轉(zhuǎn)自：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md#

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• 《Brief History of Machine Learning》

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介紹:這是一篇介紹機器學習歷史的文章，介紹很全面，從感知機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、SVM、Adaboost到隨機森林、Deep Learning.譯文part1

• 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》

介紹:這是瑞士人工智能實驗室Jurgen Schmidhuber寫的最新版本《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習綜述》本綜述的特點是以時間排序，從1940年開始講起，到60-80年代，80-90年代，一直講到2000年后及最近幾年的進展。涵蓋了deep learning里各種tricks，引用非常全面.

• 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning Library》

介紹:這是一份python機器學習庫,如果您是一位python工程師而且想深入的學習機器學習.那么這篇文章或許能夠幫助到你.

• 《How to Layout and Manage Your Machine Learning Project》

介紹:這一篇介紹如果設(shè)計和管理屬于你自己的機器學習項目的文章，里面提供了管理模版、數(shù)據(jù)管理與實踐方法.

• 《Machine Learning is Fun!》

介紹:如果你還不知道什么是機器學習，或則是剛剛學習感覺到很枯燥乏味。那么推薦一讀。這篇文章已經(jīng)被翻譯成中文,如果有興趣可以移步http://blog.jobbole.com/67616/

• 《R語言參考卡片》

介紹:R語言是機器學習的主要語言,有很多的朋友想學習R語言，但是總是忘記一些函數(shù)與關(guān)鍵字的含義。那么這篇文章或許能夠幫助到你

• 《Choosing a Machine Learning Classifier》

介紹:我該如何選擇機器學習算法，這篇文章比較直觀的比較了Naive Bayes，Logistic Regression，SVM，決策樹等方法的優(yōu)劣，另外討論了樣本大小、Feature與Model權(quán)衡等問題。此外還有已經(jīng)翻譯了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

• 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep Networks》

介紹：深度學習概述：從感知機到深度網(wǎng)絡(luò)，作者對于例子的選擇、理論的介紹都很到位，由淺入深。翻譯版本：http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

• 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent Optimization》

  介紹:<機器學習與優(yōu)化>這是一本機器學習的小冊子, 短短300多頁道盡機器學習的方方面面. 圖文并茂, 生動易懂, 沒有一坨坨公式的煩惱. 適合新手入門打基礎(chǔ), 也適合老手溫故而知新. 比起MLAPP/PRML等大部頭, 也許這本你更需要!具體內(nèi)容推薦閱讀:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

• 《深度學習與統(tǒng)計學習理論》

介紹:作者是來自百度，不過他本人已經(jīng)在2014年4月份申請離職了。但是這篇文章很不錯如果你不知道深度學習與支持向量機/統(tǒng)計學習理論有什么聯(lián)系？那么應該立即看看這篇文章.

• 《計算機科學中的數(shù)學》

介紹:這本書是由谷歌公司和MIT共同出品的計算機科學中的數(shù)學：Mathematics for Computer Science，Eric Lehman et al 2013 。分為5大部分：1）證明，歸納。2）結(jié)構(gòu)，數(shù)論，圖。3）計數(shù)，求和，生成函數(shù)。4）概率，隨機行走。5）遞歸。等等

• 《信息時代的計算機科學理論(Foundations of Data Science)》

介紹：信息時代的計算機科學理論,目前國內(nèi)有紙質(zhì)書購買，iTunes購買

• 《Data Science with R》

介紹:這是一本由雪城大學新編的第二版《數(shù)據(jù)科學入門》教材：偏實用型，淺顯易懂，適合想學習R語言的同學選讀。

• 《Twenty Questions for Donald Knuth》

介紹:這并不是一篇文檔或書籍。這是篇向圖靈獎得主Donald Knuth提問記錄稿： 近日， Charles Leiserson, Al Aho, Jon Bentley等大神向Knuth提出了20個問題，內(nèi)容包括TAOCP，P/NP問題，圖靈機，邏輯，以及為什么大神不用電郵等等。

• 《Automatic Construction and Natural-Language Description of Nonparametric Regression Models》

介紹：不會統(tǒng)計怎么辦？不知道如何選擇合適的統(tǒng)計模型怎么辦？那這篇文章你的好好讀一讀了麻省理工Joshua B. Tenenbaum和劍橋Zoubin Ghahramani合作，寫了一篇關(guān)于automatic statistician的文章?？梢宰詣舆x擇回歸模型類別，還能自動寫報告...

• 《ICLR 2014論文集》

介紹:對深度學習和representation learning最新進展有興趣的同學可以了解一下

• 《Introduction to Information Retrieval》

介紹：這是一本信息檢索相關(guān)的書籍，是由斯坦福Manning與谷歌副總裁Raghavan等合著的Introduction to Information Retrieval一直是北美最受歡迎的信息檢索教材之一。最近作者增加了該課程的幻燈片和作業(yè)。IR相關(guān)資源：http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

• 《Machine learning in 10 pictures》

介紹:Deniz Yuret用10張漂亮的圖來解釋機器學習重要概念：1. Bias/Variance Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam's razor 4. Feature combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative / Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

