- 《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。
- 《Deep Learning》
介绍:Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著
- 《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