- 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: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤,探索推荐引擎内部的秘密,第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 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 don't 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文
- 《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RankNet,LambdaRank,LambdaMART,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
*《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
- 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。