• 《雅虎研究院的數(shù)據(jù)集匯總》

介紹：雅虎研究院的數(shù)據(jù)集匯總： 包括語言類數(shù)據(jù)，圖與社交類數(shù)據(jù)，評分與分類數(shù)據(jù)，計算廣告學數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)，競賽數(shù)據(jù)，以及系統(tǒng)類的數(shù)據(jù)。

• 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》

介紹：這是一本斯坦福統(tǒng)計學著名教授Trevor Hastie和Robert Tibshirani的新書，并且在2014年一月已經(jīng)開課：https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

• Best Machine Learning Resources for Getting Started

介紹：機器學習最佳入門學習資料匯總是專為機器學習初學者推薦的優(yōu)質(zhì)學習資源，幫助初學者快速入門。而且這篇文章的介紹已經(jīng)被翻譯成中文版。如果你不怎么熟悉，那么我建議你先看一看中文的介紹。

• My deep learning reading list

介紹:主要是順著Bengio的PAMI review的文章找出來的。包括幾本綜述文章，將近100篇論文，各位山頭們的Presentation。全部都可以在google上找到。

• Cross-Language Information Retrieval

介紹：這是一本書籍，主要介紹的是跨語言信息檢索方面的知識。理論很多

• 探索推薦引擎內(nèi)部的秘密，第 1 部分: 推薦引擎初探

介紹:本文共有三個系列，作者是來自IBM的工程師。它主要介紹了推薦引擎相關(guān)算法，并幫助讀者高效的實現(xiàn)這些算法。?探索推薦引擎內(nèi)部的秘密，第 2 部分: 深度推薦引擎相關(guān)算法 - 協(xié)同過濾,探索推薦引擎內(nèi)部的秘密，第 3 部分: 深度推薦引擎相關(guān)算法 - 聚類

• 《Advice for students of machine learning》

介紹：康奈爾大學信息科學系助理教授David Mimno寫的《對機器學習初學者的一點建議》， 寫的挺實際，強調(diào)實踐與理論結(jié)合，最后還引用了馮 ? 諾依曼的名言: "Young man, in mathematics you don't understand things. You just get used to them."

• 分布式并行處理的數(shù)據(jù)

介紹：這是一本關(guān)于分布式并行處理的數(shù)據(jù)《Explorations in Parallel Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and Exercises》,作者是斯坦福的James L. McClelland。著重介紹了各種神級網(wǎng)絡(luò)算法的分布式實現(xiàn),做Distributed Deep Learning 的童鞋可以參考下

• 《“機器學習”是什么？》

介紹:【“機器學習”是什么？】John Platt是微軟研究院杰出科學家，17年來他一直在機器學習領(lǐng)域耕耘。近年來機器學習變得炙手可熱，Platt和同事們遂決定開設(shè)博客，向公眾介紹機器學習的研究進展。機器學習是什么，被應用在哪里？來看Platt的這篇博文

• 《2014年國際機器學習大會ICML 2014 論文》

介紹：2014年國際機器學習大會（ICML）已經(jīng)于6月21-26日在國家會議中心隆重舉辦。本次大會由微軟亞洲研究院和清華大學聯(lián)手主辦，是這個有著30多年歷史并享譽世界的機器學習領(lǐng)域的盛會首次來到中國，已成功吸引海內(nèi)外1200多位學者的報名參與。干貨很多，值得深入學習下

• 《Machine Learning for Industry: A Case Study》

介紹：這篇文章主要是以Learning to Rank為例說明企業(yè)界機器學習的具體應用，RankNet對NDCG之類不敏感，加入NDCG因素后變成了LambdaRank，同樣的思想從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改為應用到Boosted Tree模型就成就了LambdaMART。Chirs Burges，微軟的機器學習大神，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最為突出，代表論文為：?From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview?此外，Burges還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

介紹:100 Best GitHub: Deep Learning

• 《UFLDL-斯坦福大學Andrew Ng教授“Deep Learning”教程》

介紹:本教程將闡述無監(jiān)督特征學習和深度學習的主要觀點。通過學習，你也將實現(xiàn)多個功能學習/深度學習算法，能看到它們?yōu)槟愎ぷ?#xff0c;并學習如何應用/適應這些想法到新問題上。本教程假定機器學習的基本知識（特別是熟悉的監(jiān)督學習，邏輯回歸，梯度下降的想法），如果你不熟悉這些想法，我們建議你去這里機器學習課程，并先完成第II，III，IV章（到邏輯回歸）。此外這關(guān)于這套教程的源代碼在github上面已經(jīng)有python版本了?UFLDL Tutorial Code

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

介紹:這份文檔來自微軟研究院,精髓很多。如果需要完全理解，需要一定的機器學習基礎(chǔ)。不過有些地方會讓人眼前一亮,毛塞頓開。

• Understanding Convolutions

介紹:這是一篇介紹圖像卷積運算的文章，講的已經(jīng)算比較詳細的了

• 《Machine Learning Summer School》

介紹：每天請一個大牛來講座，主要涉及機器學習，大數(shù)據(jù)分析，并行計算以及人腦研究。https://www.youtube.com/user/smolix?（需翻墻）

• 《Awesome Machine Learning》

介紹：一個超級完整的機器學習開源庫總結(jié)，如果你認為這個碉堡了，那后面這個列表會更讓你驚訝：【Awesome Awesomeness】,國內(nèi)已經(jīng)有熱心的朋友進行了翻譯中文介紹，機器學習數(shù)據(jù)挖掘免費電子書

