理系列》 介绍: 很多干货而且作者还总结了好几个系列。另外还作者还了一个文章导航.非常的感谢作者总结。 Deep Learning深度学习学习笔记整理系列之二 Deep Learning深度学习学习笔记整理系列之三 Deep Learning深度学习学习笔记整理系列之四 Deep Learning深度学习学习笔记整理系列之五 Deep Learning深度学习学习笔记整理系列之六 Deep Learning深度学习学习笔记整理系列之七 DeepLearning深度学习学习笔记整理系列之八 《Tutorials Session A - Deep Learning for Computer Vision》 介绍:传送理由Rob Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 2013教程。有mp4, mp3, pdf各种下载 他是纽约大学教授目前也在Facebook工作他2014年的8篇论文 《FudanNLP》 介绍:FudanNLP这是一个复旦大学计算机学院开发的开源中文自然语言处理NLP工具包 Fudan NLP里包含中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功能对搜索引擎 文本分析等极为有价值。 《Open Sourcing ml-ease》 介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,支持单机, Hadoop cluster和 Spark cluster 重点是 logistic regression 算法 《机器学习周刊》 介绍:对于英语不好但又很想学习机器学习的朋友。是一个大的福利。机器学习周刊目前主要提供中文版还是面向广大国内爱好者内容涉及机器学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者 《线性代数》 介绍《线性代数》是《机器学习》的重要数学先导课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易如果一上来就讲逆序数及罗列行列式性质很容易让学生失去学习的兴趣。我个人推荐的最佳《线性代数》课程是麻省理工Gilbert Strang教授的课程。 课程主页 《Big-data》 介绍:大数据数据处理资源、工具不完备列表从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。很赞的资源汇总。 《machine learning for smart dummies》 介绍:雅虎邀请了一名来自本古里安大学的访问学者制作了一套关于机器学习的系列视频课程。本课程共分为7期详细讲解了有关SVM, boosting, nearest neighbors, decision trees 等常规机器学习算法的理论基础知识。 《Entanglement-Based Quantum Machine Learning》 介绍:应对大数据时代量子机器学习的第一个实验 paper 下载 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True Love》 介绍:Wired杂志报道了UCLA数学博士Chris McKinlay 图1通过大数据手段机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本控制着12个账号下载了婚恋网站2万女用户的600万问题答案对他们进行了统计抽样及聚类分析图23最后终于收获了真爱。科技改变命运 《Underactuated Robotics》 介绍:MIT的Underactuated Robotics于 2014年10月1日开课该课属于MIT研究生级别的课程对机器人和非线性动力系统感兴趣的朋友不妨可以挑战一下这门课程 《mllib实践经验(1)》 介绍:mllib实践经验分享 《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web Spam》 介绍:Google用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件) 《NLP常用信息资源》 介绍:NLP常用信息资源* 《NLP常用信息资源》 《机器学习速查表》 介绍:机器学习速查表 《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer Science》 介绍从1996年开始在计算机科学的论文中被引用次数最多的论文 《InfiniTAM: 基于深度图像的体数据集成框架》 介绍把今年的一个ACM Trans. on Graphics (TOG)论文中的代码整理为一个开源的算法框架共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的采集3D数据、重建出三维模型。Online learningGPU Random forestGPU CRF也会后续公开。 《Hackers guide to Neural Networks》 介绍【神经网络黑客指南】现在最火莫过于深度学习Deep Learning怎样更好学习它可以让你在浏览器中跑起深度学习效果的超酷开源项目ConvNetJS作者karpathy告诉你最佳技巧是当你开始写代码一切将变得清晰。他刚发布了一本图书不断在线更新 《Building a Production Machine Learning Infrastructure》 介绍前Google广告系统工程师Josh Wills 讲述工业界和学术界机器学习的异同,大实话 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using Neo4j》 介绍使用Neo4j 做电影评论的情感分析。 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning Bibliography》 介绍不仅是资料而且还对有些资料做了注释。 《A primer on deeping learning》 介绍深度学习入门的初级读本 《Machine learning is teaching us the secret to teaching 》 介绍机器学习教会了我们什么 《scikit-learn用于机器学习的Python模块》 介绍scikit-learn是在SciPy基础上构建的用于机器学习的Python模块。 《对话机器学习大神Michael Jordan解析领域中各类模型》 介绍乔丹教授Michael I. Jordan教授是机器学习领域神经网络的大牛他对深度学习、神经网络有着很浓厚的兴趣。因此很多提问的问题中包含了机器学习领域的各类模型乔丹教授对此一一做了解释和展望。 《A*搜索算法的可视化短教程》 介绍A*搜索是人工智能基本算法用于高效地搜索图中两点的最佳路径, 核心是 g(n)h(n): g(n)是从起点到顶点n的实际代价h(n)是顶点n到目标顶点的估算代价。合集 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》 介绍本项目利用了Microsoft Azure可以在几分种内完成NLP on Azure Website的部署立即开始对FNLP各种特性的试用或者以REST API的形式调用FNLP的语言分析功能 《吴立德《概率主题模型数据科学基础》 介绍现任复旦大学首席教授、计算机软件博士生导师。计算机科学研究所副所长.内部课程 《机器学习入门资源不完全汇总》 介绍好东西的干货真的很多 《收集从2014年开始深度学习文献》 介绍从硬件、图像到健康、生物、大数据、生物信息再到量子计算等Amund Tveit等维护了一个DeepLearning.University小项目收集从2014年开始深度学习文献相信可以作为深度学习的起点,github 《EMNLP上两篇关于股票趋势的应用论文 》 介绍EMNLP上两篇关于stock trend 用到了deep model组织特征 Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock Prediction用到了stock network。 《Bengio组蒙特利尔大学LISA组深度学习教程 》 介绍作者是深度学习一线大牛Bengio组写的教程算法深入显出还有实现代码一步步展开。 《学习算法的Neural Turing Machine 》 介绍许多传统的机器学习任务都是在学习function不过谷歌目前有开始学习算法的趋势。谷歌另外的这篇学习Python程序的Learning to Execute也有相似之处 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language 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检索与自然语言处理的文章 《Rumor has it: Identifying Misinformation in Microblogs》 介绍利用机用器学习在谣言的判别上的应用,此外还有两个。一个是识别垃圾与虚假信息的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术 《R机器学习实践》 介绍该课程是网易公开课的收费课程不贵超级便宜。主要适合于对利用R语言进行机器学习数据挖掘感兴趣的人。 《大数据分析机器学习算法实现的演化》 介绍本章中作者总结了三代机器学习算法实现的演化第一代非分布式的 第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩展第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP 《图像处理分析与机器视觉》 介绍讲计算机视觉的四部奇书应该叫经典吧之一另外三本是Hartley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael C.Gonzalez / Richard E.Woods 的《数字图像处理》 《LinkedIn最新的推荐系统文章Browsemaps》 介绍里面基本没涉及到具体算法但作者介绍了CF在LinkedIn的很多应用以及他们在做推荐过程中获得的一些经验。