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、DeepLearning.译文part1
介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber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.
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.
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.
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/
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
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 Bayes,LogisticRegression,SVM,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
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.
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ZoubinGhahramani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...
介绍:对深度学习和representationlearning最新进展有兴趣的同学可以了解一下
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 toInformation 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
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 don't understand things. You just get usedto them."
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 ofModels, 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
介绍:【“机器学习”是什么?】JohnPlatt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
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
介绍:这篇文章主 要是以Learning toRank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。ChirsBurges,微软的机器学习大神,Yahoo 2010 Learning to RankChallenge第一名得主,排序模型方面有RankNet,LambdaRank,LambdaMART,尤其以LambdaMART最为突出,代表论文为: FromRankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview此外,Burges还有很多有名的代表作,比如:A Tutorial onSupport Vector Machines for Pattern Recognition
SomeNotes on Applied Mathematics for Machine Learning
介绍:100Best GitHub: Deep Learning
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II,III,IV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
*《DeepLearning 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。
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
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)
介绍: (CRANTask 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
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.
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。
DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)
DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)
DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(四)
DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(五)
DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(六)
DeepLearning(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)
转自:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md
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