• 斯坦福《自然語言處理》課程視頻

介紹:ACL候任主席、斯坦福大學計算機系Chris Manning教授的《自然語言處理》課程所有視頻已經(jīng)可以在斯坦福公開課網(wǎng)站上觀看了（如Chrome不行，可用IE觀看） 作業(yè)與測驗也可以下載。

• 《Deep Learning and Shallow Learning》

介紹:對比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文，來著浙大畢業(yè)、MIT 讀博的 Chiyuan Zhang 的博客。

• 《Recommending music on Spotify with deep learning》

介紹:利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做音樂推薦。

• 《Neural Networks and Deep Learning》

介紹：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的免費在線書，已經(jīng)寫了三章了，還有對應的開源代碼：https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning?愛好者的福音。

• 《Java Machine Learning》

介紹：Java機器學習相關(guān)平臺和開源的機器學習庫，按照大數(shù)據(jù)、NLP、計算機視覺和Deep Learning分類進行了整理。看起來挺全的，Java愛好者值得收藏。

• 《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》

介紹：機器學習最基本的入門文章，適合零基礎(chǔ)者

• 《機器學習常見算法分類匯總》

介紹：機器學習的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面是學習的方式，第二個方面是算法的類似性。

• 《機器學習經(jīng)典論文/survey合集》

介紹：看題目你已經(jīng)知道了是什么內(nèi)容,沒錯。里面有很多經(jīng)典的機器學習論文值得仔細與反復的閱讀。

• 《機器學習視頻庫》

介紹：視頻由加州理工學院（Caltech）出品。需要英語底子。

• 《機器學習經(jīng)典書籍》

介紹：總結(jié)了機器學習的經(jīng)典書籍，包括數(shù)學基礎(chǔ)和算法理論的書籍，可做為入門參考書單。

• 《16 Free eBooks On Machine Learning》

介紹:16本機器學習的電子書，可以下載下來在pad，手機上面任意時刻去閱讀。不多我建議你看完一本再下載一本。

• 《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to Mavens》

介紹:標題很大，從新手到專家。不過看完上面所有資料?？隙ㄊ菍＜伊?/p>

• 《機器學習最佳入門學習資料匯總》

介紹：入門的書真的很多，而且我已經(jīng)幫你找齊了。

• 《Sibyl》

介紹：Sibyl 是一個監(jiān)督式機器學習系統(tǒng)，用來解決預測方面的問題，比如 YouTube 的視頻推薦。

• 《Neural Network & Text Mining》

介紹:關(guān)于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的總結(jié)

• 《前景目標檢測1（總結(jié)）》

介紹:計算機視覺入門之前景目標檢測1（總結(jié)）

• 《行人檢測》

介紹:計算機視覺入門之行人檢測

• 《Deep Learning – important resources for learning and understanding》

介紹:Important resources for learning and understanding . Is awesome

• 《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》

介紹:這又是一篇機器學習初學者的入門文章。值得一讀

• 《Neural Networks and Deep Learning》

介紹:在線Neural Networks and Deep Learning電子書

• 《Python 網(wǎng)頁爬蟲 & 文本處理 & 科學計算 & 機器學習 & 數(shù)據(jù)挖掘兵器譜》

介紹:python的17個關(guān)于機器學習的工具

• 《神奇的伽瑪函數(shù)(上)》

介紹:下集在這里神奇的伽瑪函數(shù)(下)

• 《分布式機器學習的故事》

介紹:作者王益目前是騰訊廣告算法總監(jiān)，王益博士畢業(yè)后在google任研究。這篇文章王益博士7年來從谷歌到騰訊對于分布機器學習的所見所聞。值得細讀

• 《機器學習提升之道（Level-Up Your Machine Learning）》

介紹:把機器學習提升的級別分為0~4級，每級需要學習的教材和掌握的知識。這樣，給機器學習者提供一個上進的路線圖，以免走彎路。另外，整個網(wǎng)站都是關(guān)于機器學習的，資源很豐富。

• 《Machine Learning Surveys》

介紹:機器學習各個方向綜述的網(wǎng)站

• 《Deep Learning Reading list》

介紹:深度學習閱資源列表

• 《Deep Learning: Methods and Applications》

介紹：這是一本來自微的研究員 li Peng和Dong Yu所著的關(guān)于深度學習的方法和應用的電子書

• 《Machine Learning Summer School 2014》

介紹:2014年七月CMU舉辦的機器學習夏季課剛剛結(jié)束 有近50小時的視頻、十多個PDF版幻燈片，覆蓋 深度學習，貝葉斯，分布式機器學習，伸縮性 等熱點話題。所有13名講師都是牛人：包括大牛Tom Mitchell （他的［機器學習］是名校的常用教材），還有CMU李沐 .（1080P高清喲）

• 《Sibyl: 來自Google的大規(guī)模機器學習系統(tǒng)》

介紹:在今年的IEEE/IFIP可靠系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)（DSN）國際會議上，Google軟件工程師Tushar Chandra做了一個關(guān)于Sibyl系統(tǒng)的主題演講。 Sibyl是一個監(jiān)督式機器學習系統(tǒng)，用來解決預測方面的問題，比如YouTube的視頻推薦。詳情請閱讀google sibyl