最后一条经验是应该监控log数据的质量因为推荐的质量很依赖数据的质量 《初学者如何查阅自然语言处理NLP领域学术资料》 介绍初学者如何查阅自然语言处理NLP领域学术资料 《树莓派的人脸识别教程》 介绍用树莓派和相机模块进行人脸识别 《利用深度学习与大数据构建对话系统 》 介绍如何利用深度学习与大数据构建对话系统 《经典论文Leo BreimanStatistical Modeling: The Two Cultures 》 介绍Francis Bach合作的有关稀疏建模的新综述(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应用而且第一部分关于Why does the l1-norm induce sparsity的解释也很不错。 《Reproducing Kernel Hilbert Space》 介绍RKHS是机器学习中重要的概念其在large margin分类器上的应用也是广为熟知的。如果没有较好的数学基础直接理解RKHS可能会不易。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间深入浅出一共才12页。 《Hackers guide to Neural Networks》 介绍许多同学对于机器学习及深度学习的困惑在于数学方面已经大致理解了但是动起手来却不知道如何下手写代码。斯坦福深度学习博士Andrej Karpathy写了一篇实战版本的深度学习及机器学习教程手把手教你用Javascript写神经网络和SVM. 《【语料库】语料库资源汇总》 介绍【语料库】语料库资源汇总 《机器学习算法之旅》 介绍本文会过一遍最流行的机器学习算法大致了解哪些方法可用很有帮助。 《Reproducible Research in Computational Science》 介绍这个里面有很多关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深入学习、神经网络等领域的大量源代码或可执行代码及相关论文。科研写论文的好资源 《NYU 2014年的深度学习课程资料》 介绍NYU 2014年的深度学习课程资料有视频 《计算机视觉数据集不完全汇总》 介绍计算机视觉数据集不完全汇总 《Machine Learning Open Source Software》 介绍机器学习开源软件 《LIBSVM》 介绍A Library for Support Vector Machines 《Support Vector Machines》 介绍数据挖掘十大经典算法之一 《100 Best GitHub: Deep Learning》 介绍github上面100个非常棒的项目 《加州大学欧文分校(UCI)机器学习数据集仓库》 介绍当前加州大学欧文分校为机器学习社区维护着306个数据集。查询数据集 《Andrej Karpathy个人主页》 介绍Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li Fei-Fei的博士生使用机器学习在图像、视频语义分析领域取得了科研和工程上的突破发的文章不多但每个都很扎实在每一个问题上都做到了state-of-art. 《Andrej Karpathy的深度强化学习演示》 介绍Andrej Karpathy的深度强化学习演示论文在这里 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》 介绍CIKM Cup(或者称为CIKM Competition)是ACM CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称。 《Geoffrey E. Hinton》 介绍杰弗里·埃弗里斯特·辛顿 FRS是一位英国出生的计算机学家和心理学家以其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一也是深度学习的积极推动者. 《自然语言处理的深度学习理论与实际》 介绍微软研究院深度学习技术中心在CIKM2014 上关于《自然语言处理的深度学习理论与实际》教学讲座的幻灯片 《用大数据和机器学习做股票价格预测》 介绍 本文基于支持向量机的高频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运动预测模型。(股票有风险投资谨慎)GitHub源代码托管地址. 《关于机器学习的若干理论问题》 介绍徐宗本 院士将于热爱机器学习的小伙伴一起探讨有关于机器学习的几个理论性问题并给出一些有意义的结论。最后通过一些实例来说明这些理论问题的物理意义和实际应用价值。 《深度学习在自然语言处理的应用》 介绍作者还著有《这就是搜索引擎核心技术详解》一书主要是介绍应用层的东西 《Undergraduate machine learning at UBC》 介绍机器学习课程 《人脸识别必读的N篇文章》 介绍人脸识别必读文章推荐 《推荐系统经典论文文献及业界应用》 介绍推荐系统经典论文文献 《人脸识别必读的N篇文章》 介绍人脸识别必读文章推荐 《第十二届中国机器学习及其应用研讨会PPT》 介绍第十二届中国机器学习及其应用研讨会PPT 《统计机器学习》 介绍统计学习是关于计算机基于数据构建的概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门科学统计学习也成为统计机器学习。课程来自上海交通大学 《机器学习导论》 介绍机器学习的目标是对计算机编程以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题. 《CIKM 2014主题报告的幻灯片》 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 《人工智能和机器学习领域有趣的开源项目》 介绍部分中文列表 《机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器》 介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoost　python实现文章 《Numerical Optimization: Understanding L-BFGS》 介绍:加州伯克利大学博士Aria Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文从牛顿法讲到拟牛顿法再讲到BFGS以及L-BFGS, 图文并茂还有伪代码。强烈推荐。 《简明深度学习方法概述一》 介绍:还有续集简明深度学习方法概述二 《R language for programmers》 介绍:语言程序员私人定制版 《谷歌地图解密大数据与机器学习的结合》 介绍:谷歌地图解密 《空间数据挖掘常用方法》 介绍:空间数据挖掘常用方法 《Use Googles Word2Vec for movie reviews》 介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka ”边学边用word2vec和deep learning做NLP“ 里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型并在实际比赛里面比调参数和清数据。 如果已装过gensim不要忘升级 《PyNLPIR》 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的繁体字 《深度卷积神经网络下围棋》 介绍:这文章说把最近模型识别上的突破应用到围棋软件上打16万张职业棋谱训练模型识别功能。想法不错。训练后目前能做到不用计算只看棋盘就给出下一步大约10级棋力。但这篇文章太过乐观说什么人类的最后一块堡垒马上就要跨掉了。话说得太早。不过如果与别的软件结合应该还有潜力可挖。万精油墨绿 《NIPS审稿实验》 介绍:UT Austin教授Eric Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他表示根据这次实验的结果如果今年NIPS重新审稿的话会有一半的论文被拒。 《2014年最佳的大数据数据科学文章》 介绍:KDNuggets分别总结了2014年14个阅读最多以及分享最多的文章。我们从中可以看到多个主题——深度学习数据科学家职业教育和薪酬学习数据科学的工具比如R和Python以及大众投票的最受欢迎的数据科学和数据挖掘语言 《机器学习经典算法详解及Python实现--线性回归Linear Regression算法》 介绍:Python实现线性回归,作者还有其他很棒的文章推荐可以看看 《2014中国大数据技术大会33位核心专家演讲PDF》 介绍2014中国大数据技术大会33位核心专家演讲PDF下载 《使用RNN和Paragraph Vector做情感分析》 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在情感分析效果不错项目代码(https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(目前是空的)。这意味着Paragraph Vector终于揭开面纱了嘛。 《NLPIR/ICTCLAS2015分词系统大会上的技术演讲 》 介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发布与用户交流大会上的演讲请更多朋友检阅新版分词吧。 我们实验室同学的演讲包括孙梦姝-基于评论观点挖掘的商品搜索技术研究 李然-主题模型 《Machine Learning is Fun!》 介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难 《CNN的反向求导及练习》 介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练毕竟CNN中有卷积层和下采样层虽然和MLP的bp算法本质上相同但形式上还是有些区别的很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的。此外作者也做了一个资源集:机器学习深度学习视觉数学等 《正则表达式优化成Trie树 》 介绍:如果要在一篇文章中匹配十万个关键词怎么办Aho-Corasick 算法利用添加了返回边的Trie树能够在线性时间内完成匹配。 但如果匹配十万个正则表达式呢 这时候可以用到把多个正则优化成Trie树的方法如日本人写的 Regexp::Trie 《Deep learning Reading List》 介绍:深度学习阅读清单 《Caffe》 介绍:Caffe是一个开源的深度学习框架作者目前在google工作作者主页Yangqing Jia (贾扬清) 《GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现 》 介绍:2014 ImageNet冠军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文. 《LambdaNetHaskell实现的开源人工神经网络库 》 介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库它抽象了网络创建、训练并使用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数用户可以采取多种方式组合这些函数来操作现实世界数据。 《百度余凯张潼机器学习视频》 介绍:如果你从事互联网搜索在线广告用户行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预测那么这门核心课程你必须深入了解。 《杨强在TEDxNanjing谈智能的起源》 介绍:人工智能研究分许多流派。其中之一以IBM为代表认为只要有高性能计算就可得到智能他们的‘深蓝’击败了世界象棋冠军另一流派认为智能来自动物本能还有个很强的流派认为只要找来专家把他们的思维用逻辑一条条写下放到计算机里就行…… 杨强在TEDxNanjing谈智能的起源 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal ClassificationICML06》 介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence NIPS14 2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN LANGUAGE 《Deep Learning实战之word2vec》 介绍:网易有道的三位工程师写的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模型再到word2vec的各种tricks公式推导与代码基本上是网上关于word2vec资料的大合集对word2vec感兴趣的朋友可以看看 《Machine learning open source software》 介绍:机器学习开源软件,收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件与此类似的还有很多例如:DMOZ - 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 《机器学习入门者学习指南》 介绍:作者是计算机研二(写文章的时候现在是2015年了应该快要毕业了)专业方向自然语言处理这是一点他的经验之谈对于入门的朋友或许会有帮助 《A Tour of Machine Learning Algorithms》 介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的文章非常好 《2014年的《机器学习日报》大合集》 介绍:机器学习日报里面推荐很多内容在这里有一部分的优秀内容就是来自机器学习日报 《 Image classification with deep learning常用模型》 介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的文章 《自动语音识别深度学习方法》 介绍:作者与Bengio的兄弟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 《NLP中的中文分词技术》 介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一篇NLP在中文分词中的应用 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial》 介绍: 使用deep learning的人脸关键点检测此外还有一篇AWS部署教程 《书籍推荐:Advanced Structured Prediction》 介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured Prediction》http://t.cn/RZxipKG 汇集了结构化预测领域诸多牛文涉及CV、NLP等领域值得一读。网上公开的几章草稿:一,二,三,四,五 《An Introduction to Matrix Concentration Inequalities》 介绍: Tropp把数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方法写出来是非常好的手册领域内的paper各种证明都在用里面的结果。虽说是初等的但还是非常的难 《The free big data sources you should know》 介绍: 不容错过的免费大数据集有些已经是耳熟能详有些可能还是第一次听说内容跨越文本、数据、多媒体等让他们伴你开始数据科学之旅吧具体包括Data.gov、US Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等 《A Brief Overview of Deep Learning》 介绍: 谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际建议 《A Deep Dive into Recurrent Neural Nets》 介绍: 非常好的讨论递归神经网络的文章覆盖了RNN的概念、原理、训练及优化等各个方面内容强烈推荐本文作者Nikhil Buduma还有一篇Deep Learning in a Nutshell值得推荐 《机器学习学习资源》 介绍:里面融合了很多的资源例如竞赛在线课程demo数据整合等。有分类 《Statistical foundations of machine learning》 介绍:《机器学习的统计基础》在线版该手册希望在理论与实践之间找到平衡点各主要内容都伴有实际例子及数据书中的例子程序都是用R语言编写的。 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks》 介绍:IVAN VASILEV写的深度学习导引从浅层感知机到深度网络。高可读 《Research priorities for robust and beneficial artificial intelligence》 介绍:鲁棒及有益的人工智能优先研究计划一封公开信,目前已经有Stuart Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签署The Future of Life Institute (FLI).这封信的背景是最近霍金和Elon Musk提醒人们注意AI的潜在威胁。公开信的内容是AI科学家们站在造福社会的角度展望人工智能的未来发展方向提出开发AI系统的VerificationValidity, Security, Control四点要求以及需要注意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域法律以及道德领域相关研究较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一开始的自我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器通过学习成长之后想控制世界的状态。说到这里推荐收看。 《metacademy》 介绍:里面根据词条提供了许多资源还有相关知识结构路线图用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎 《FAIR open sources deep-learning modules for Torch》 介绍:Facebook人工智能研究院FAIR开源了一系列软件库以帮助开发者建立更大、更快的深度学习模型。开放的软件库在 Facebook 被称作模块。用它们替代机器学习领域常用的开发环境 Torch 中的默认模块可以在更短的时间内训练更大规模的神经网络模型。 《浅析人脸检测之Haar分类器方法》 介绍:本文虽然是写于2012年但是这篇文章完全是作者的经验之作。 《如何成为一位数据科学家》 介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter Harrington做的一个访谈。包含了书中部分的疑问解答和一点个人学习建议 《Deep learning from the bottom up》 介绍:非常好的深度学习概述对几种流行的深度学习模型都进行了介绍和讨论 《Hands-On Data Science with R Text Mining》 介绍:主要是讲述了利用R语言进行数据挖掘 《Understanding Convolutions》 介绍:帮你理解卷积神经网络讲解很清晰此外还有两篇Conv Nets: A Modular PerspectiveGroups Group Convolutions. 