• 《Building a deeper understanding of images》

介紹:谷歌研究院的Christian Szegedy在谷歌研究院的博客上簡要地介紹了他們今年參加ImageNet取得好成績的GoogLeNet系統(tǒng).是關(guān)于圖像處理的。

• 《Bayesian network 與python概率編程實戰(zhàn)入門》

介紹:貝葉斯學習。如果不是很清可看看概率編程語言與貝葉斯方法實踐

• 《AMA: Michael I Jordan》

介紹:網(wǎng)友問伯克利機器學習大牛、美國雙料院士Michael I. Jordan："如果你有10億美金，你怎么花？Jordan: "我會用這10億美金建造一個NASA級別的自然語言處理研究項目。"

• 《機器學習&數(shù)據(jù)挖掘筆記_16（常見面試之機器學習算法思想簡單梳理）》

介紹:常見面試之機器學習算法思想簡單梳理,此外作者還有一些其他的機器學習與數(shù)據(jù)挖掘文章和深度學習文章,不僅是理論還有源碼。

• 《文本與數(shù)據(jù)挖掘視頻匯總》

介紹：Videolectures上最受歡迎的25個文本與數(shù)據(jù)挖掘視頻匯總

• 《怎么選擇深度學習的GPUs》

介紹:在Kaggle上經(jīng)常取得不錯成績的Tim Dettmers介紹了他自己是怎么選擇深度學習的GPUs, 以及個人如何構(gòu)建深度學習的GPU集群:?http://t.cn/RhpuD1G

• 《對話機器學習大神Michael Jordan：深度模型》

介紹:對話機器學習大神Michael Jordan

• 《Deep Learning 和 Knowledge Graph 引爆大數(shù)據(jù)革命》

介紹:還有２，３部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

• 《Deep Learning 教程翻譯》

介紹:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程，國內(nèi)的機器學習愛好者很熱心的把這個教程翻譯成了中文。如果你英語不好，可以看看這個

• 《Deep Learning 101》

介紹:因為近兩年來，深度學習在媒體界被炒作很厲害（就像大數(shù)據(jù)）。其實很多人都還不知道什么是深度學習。這篇文章由淺入深。告訴你深度學究竟是什么！

• 《UFLDL Tutorial》

介紹:這是斯坦福大學做的一免費課程（很勉強），這個可以給你在深度學習的路上給你一個學習的思路。里面提到了一些基本的算法。而且告訴你如何去應用到實際環(huán)境中。中文版

• 《Toronto Deep Learning Demos》

介紹:這是多倫多大學做的一個深度學習用來識別圖片標簽／圖轉(zhuǎn)文字的demo。是一個實際應用案例。有源碼

• 《Deep learning from the bottom up》

介紹:機器學習模型，閱讀這個內(nèi)容需要有一定的基礎(chǔ)。

• 《R工具包的分類匯總》

介紹: (CRAN Task Views, 34種常見任務(wù),每個任務(wù)又各自分類列舉若干常用相關(guān)工具包) 例如: 機器學習，自然語言處理，時間序列分析，空間信息分析，多重變量分析，計量經(jīng)濟學，心理統(tǒng)計學，社會學統(tǒng)計，化學計量學，環(huán)境科學，藥物代謝動力學 等

• 《機器學習常見算法分類匯總》

介紹: 機器學習無疑是當前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個熱點內(nèi)容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文為您總結(jié)一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中參考.

• 《Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列》

介紹: 很多干貨，而且作者還總結(jié)了好幾個系列。另外還作者還了一個文章導航.非常的感謝作者總結(jié)。

Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（二）

Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（三）

Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（四）

Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（五）

Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（六）

Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（七）

DeepLearning（深度學習）學習筆記整理系列之（八）

• 《Tutorials Session A - Deep Learning for Computer Vision》

介紹:傳送理由：Rob Fergus的用深度學習做計算機是覺的NIPS 2013教程。有mp4, mp3, pdf各種下載?他是紐約大學教授，目前也在Facebook工作，他2014年的8篇論文

• 《FudanNLP》

介紹:FudanNLP，這是一個復旦大學計算機學院開發(fā)的開源中文自然語言處理（NLP）工具包 Fudan NLP里包含中文分詞、關(guān)鍵詞抽取、命名實體識別、詞性標注、時間詞抽取、語法分析等功能，對搜索引擎 文本分析等極為有價值。

• 《Open Sourcing ml-ease》

介紹:LinkedIn 開源的機器學習工具包,支持單機, Hadoop cluster，和 Spark cluster 重點是 logistic regression 算法

• 《機器學習周刊》

介紹:對于英語不好，但又很想學習機器學習的朋友。是一個大的福利。機器學習周刊目前主要提供中文版，還是面向廣大國內(nèi)愛好者，內(nèi)容涉及機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、并行系統(tǒng)、圖像識別、人工智能、機器人等等。謝謝作者

• 《線性代數(shù)》

介紹：《線性代數(shù)》是《機器學習》的重要數(shù)學先導課程。其實《線代》這門課講得淺顯易懂特別不容易，如果一上來就講逆序數(shù)及羅列行列式性質(zhì)，很容易讓學生失去學習的興趣。我個人推薦的最佳《線性代數(shù)》課程是麻省理工Gilbert Strang教授的課程。?課程主頁