作者的其他的关于神经网络文章也很棒 《Introduction to Deep Learning Algorithms》 介绍:Deep Learning算法介绍里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的论文 《Learning Deep Architectures for AI》 介绍:一本学习人工智能的书籍作者是Yoshua Bengio相关国内报道 《Geoffrey E. Hinton个人主页》 介绍:Geoffrey Hinton是Deep Learning的大牛他的主页放了一些介绍性文章和课件值得学习 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF SCIENCE》 介绍:概率论数理逻辑书籍 《H2O》 介绍:一个用来快速的统计机器学习并且对于数据量大的数学库 《ICLR 2015会议的arXiv稿件合集》 介绍:在这里你可以看到最近深度学习有什么新动向。 《Introduction to Information Retrieval》 介绍:此书在信息检索领域家喻户晓 除提供该书的免费电子版外还提供一个IR资源列表 收录了信息检索、网络信息检索、搜索引擎实现等方面相关的图书、研究中心、相关课程、子领域、会议、期刊等等堪称全集值得收藏 《Information Geometry and its Applications to Machine Learning》 介绍:信息几何学及其在机器学习中的应用 《Legal Analytics – Introduction to the Course》 介绍:课程《法律分析》介绍幻灯片。用机器学习解决法律相关分析和预测问题相关的法律应用包括预测编码、早期案例评估、案件整体情况的预测定价和工作人员预测司法行为预测等。法律领域大家可能都比较陌生不妨了解下。 《文本上的算法》 介绍: 文中提到了最优模型最大熵等等理论此外还有应用篇。推荐系统可以说是一本不错的阅读稿关于模型还推荐一篇Generative Model 与 Discriminative Model 《NeuralTalk》 介绍: NeuralTalk is a Pythonnumpy project for learning Multimodal Recurrent Neural Networks that describe images with sentences.NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具。它实现了Google (Vinyals等卷积神经网络CNN 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and Fei-Fei CNN 递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好的动物模型你可以拿狮子大象的照片来试试看 《Deep Learning on Hadoop 2.0》 介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上使用深度学习,文章来自paypal 《Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures》 介绍:用基于梯度下降的方法训练深度框架的实践推荐指导,作者是Yoshua Bengio .感谢xuewei4d 推荐 《Machine Learning With Statistical And Causal Methods》 介绍: 用统计和因果方法做机器学习视频报告 《Machine Learning Course 180’》 介绍: 一个讲机器学习的Youtube视频教程。160集。系统程度跟书可比拟。 《回归(regression)、梯度下降(gradient descent)》 介绍: 机器学习中的数学作者的研究方向是机器学习并行计算如果你还想了解一点其他的可以看看他博客的其他文章 《美团推荐算法实践》 介绍: 美团推荐算法实践从框架应用策略查询等分析 《Deep Learning for Answer Sentence Selection》 介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选取 《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural Networks for Web Search 》 介绍: CNN用于WEB搜索深度学习在文本计算中的应用 《Awesome Public Datasets》 介绍: Awesome系列中的公开数据集 《Search Engine Community》 介绍: 一个学术搜索引擎 《spaCy》 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库快的原因一是用Cython写的二是用了个很巧妙的hash技术加速系统的瓶颈NLP中稀松特征的存取 《Collaborative Filtering with Spark》 介绍: Fields是个数学研究中心,上面的这份ppt是来自Fields举办的活动中Russ Salakhutdinov带来的《大规模机器学习》分享 《Topic modeling 的经典论文》 介绍: Topic modeling 的经典论文,标注了关键点 《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks》 介绍: 多伦多大学与Google合作的新论文深度学习也可以用来下围棋据说能达到六段水平 《机器学习周刊第二期》 介绍: 新闻paper,课程booksystem,CES,Roboot此外还推荐一个深度学习入门与综述资料 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine Learning》 介绍: 18 free eBooks on Machine Learning 《Recommend :Hang Li Home》 介绍:Chief scientist of Noahs 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 《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING BIBLIOGRAPHY》 介绍: DEEPLEARNING.UNIVERSITY的论文库已经收录了963篇经过分类的深度学习论文了很多经典论文都已经收录 《MLMU.cz - Radim Řehůřek - Word2vec friends (7.1.2015)》 介绍: Radim Řehůřek(Gensim开发者)在一次机器学习聚会上的报告关于word2vec及其优化、应用和扩展很实用.国内网盘 《Introducing streaming k-means in Spark 1.2》 介绍:很多公司都用机器学习来解决问题提高用户体验。那么怎么可以让机器学习更实时和有效呢Spark MLlib 1.2里面的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了实时处理他们每半小时1TB的研究数据现在发布给大家用了。 《LDA入门与Java实现》 介绍: 这是一篇面向工程师的LDA入门笔记并且提供一份开箱即用Java实现。本文只记录基本概念与原理并不涉及公式推导。文中的LDA实现核心部分采用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地注解了在搜狗分类语料库上测试良好开源在GitHub上。 《AMiner - Open Science Platform》 介绍: AMiner是一个学术搜索引擎从学术网络中挖掘深度知识、面向科技大数据的挖掘。收集近4000万作者信息、8000万论文信息、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。 《What are some interesting Word2Vec results?》 介绍: Quora上的主题讨论Word2Vec的有趣应用Omer Levy提到了他在CoNLL2014最佳论文里的分析结果和新方法Daniel Hammack给出了找特异词的小应用并提供了(Python)代码 《机器学习公开课汇总》 介绍: 机器学习公开课汇总,虽然里面的有些课程已经归档过了但是还有个别的信息没有。感谢课程图谱的小编 《A First Course in Linear Algebra》 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年的信 《libfacedetection》 介绍:libfacedetection是深圳大学开源的一个人脸图像识别库。包含正面和多视角人脸检测两个算法.优点:速度快(OpenCV haaradaboost的2-3倍), 准确度高 (FDDB非公开类评测排名第二能估计人脸角度。 《Inverting a Steady-State》 介绍:WSDM2015最佳论文 把马尔可夫链理论用在了图分析上面比一般的propagation model更加深刻一些。通过全局的平稳分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理转移受到相邻的影响系数影响。可以用来反求每个节点的影响系数 《机器学习入门书单》 介绍:机器学习入门书籍具体介绍 《The Trouble with SVMs》 介绍: 非常棒的强调特征选择对分类器重要性的文章。情感分类中根据互信息对复杂高维特征降维再使用朴素贝叶斯分类器取得了比SVM更理想的效果训练和分类时间也大大降低——更重要的是不必花大量时间在学习和优化SVM上——特征也一样no free lunch 《Rise of the Machines》 介绍:CMU的统计系和计算机系知名教授Larry Wasserman 在《机器崛起》,对比了统计和机器学习的差异 《实例详解机器学习如何解决问题》 介绍:随着大数据时代的到来机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界机器学习都是一个炙手可热的方向但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重学术界侧重于对机器学习理论的研究工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。这篇文章是美团的实际环境中的实战篇 《Gaussian Processes for Machine Learning》 介绍:面向机器学习的高斯过程章节概要回归、分类、协方差函数、模型选择与超参优化、高斯模型与其他模型关系、大数据集的逼近方法等,微盘下载 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in Python》 介绍:Python下的文本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 《Blocks》 介绍:Blocks是基于Theano的神经网络搭建框架集成相关函数、管道和算法帮你更快地创建和管理NN模块. 《Introduction to Machine Learning》 介绍:机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to Machine Learning“近期刚刚开课课程4K高清视频同步到Youtube上目前刚刚更新到 2.4 Exponential Families,课程视频playlist, 感兴趣的同学可以关注非常适合入门. 《Collaborative Feature Learning from Social Media》 介绍:用社交用户行为学习图片的协同特征可更好地表达图片内容相似性。由于不依赖于人工标签(标注)可用于大规模图片处理难在用户行为数据的获取和清洗利用社会化特征的思路值得借鉴. 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time series》 介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时间序列异常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍其中对异常的定义和分析很值得参考文中也提到——异常是强针对性的某个领域开发的异常检测在其他领域直接用可不行. 《Empower Your Team to Deal with Data-Quality Issues》 介绍:聚焦数据质量问题的应对数据质量对各种规模企业的性能和效率都至关重要文中总结出(不限于)22种典型数据质量问题显现的信号以及典型的数据质量解决方案(清洗、去重、统一、匹配、权限清理等) 《中文分词入门之资源》 介绍:中文分词入门之资源. 《Deep Learning Summit, San Francisco, 2015》 介绍:15年旧金山深度学习峰会视频集萃,国内云盘 《Introduction to Conditional Random Fields》 介绍:很好的条件随机场(CRF)介绍文章,作者的学习笔记 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks》 介绍: 来自Stanford用神经网络实现快速准确的依存关系解析器 《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice for Using GPUs in Deep Learning》 介绍:做深度学习如何选择GPU的建议 《Sparse Linear Models》 介绍: Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-Up上的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年同主题报告 、讲义. 《Awesome Computer Vision》 介绍: 分类整理的机器视觉相关资源列表秉承Awesome系列风格有质有量!作者的更新频率也很频繁 《Adam Szeidl》 介绍: social networks course 《Building and deploying large-scale machine learning pipelines》 介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署. 《人脸识别开发包》 介绍: 人脸识别二次开发包免费可商用有演示、范例、说明书. 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch》 介绍: 采用Torch用深度学习网络理解NLP来自Facebook 人工智能的文章. 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP》 介绍: 来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei Li一篇有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy来刻画NLP中各项任务的难度. 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond》 介绍: 信息检索排序模型BM25(Besting Matching)。1从经典概率模型演变而来 2捕捉了向量空间模型中三个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并且含有集成学习的思想组合了BM11和BM15两个模型。4作者是BM25的提出者和Okapi实现者Robertson. 《Introduction to ARMA Time Series Models – simplified》 介绍: 自回归滑动平均(ARMA)时间序列的简单介绍ARMA是研究时间序列的重要方法由自回归模型AR模型与滑动平均模型MA模型为基础“混合”构成. 《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for Machine Translation》 介绍: 把来自target的attention signal加入source encoding CNN的输入得到了比BBN的模型好的多neural network joint model 《Spices form the basis of food pairing in Indian cuisine》 介绍: 揭开印度菜的美味秘诀——通过对大量食谱原料关系的挖掘发现印度菜美味的原因之一是其中的味道互相冲突很有趣的文本挖掘研究 《HMM相关文章索引》 介绍: HMM相关文章,此外推荐中文分词之HMM模型详解 《Zipfs and Heaps law》 介绍: 1)词频与其降序排序的关系,最著名的是语言学家齐夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s law,即二者成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,1924- 2010)引入参数修正了对甚高频和甚低频词的刻画 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 《I am Jürgen Schmidhuber, AMA》 介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me Anything)主题有不少RNN和AI、ML的干货内容关于开源思想方法建议……耐心阅读相信你也会受益匪浅. 《学术种子网站AcademicTorrents》 介绍: 成G上T的学术数据HN近期热议话题,主题涉及机器学习、NLP、SNA等。下载最简单的方法通过BT软件RSS订阅各集合即可 《机器学习交互速查表》 介绍: Scikit-Learn官网提供在原有的Cheat Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接方便浏览 《A Full Hardware Guide to Deep Learning》 介绍: 深度学习的全面硬件指南从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe 《行人检测(Pedestrian Detection)资源》 介绍:Pedestrian Detection paper data 《A specialized face-processing network consistent with the representational geometry of monkey face patches》 介绍: 【神经科学碰撞人工智能】在脸部识别上你我都是专家即使细微的差别也能辨认。研究已证明人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种人类使用梭状回面孔区FFA。Khaligh-Razavi等通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完美结合。 《Neural Net in C Tutorial》 介绍: 神经网络C教程,本文介绍了用可调节梯度下降和可调节动量法设计和编码经典BP神经网络网络经过训练可以做出惊人和美妙的东西出来。此外作者博客的其他文章也很不错。 《How to Choose a Neural Network》 介绍:deeplearning4j官网提供的实际应用场景NN选择参考表列举了一些典型问题建议使用的神经网络 《Deep Learning (Python, C/C, Java, Scala, Go)》 介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C, Java, Scala, Go多个版本的代码 《Deep Learning Tutorials》 介绍:深度学习教程,github 《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: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. 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》 介绍:Google对Facebook DeepFace的有力回击—— FaceNet在LFW(Labeled Faces in the Wild)上达到99.63%准确率(新纪录)FaceNet embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类. 