• 《Big-data》

介紹:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理資源、工具不完備列表，從框架、分布式編程、分布式文件系統(tǒng)、鍵值數(shù)據(jù)模型、圖數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)可視化、列存儲、機器學習等。很贊的資源匯總。

• 《machine learning for smart dummies》

介紹:雅虎邀請了一名來自本古里安大學的訪問學者，制作了一套關(guān)于機器學習的系列視頻課程。本課程共分為7期，詳細講解了有關(guān)SVM, boosting, nearest neighbors, decision trees 等常規(guī)機器學習算法的理論基礎(chǔ)知識。

• 《Entanglement-Based Quantum Machine Learning》

介紹:應對大數(shù)據(jù)時代，量子機器學習的第一個實驗?paper 下載

• 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True Love》

介紹:Wired雜志報道了UCLA數(shù)學博士Chris McKinlay （圖1）通過大數(shù)據(jù)手段+機器學習方法破解婚戀網(wǎng)站配對算法找到真愛的故事,通過Python腳本控制著12個賬號，下載了婚戀網(wǎng)站2萬女用戶的600萬問題答案，對他們進行了統(tǒng)計抽樣及聚類分析（圖2，3），最后終于收獲了真愛。科技改變命運！

• 《Underactuated Robotics》

介紹:MIT的Underactuated Robotics于 2014年10月1日開課，該課屬于MIT研究生級別的課程，對機器人和非線性動力系統(tǒng)感興趣的朋友不妨可以挑戰(zhàn)一下這門課程！

• 《mllib實踐經(jīng)驗(1)》

介紹:mllib實踐經(jīng)驗分享

• 《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web Spam》

介紹:Google用Deep Learning做的antispam(反垃圾郵件)

• 《NLP常用信息資源》

介紹:NLP常用信息資源*?《NLP常用信息資源》

• 《機器學習速查表》

介紹:機器學習速查表

• 《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer Science》

介紹：從1996年開始在計算機科學的論文中被引用次數(shù)最多的論文

• 《InfiniTAM: 基于深度圖像的體數(shù)據(jù)集成框架》

介紹：把今年的一個ACM Trans. on Graphics (TOG)論文中的代碼整理為一個開源的算法框架，共享出來了。歡迎大家使用?？梢詫崟r的采集3D數(shù)據(jù)、重建出三維模型。Online learning，GPU Random forest，GPU CRF也會后續(xù)公開。

• 《Hacker's guide to Neural Networks》

介紹：【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑客指南】現(xiàn)在，最火莫過于深度學習（Deep Learning），怎樣更好學習它？可以讓你在瀏覽器中，跑起深度學習效果的超酷開源項目ConvNetJS作者karpathy告訴你，最佳技巧是，當你開始寫代碼，一切將變得清晰。他剛發(fā)布了一本圖書，不斷在線更新

• 《Building a Production Machine Learning Infrastructure》

介紹：前Google廣告系統(tǒng)工程師Josh Wills 講述工業(yè)界和學術(shù)界機器學習的異同,大實話

• 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using Neo4j》

介紹：使用Neo4j?做電影評論的情感分析。

• 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning Bibliography》

介紹：不僅是資料，而且還對有些資料做了注釋。

• 《A primer on deeping learning》

介紹：深度學習入門的初級讀本

• 《Machine learning is teaching us the secret to teaching 》

介紹：機器學習教會了我們什么？

• 《scikit-learn：用于機器學習的Python模塊》

介紹：scikit-learn是在SciPy基礎(chǔ)上構(gòu)建的用于機器學習的Python模塊。

• 《對話機器學習大神Michael Jordan：解析領(lǐng)域中各類模型》

介紹：喬丹教授（Michael I. Jordan）教授是機器學習領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大牛，他對深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很濃厚的興趣。因此，很多提問的問題中包含了機器學習領(lǐng)域的各類模型，喬丹教授對此一一做了解釋和展望。

• 《A*搜索算法的可視化短教程》

介紹：A*搜索是人工智能基本算法，用于高效地搜索圖中兩點的最佳路徑, 核心是 g(n)+h(n): g(n)是從起點到頂點n的實際代價，h(n)是頂點n到目標頂點的估算代價。合集

• 《基于云的自然語言處理開源項目FudanNLP》

介紹：本項目利用了Microsoft Azure，可以在幾分種內(nèi)完成NLP on Azure Website的部署，立即開始對FNLP各種特性的試用，或者以REST API的形式調(diào)用FNLP的語言分析功能

• 《吳立德《概率主題模型&數(shù)據(jù)科學基礎(chǔ)》

介紹：現(xiàn)任復旦大學首席教授、計算機軟件博士生導師。計算機科學研究所副所長.內(nèi)部課程

• 《機器學習入門資源不完全匯總》

介紹：好東西的干貨真的很多

• 《收集從2014年開始深度學習文獻》

介紹：從硬件、圖像到健康、生物、大數(shù)據(jù)、生物信息再到量子計算等，Amund Tveit等維護了一個DeepLearning.University小項目：收集從2014年開始深度學習文獻，相信可以作為深度學習的起點,github