《MLlib中的Random Forests和Boosting》 介绍:本文来自Databricks公司网站的一篇博客文章由Joseph Bradley和Manish Amde撰写文章主要介绍了Random Forests和Gradient-Boosted TreesGBTs算法和他们在MLlib中的分布式实现以及展示一些简单的例子并建议该从何处上手.中文版. 《Sum-Product Networks(SPN) 》 介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN提供论文和实现代码. 《Neural Network Dependency Parser》 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、准确目前可处理中英文语料基于《A Fast and Accurate Dependency Parser Using Neural Networks》 思路实现. 《神经网络语言模型》 介绍:本文根据神经网络的发展历程详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的形式其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton, 2007],SENNA等重要变形总结的特别好. 《Classifying Spam Emails using Text and Readability Features》 介绍:经典问题的新研究利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。 《BCI Challenge NER 2015》 介绍:Kaggle脑控计算机交互(BCI)竞赛优胜方案源码及文档包括完整的数据处理流程是学习Python数据处理和Kaggle经典参赛框架的绝佳实例 《IPOL Journal · Image Processing On Line》 介绍:IPOL在线图像处理是图像处理和图像分析的研究期刊每篇文章都包含一个算法及相应的代码、Demo和实验文档。文本和源码是经过了同行评审的。IPOL是开放的科学和可重复的研究期刊。我一直想做点类似的工作拉近产品和技术之间的距离. 《Machine learning classification over encrypted data》 介绍:出自MIT研究加密数据高效分类问题. 《purine2》 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,支持构建各种并行的架构在多机多卡同步更新参数的情况下基本达到线性加速。12块Titan 20小时可以完成Googlenet的训练。 《Machine Learning Resources》 介绍:这是一个机器学习资源库,虽然比较少.但蚊子再小也是肉.有突出部分.此外还有一个由zheng Rui整理的机器学习资源. 《Hands-on with machine learning》 介绍:Chase Davis在NICAR15上的主题报告材料用Scikit-Learn做监督学习的入门例子. 《The Natural Language Processing Dictionary》 介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年开始到目前积累了成千上万的专业词语解释,如果你是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让自己成长更快. 《PageRank Approach to Ranking National Football Teams》 介绍:通过分析1930年至今的比赛数据用PageRank计算世界杯参赛球队排行榜. 《R Tutorial》 介绍:R语言教程,此外还推荐一个R语言教程An Introduction to R. 《Fast unfolding of communities in large networks》 介绍:经典老文复杂网络社区发现的高效算法Gephi中的Community detection即基于此. 《NUML》 介绍: 一个面向 .net 的开源机器学习库,github地址 《synaptic.Js》 介绍: 支持node.js的JS神经网络库可在客户端浏览器中运行支持LSTM等 github地址 《Machine learning for package users with R (1): Decision Tree》 介绍: 决策树 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and Autoencoders》 介绍: 讨论深度学习自动编码器如何有效应对维数灾难,国内翻译 《Advanced Optimization and Randomized Methods》 介绍: CMU的优化与随机方法课程由A. Smola和S. 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CSE 559A, Spring 2015》 介绍:华盛顿大学的机器视觉(2015),参考资料Computer Vision: Algorithms and Applications. 《Mining of Massive Datasets》 介绍:Mining of Massive Datasets发布第二版,Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman 新版增加Jure Leskovec作为合作作者新增社交网络图数据挖掘、降维和大规模机器学习三章,电子版依旧免费. 《Learning Deep Learning》 介绍:一个深度学习资源页,资料很丰富. 《Learning Deep Learning》 介绍:免费电子书Learning Deep Learning. 《Tutorial: Machine Learning for Astronomy with Scikit-learn》 介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn. 《An Introduction to Random Forests for Beginners》 介绍:免费电子书随机森林入门指南. 《Top 10 data mining algorithms in plain English》 介绍:白话数据挖掘十大算法. 《An Inside Look at the Components of a Recommendation Engine》 介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统,国内译版. 《Advances in Extreme Learning Machines》 介绍:博士学位论文:ELM研究进展. 《10-minute tour of pandas》 介绍:Pandas十分钟速览,ipn. 《Data doesnt grow in tables: harvesting journalistic insight from documents》 介绍:面向数据新闻的文本挖掘. 《Time-lapse Mining from Internet Photos》 介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015). 《The Curse of Dimensionality in classification》 介绍:分类系统的维数灾难. 《Deep Learning vs Big Data: Who owns what?》 介绍:深度学习vs.大数据——从数据到知识版权的思考,[翻译版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707 《A Primer on Predictive Models》 介绍:预测模型入门. 《Demistifying LSTM Neural Networks》 介绍:深入浅出LSTM. 《ICLR 2015》 介绍:2015年ICLR会议视频与讲义. 《On Visualizing Data Well》 介绍:Ben Jones的数据可视化建议. 《Decoding Dimensionality Reduction, PCA and SVD》 介绍:解读数据降维/PCA/SVD. 《Supervised learning superstitions cheat sheet》 介绍:IPN:监督学习方法示例/对比参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN, Naive Bayes等方法. 《DopeLearning: A Computational Approach to Rap Lyrics Generation》 介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词. 《An Introduction to Random Indexing》 介绍:随机索引RI词空间模型专题. 《VDiscover》 介绍:基于机器学习的漏洞检测工具VDiscover. 《Minerva》 介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加速。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet训练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目的cxxnet相比采用动态数据流引擎提供更多灵活性。未来将和cxxnet一起整合为mxnet项目互取优势. 《CVPR 2015 paper》 介绍:2015年国际计算机视觉与模式识别会议paper. 《What are the advantages of different classification algorithms?》 