• 《EMNLP上兩篇關(guān)于股票趨勢的應用論文 》

介紹：EMNLP上兩篇關(guān)于stock trend?用到了deep model組織特征；?Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock Prediction用到了stock network。

• 《Bengio組（蒙特利爾大學LISA組）深度學習教程 》

介紹：作者是深度學習一線大牛Bengio組寫的教程，算法深入顯出，還有實現(xiàn)代碼，一步步展開。

• 《學習算法的Neural Turing Machine 》

介紹：許多傳統(tǒng)的機器學習任務(wù)都是在學習function，不過谷歌目前有開始學習算法的趨勢。谷歌另外的這篇學習Python程序的Learning to Execute也有相似之處

• 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing》

介紹：作者是華為技術(shù)有限公司，諾亞方舟實驗室，首席科學家的李航博士寫的關(guān)于信息檢索與自然語言處理的文章

• 《Rumor has it: Identifying Misinformation in Microblogs》

介紹：利用機用器學習在謠言的判別上的應用,此外還有兩個。一個是識別垃圾與虛假信息的paper.還有一個是網(wǎng)絡(luò)輿情及其分析技術(shù)

• 《R機器學習實踐》

介紹：該課程是網(wǎng)易公開課的收費課程，不貴，超級便宜。主要適合于對利用R語言進行機器學習，數(shù)據(jù)挖掘感興趣的人。

• 《大數(shù)據(jù)分析：機器學習算法實現(xiàn)的演化》

介紹：本章中作者總結(jié)了三代機器學習算法實現(xiàn)的演化：第一代非分布式的， 第二代工具如Mahout和Rapidminer實現(xiàn)基于Hadoop的擴展，第三代如Spark和Storm實現(xiàn)了實時和迭代數(shù)據(jù)處理。BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP

• 《圖像處理，分析與機器視覺》

介紹：講計算機視覺的四部奇書（應該叫經(jīng)典吧）之一，另外三本是Hartley的《多圖幾何》、Gonzalez的《數(shù)字圖像處理》、Rafael C.Gonzalez / Richard E.Woods 的《數(shù)字圖像處理》

• 《LinkedIn最新的推薦系統(tǒng)文章Browsemaps》

介紹：里面基本沒涉及到具體算法，但作者介紹了CF在LinkedIn的很多應用，以及他們在做推薦過程中獲得的一些經(jīng)驗。最后一條經(jīng)驗是應該監(jiān)控log數(shù)據(jù)的質(zhì)量，因為推薦的質(zhì)量很依賴數(shù)據(jù)的質(zhì)量！

• 《初學者如何查閱自然語言處理（NLP）領(lǐng)域?qū)W術(shù)資料》

介紹：初學者如何查閱自然語言處理（NLP）領(lǐng)域?qū)W術(shù)資料

• 《樹莓派的人臉識別教程》

介紹：用樹莓派和相機模塊進行人臉識別

• 《利用深度學習與大數(shù)據(jù)構(gòu)建對話系統(tǒng) 》

介紹：如何利用深度學習與大數(shù)據(jù)構(gòu)建對話系統(tǒng)

• 《經(jīng)典論文Leo Breiman：Statistical Modeling: The Two Cultures 》

介紹：Francis Bach合作的有關(guān)稀疏建模的新綜述(書)：Sparse Modeling for Image and Vision Processing，內(nèi)容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA, Matrix Factorization等理論，以及在圖像和視覺上的應用，而且第一部分關(guān)于Why does the l1-norm induce sparsity的解釋也很不錯。

• 《Reproducing Kernel Hilbert Space》

介紹：RKHS是機器學習中重要的概念，其在large margin分類器上的應用也是廣為熟知的。如果沒有較好的數(shù)學基礎(chǔ)，直接理解RKHS可能會不易。本文從基本運算空間講到Banach和Hilbert空間，深入淺出，一共才12頁。

• 《Hacker's guide to Neural Networks》

介紹：許多同學對于機器學習及深度學習的困惑在于，數(shù)學方面已經(jīng)大致理解了，但是動起手來卻不知道如何下手寫代碼。斯坦福深度學習博士Andrej Karpathy寫了一篇實戰(zhàn)版本的深度學習及機器學習教程，手把手教你用Javascript寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM.

• 《【語料庫】語料庫資源匯總》

介紹：【語料庫】語料庫資源匯總

• 《機器學習算法之旅》

介紹：本文會過一遍最流行的機器學習算法，大致了解哪些方法可用，很有幫助。

• 《Reproducible Research in Computational Science》

介紹：這個里面有很多關(guān)于機器學習、信號處理、計算機視覺、深入學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的大量源代碼（或可執(zhí)行代碼）及相關(guān)論文?？蒲袑懻撐牡暮觅Y源

• 《NYU 2014年的深度學習課程資料》

介紹：NYU 2014年的深度學習課程資料，有視頻

• 《計算機視覺數(shù)據(jù)集不完全匯總》

介紹：計算機視覺數(shù)據(jù)集不完全匯總

• 《Machine Learning Open Source Software》

介紹：機器學習開源軟件

• 《LIBSVM》

介紹：A Library for Support Vector Machines

• 《Support Vector Machines》

介紹：數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之一

• 《100 Best GitHub: Deep Learning》

介紹：github上面100個非常棒的項目

• 《加州大學歐文分校(UCI)機器學習數(shù)據(jù)集倉庫》

介紹：當前加州大學歐文分校為機器學習社區(qū)維護著306個數(shù)據(jù)集。查詢數(shù)據(jù)集

• 《Andrej Karpathy個人主頁》

介紹：Andrej Karpathy 是斯坦福大學Li Fei-Fei的博士生，使用機器學習在圖像、視頻語義分析領(lǐng)域取得了科研和工程上的突破，發(fā)的文章不多，但每個都很扎實，在每一個問題上都做到了state-of-art.