介绍:Netflix工程总监眼中的分类算法深度学习优先级最低,中文版. 《Results for Microsoft COCO Image Captioning Challenge》 介绍:Codalab图像标注竞赛排行各家论文,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术相关论文. 《Caffe con Troll: Shallow Ideas to Speed Up Deep Learning》 介绍:基于Caffe的加速深度学习系统CcT. 《Low precision storage for deep learning》 介绍:深度学习(模型)低精度(训练与)存储. 《Model-Based Machine Learning (Early Access)》 介绍:新书预览:模型机器学习. 《Regret Analysis of Stochastic and Nonstochastic Multi-armed Bandit Problems》 介绍:免费电子书多臂老虎机,此外推荐Introduction to Bandits: Algorithms and Theory. 《Kaggle R Tutorial on Machine Learing》 介绍:基于Kaggles Titanic Competition的交互式R机器学习教程,介绍《Interactive R Tutorial: Machine Learning for the Titanic Competition》. 《Deep Learning深度学习学习笔记整理系列》 介绍:Deep Learning深度学习学习笔记整理系列. 《Introduction to Neural Machine Translation with GPUs 》 介绍:神经(感知)机器翻译介绍. 《Andrew Ng: Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning》 介绍:Andrew Ng关于深度学习/自学习/无监督特征学习的报告,国内云. 《Recurrent Neural Network Training with Dark Knowledge Transfer》 介绍:论文:通过潜在知识迁移训练RNN. 《Show Me The Money》 介绍:面向金融数据的情感分析工具. 《pyLDAvis》 介绍:(Python)主题模型交互可视化库pyLDAvis. 《Logistic Regression and Gradient Descent》 介绍:Logistic回归与优化实例教程. 《贾扬清微信讲座记录》 介绍:贾扬清谷歌大脑科学家、caffe缔造者微信讲座记录. 《sketch》 介绍:Theano/Blocks实现RNN手写字符串生成sketch. 《Web Scale Document Clustering: Clustering 733 Million Web Pages》 介绍:基于TopSig的海量(7亿)网页聚类. 《NAACL 2015 Proceedings on ACL Anthology》 介绍:NAACL 2015 论文papers. 《Stock Forecasting With Machine Learning - 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《UFLDL Recommended Readings》 介绍:UFLDL推荐的深度学习阅读列表. 《CSE 705: Deep Learning (Spring 2015)》 介绍:纽约州立大学布法罗分校2015年春季机器学习课程主页. 《Theano is a Deep learning Python library 》 介绍: Theano是主流的深度学习Python库之一亦支持GPU,入门比较难.推荐Theano tutorial,Document 《Statistical Language Models Based On Neural Networks》 介绍:博士论文:神经网络统计语言模型. 《文本数据的机器学习自动分类方法(上)》 介绍:文本数据的机器学习自动分类方法(下). 《Pixel Recurrent Neural Networks》 介绍:用RNN预测像素可以把被遮挡的图片补充完整. 《Computational Network Toolkit (CNTK)》 介绍:微软研究院把其深度学习工具包CNTK,想进一步了解和学习CNTK的同学可以看前几天公布的《CNTK白皮书》An Introduction to Computational Networks and the Computational Network Toolkit. 《Kalman and Bayesian Filters in Python》 介绍: 卡尔曼滤波器教材用尽量少的数学和推导传授直觉和经验全部Python示例内容覆盖卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波等包括练习和参考答案 《Statistical inference for data science》 介绍:在线免费书:面向数据科学的统计推断R示例代码很不错GitHub. 《Learning Deep Architectures for AI》 介绍:这本书是由Yoshua Bengio撰写的教程,其内容包含了学习人工智能所使用的深度学习架构的学习资源,书中的项目已停止更新DeepLearnToolbox. 《Machine Learning Tutorials》 介绍:这是一份机器学习和深度学习教程文章和资源的清单。这张清单根据各个主题进行撰写包括了许多与深度学习有关的类别、计算机视觉、加强学习以及各种架构. 《Data science ipython notebooks》 介绍:这是由Donne Martin策划收集的IPython笔记本。话题涵盖大数据、Hadoop、scikit-learn和科学Python堆栈以及很多其他方面的内容。至于深度学习像是TensorFlow、Theano和Caffe之类的框架也均被涵盖其中当然还有相关的特定构架和概念等. 《Open Source Deep Learning Server》 介绍:开源的深度学习服务,DeepDetect是C实现的基于外部机器学习/深度学习库目前是Caffe的API。给出了图片训练ILSVRC和文本训练基于字的情感分析NIPS15的样例以及根据图片标签索引到ElasticSearch中github. 《Data Mining, Analytics, Big Data, and Data Science》 介绍:这是国外的一个科技频道,涵盖了数据挖掘,分析以及数据科学类的文章.偶尔还有机器学习精选. 《Data Mining And Statistics: Whats The Connection?》 介绍:经典论文:数据挖掘与统计学. 《(NIPS’2015 Tutorial)Yoshua Bengio深度学习》 介绍:NIPS’2015 Tutorial by Yoshua Bengio. 《(NENO:Python based Deep Learning Framework》 介绍:Nervana Systems的开源深度学习框架neon发布. 《(Matt Might:Reading for graduate students》 介绍:犹他州大学Matt Might教授推荐的研究生阅读清单. 《Awesome Public Datasets》 介绍:开放数据集. 《Introduction to Probability - The Science of Uncertainty》 介绍:(edX)不确定性的科学——概率论导论(MITx). 《R software and tools for everyday use》 介绍:R语言开发常用软件/工具推荐. 《Implementing Dynamic memory networks》 介绍:动态记忆网络实现. 《Deeplearning4j 中文主页》 介绍:英文主页 《Big Data Analysis Learning Resources: 50 Courses, Blogs, Tutorials, And More For Mastering Big Data Analytics》 介绍:50个大数据分析最佳学习资源(课程、博客、教程等) 《A Full Hardware Guide to Deep Learning》 介绍:深度学习的全面硬件指南从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe,译文 《Deep Residual Networks》 介绍:kaiming开源作品 《The Definitive Guide to Natural Language Processing》 介绍:自然语言处理(NLP)权威指南 《Evaluating language identification performance》 介绍:如何在社会媒体上做语言检测没有数据怎么办推特官方公布了一个十分难得的数据集12万标注过的Tweets有70种语言 《ICLR 2016 Accepted Papers》 介绍:深度学习和机器学习重要会议ICLR 2016录取文章 《Machine Learning: An In-Depth, Non-Technical Guide - Part 1》 介绍:机器学习——深度非技术指南 《Data Storytelling 101: Helpful Tools for Gathering Ideas, Designing Content More》 介绍:数据叙事入门指南——创意生成/数据采集/内容设计相关资源推荐 《WikiTableQuestions: a Complex Real-World Question Understanding Dataset》 介绍:WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集 《Big Data: 35 Brilliant And Free Data Sources For 2016》 介绍:(2016版)35个超棒的免费大数据源 《SPARKNET: training deep networks in spark》 介绍:Ion Stoica和 Michael I. Jordan两位大家首次联手发文CAFFE和SPARK完美结合分布式深度学习混搭模式github 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning Bibliography | Memkite》 介绍:深度学习(分类)文献集 《Learning Deep Learning》 介绍:深度学习阅读列表 《Awesome42 The easiest way to find R packages》 介绍:探索R包的好网站Awesome 42 《MLbase:Distributed Machine Learning Made Easy》 介绍:MLbase是Prof. Dr. Tim Kraska的一个研究项目MLbase是一个分布式机器学习管理系统 《Deep Learning At Scale and At Ease》 介绍:分布式深度学习平台SINGA介绍 《Learn All About Apache Spark (100x Faster than Hadoop MapReduce)》 介绍:Spark视频集锦 《R For Deep Learning (I): Build Fully Connected Neural Network From Scratch》 介绍:R语言深度学习第一节:从零开始 《A Visual Introduction to Machine Learning》 介绍:图解机器学习 《Citation Network Dataset》 介绍:AMiner论文引用数据集(v7:2,244,021 papers and 4,354,534 citation relationships) 《Best Free Machine Learning Ebooks》 介绍:10本最佳机器学习免费书 《International Conference on Computer Vision (ICCV) 2015, Santiago》 介绍:ICCV15视频集 《CaffeOnSpark Open Sourced for Distributed Deep Learning on Big Data Clusters》 介绍::(Yahoo)基于Hadoop/Spark的分布式Caffe实现CaffeOnSpark 《A Short Introduction to Learning to Rank》 介绍:Learning to Rank简介 《Global Deep learning researcher》 介绍:全球深度学习专家列表,涵盖研究者主页 《Top Spark Ecosystem Projects》 介绍:Spark生态顶级项目汇总 《Proceedings of the 21st International Conference on Intelligent User Interfaces》 介绍:ACM IUI16论文集Conference Navigator - Proceedings 《Machine Learning: An In-Depth, Non-Technical Guide - Part 1》 介绍:深入机器学习,2,3,4 《Oxford Deep Learning》 介绍:Nando de Freitas在 Oxford 开设的深度学习课程,课程youtube地址,Google DeepMind的研究科学家,此外首页:computervisiontalks的内容也很丰富,如果你是做机器视觉方面的研究,推荐也看看其他内容.肯定收获也不小.还有,这位youtube主页顶过的视频也很有份量 《Neural Networks for Machine Learning》 介绍:Geoffrey Hinton在Coursera开设的MOOC 《Deep Learning News》 介绍:深度学习领域的Hacker news.紧跟深度学习的新闻、研究进展和相关的创业项目。从事机器学习,深度学习领域的朋友建议每天看一看 《Maxout Networks》 介绍:Maxout网络剖析 《Advances in Neural Information Processing Systems》 介绍:NIPS领域的会议paper集锦 《Machine learning applications in genetics and genomics》 介绍:机器学习在生物工程领域的应用,如果你从事生物工程领域,可以先阅读一篇文章详细介绍 《Deep Learning in Bioinformatics》 介绍:深度学习在生物信息学领域的应用 《A Few Useful Things to Know about Machine Learning》 介绍:一些关于机器学习需要知道知识,对于刚刚入门机器学习的同学应该读一读 《Cambridge Machine Learning Group》 介绍:剑桥大学机器学习用户组主页,网罗了剑桥大学一些机器学习领域专家与新闻 《Randy Olsons data analysis and machine learning projects》 介绍:Randy Olsons的一些数据分析与机器学习项目库,是学习实践的好材料 《GoLearn:Golang machine learning library》 介绍:Golang机器学习库,简单,易扩展 《Swift Ai》 介绍:用Swift开发苹果应用的倒是很多而用来做机器学习的就比较少了.Swift Ai在这方面做了很多聚集.可以看看 《Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year old》 介绍:如何向一位5岁的小朋友解释支持向量机(SVM) 《reddit Machine learning》 介绍: reddit的机器学习栏目 《ComputerVision resource》 介绍: 计算机视觉领域的一些牛人博客超有实力的研究机构等的网站链接.做计算机视觉方向的朋友建议多关注里面的资源 《Multimedia Laboratory Homepage》 介绍:香港中文大学深度学习研究主页,此外研究小组对2013年deep learning 的最新进展和相关论文做了整理,其中useful links的内容很受益 《Search Engines that Learn from Their Users》 介绍: 这是一篇关于搜索引擎的博士论文,对现在普遍使用的搜索引擎googlebing等做了分析.对于做搜索类产品的很有技术参考价值 《Deep Learning Books》 介绍: 深度学习书籍推荐(毕竟这类书比较少). 《Deep Learning Books》 介绍: 深度学习书籍推荐(毕竟这类书比较少). 《Towards Bayesian Deep Learning: A Survey》 介绍: 贝叶斯定理在深度学习方面的研究论文. 《Revisiting Distributed Synchronous SGD》 介绍: 来自谷歌大脑的重温分布式梯度下降.同时推荐大规模分布式深度网络 《Research Issues in Social Computing》 介绍: 社交计算研究相关问题综述. 《What are some important areas of research in social computing right now?》 介绍: 社交计算应用领域概览,里面有些经典论文推荐 《Collaborative Filtering Recommender Systems》 介绍: 协同过滤在推荐系统应用. 《Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations》 介绍: 协同过滤在内容推荐的研究. 《Unifying User-based and Item-based Collaborative Filtering Approaches by Similarity Fusion》 介绍: 协同过滤经典论文. 《Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms》 介绍: 协同过滤算法. 《Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering》 介绍: 亚马逊对于协同过滤算法应用. 《Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets》 介绍: 协同过滤的隐式反馈数据集处理. 《Tutorials, papers and code for computer graphics, fractals and demoscene》 介绍: 计算机图形几何等论文教程代码.做计算机图形的推荐收藏. 《ELEN 6886 Sparse Representation and High-Dimensional Geometry》 介绍: 推荐哥伦比亚大学课程稀疏表示和高维几何.12年由Elsevier、13年至今由PAMI(仍由Elsevier赞助)设立的青年研究者奖(Young Researcher Award)授予完成博士学位后七年内取得杰出贡献的由CV社区提名在CVPR会议上宣布。2015年得主是哥大助理教授John Wright09年《健壮人脸识别的稀疏表示法》引用已超5K. 《Software engineer how to learning Machine learning》 介绍: CMU机器学习系著名教授Alex Smola在Quora对于《程序员如何学习Machine Learning》的建议Alex推荐了不少关于线性代数、优化、系统、和统计领域的经典教材和资料. 《Book review: Fundamentals of Deep Learning》 介绍: 书籍推荐,深度学习基础.源码
http://wiki.neutronadmin.com/news/342278/

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