• 《Andrej Karpathy的深度強化學習演示》

介紹：Andrej Karpathy的深度強化學習演示，論文在這里

• 《CIKM數(shù)據(jù)挖掘競賽奪冠算法-陳運文》

介紹：CIKM Cup(或者稱為CIKM Competition)是ACM CIKM舉辦的國際數(shù)據(jù)挖掘競賽的名稱。

• 《Geoffrey E. Hinton》

介紹：杰弗里·埃弗里斯特·辛頓 FRS是一位英國出生的計算機學家和心理學家，以其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的貢獻聞名。辛頓是反向傳播算法和對比散度算法的發(fā)明人之一，也是深度學習的積極推動者.

• 《自然語言處理的深度學習理論與實際》

介紹：微軟研究院深度學習技術(shù)中心在CIKM2014 上關(guān)于《自然語言處理的深度學習理論與實際》教學講座的幻燈片

• 《用大數(shù)據(jù)和機器學習做股票價格預測》

介紹： 本文基于<支持向量機的高頻限價訂單的動態(tài)建模>采用了 Apache Spark和Spark MLLib從紐約股票交易所的訂單日志數(shù)據(jù)構(gòu)建價格運動預測模型。(股票有風險，投資謹慎)GitHub源代碼托管地址.

• 《關(guān)于機器學習的若干理論問題》

介紹：徐宗本 院士將于熱愛機器學習的小伙伴一起探討有關(guān)于機器學習的幾個理論性問題，并給出一些有意義的結(jié)論。最后通過一些實例來說明這些理論問題的物理意義和實際應用價值。

• 《深度學習在自然語言處理的應用》

介紹：作者還著有《這就是搜索引擎：核心技術(shù)詳解》一書，主要是介紹應用層的東西

• 《Undergraduate machine learning at UBC》

介紹：機器學習課程

• 《人臉識別必讀的N篇文章》

介紹：人臉識別必讀文章推薦

• 《推薦系統(tǒng)經(jīng)典論文文獻及業(yè)界應用》

介紹：推薦系統(tǒng)經(jīng)典論文文獻

• 《人臉識別必讀的N篇文章》

介紹：人臉識別必讀文章推薦

• 《第十二屆中國"機器學習及其應用"研討會PPT》

介紹：第十二屆中國"機器學習及其應用"研討會PPT

• 《統(tǒng)計機器學習》

介紹：統(tǒng)計學習是關(guān)于計算機基于數(shù)據(jù)構(gòu)建的概率統(tǒng)計模型并運用模型對數(shù)據(jù)進行預測和分析的一門科學，統(tǒng)計學習也成為統(tǒng)計機器學習。課程來自上海交通大學

• 《機器學習導論》

介紹：機器學習的目標是對計算機編程，以便使用樣本數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗來解決給定的問題.

• 《CIKM 2014主題報告的幻燈片》

介紹：CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主題報告的幻燈片， Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry Track報告的幻燈片

• 《人工智能和機器學習領(lǐng)域有趣的開源項目》

介紹：部分中文列表

• 《機器學習經(jīng)典算法詳解及Python實現(xiàn)--基于SMO的SVM分類器》

介紹:此外作者還有一篇元算法、AdaBoost　python實現(xiàn)文章

• 《Numerical Optimization: Understanding L-BFGS》

介紹:加州伯克利大學博士Aria Haghighi寫了一篇超贊的數(shù)值優(yōu)化博文，從牛頓法講到擬牛頓法，再講到BFGS以及L-BFGS, 圖文并茂，還有偽代碼。強烈推薦。

• 《簡明深度學習方法概述（一）》

介紹:還有續(xù)集簡明深度學習方法概述（二）

• 《R language for programmers》

介紹:Ｒ語言程序員私人定制版

• 《谷歌地圖解密：大數(shù)據(jù)與機器學習的結(jié)合》

介紹:谷歌地圖解密

• 《空間數(shù)據(jù)挖掘常用方法》

介紹:空間數(shù)據(jù)挖掘常用方法

• 《Use Google's Word2Vec for movie reviews》

介紹:Kaggle新比賽 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka ”邊學邊用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，并在實際比賽里面比調(diào)參數(shù)和清數(shù)據(jù)。 如果已裝過gensim不要忘升級

• 《PyNLPIR》

介紹:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS漢語分詞的Python接口,此外Zhon提供了常用漢字常量，如CJK字符和偏旁，中文標點，拼音，和漢字正則表達式（如找到文本中的繁體字）

• 《深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下圍棋》

介紹:這文章說把最近模型識別上的突破應用到圍棋軟件上，打16萬張職業(yè)棋譜訓練模型識別功能。想法不錯。訓練后目前能做到不用計算，只看棋盤就給出下一步，大約10級棋力。但這篇文章太過樂觀，說什么人類的最后一塊堡壘馬上就要跨掉了。話說得太早。不過，如果與別的軟件結(jié)合應該還有潛力可挖。@萬精油墨綠

• 《NIPS審稿實驗》

介紹:UT Austin教授Eric Price關(guān)于今年NIPS審稿實驗的詳細分析,他表示，根據(jù)這次實驗的結(jié)果，如果今年NIPS重新審稿的話，會有一半的論文被拒。

• 《2014年最佳的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學文章》

介紹:KDNuggets分別總結(jié)了2014年14個閱讀最多以及分享最多的文章。我們從中可以看到多個主題——深度學習，數(shù)據(jù)科學家職業(yè)，教育和薪酬，學習數(shù)據(jù)科學的工具比如R和Python以及大眾投票的最受歡迎的數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)挖掘語言

• 《機器學習經(jīng)典算法詳解及Python實現(xiàn)--線性回歸（Linear Regression）算法》

介紹:Python實現(xiàn)線性回歸,作者還有其他很棒的文章推薦可以看看

• 《2014中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會33位核心專家演講PDF》

介紹：2014中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會33位核心專家演講PDF下載

• 《使用RNN和Paragraph Vector做情感分析》

介紹：這是T. Mikolov & Y. Bengio最新論文Ensemble of Generative and Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews ，使用RNN和PV在情感分析效果不錯，［項目代碼］(https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(目前是空的)。這意味著Paragraph?Vector終于揭開面紗了嘛。

• 《NLPIR/ICTCLAS2015分詞系統(tǒng)大會上的技術(shù)演講 》

介紹:NLPIR/ICTCLAS2015分詞系統(tǒng)發(fā)布與用戶交流大會上的演講，請更多朋友檢閱新版分詞吧。 我們實驗室同學的演講包括：孫夢姝-基于評論觀點挖掘的商品搜索技術(shù)研究?李然-主題模型

• 《Machine Learning is Fun!》

介紹:Convex Neural Networks 解決維數(shù)災難

• 《CNN的反向求導及練習》

介紹:介紹CNN參數(shù)在使用bp算法時該怎么訓練，畢竟CNN中有卷積層和下采樣層，雖然和MLP的bp算法本質(zhì)上相同，但形式上還是有些區(qū)別的，很顯然在完成CNN反向傳播前了解bp算法是必須的。此外作者也做了一個資源集:機器學習，深度學習，視覺，數(shù)學等

• 《正則表達式優(yōu)化成Trie樹 》

介紹:如果要在一篇文章中匹配十萬個關(guān)鍵詞怎么辦？Aho-Corasick?算法利用添加了返回邊的Trie樹，能夠在線性時間內(nèi)完成匹配。 但如果匹配十萬個正則表達式呢 ？ 這時候可以用到把多個正則優(yōu)化成Trie樹的方法，如日本人寫的?Regexp::Trie

• 《Deep learning Reading List》

介紹:深度學習閱讀清單

• 《Caffe》

介紹:Caffe是一個開源的深度學習框架，作者目前在google工作，作者主頁Yangqing Jia (賈揚清)

• 《GoogLeNet深度學習模型的Caffe復現(xiàn) 》

介紹:2014 ImageNet冠軍GoogLeNet深度學習模型的Caffe復現(xiàn)模型,GoogleNet論文.

• 《LambdaNet，Haskell實現(xiàn)的開源人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫 》

介紹:LambdaNetLambdaNet是由Haskell實現(xiàn)的一個開源的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，它抽象了網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建、訓練并使用了高階函數(shù)。該庫還提供了一組預定義函數(shù)，用戶可以采取多種方式組合這些函數(shù)來操作現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)。

• 《百度余凱&張潼機器學習視頻》

介紹:如果你從事互聯(lián)網(wǎng)搜索，在線廣告，用戶行為分析，圖像識別，自然語言理解，或者生物信息學，智能機器人，金融預測，那么這門核心課程你必須深入了解。

• 《楊強在TEDxNanjing談智能的起源》

介紹:"人工智能研究分許多流派。其中之一以IBM為代表，認為只要有高性能計算就可得到智能，他們的‘深藍’擊敗了世界象棋冠軍；另一流派認為智能來自動物本能；還有個很強的流派認為只要找來專家，把他們的思維用邏輯一條條寫下，放到計算機里就行……" 楊強在TEDxNanjing談智能的起源

• 《深度RNN/LSTM用于結(jié)構(gòu)化學習 0)序列標注Connectionist Temporal ClassificationICML06》

介紹:1)機器翻譯Sequence to Sequence NIPS14?2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN LANGUAGE

• 《Deep Learning實戰(zhàn)之word2vec》

介紹:網(wǎng)易有道的三位工程師寫的word2vec的解析文檔，從基本的詞向量/統(tǒng)計語言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->層次化Log-Bilinear，到CBOW和Skip-gram模型，再到word2vec的各種tricks，公式推導與代碼，基本上是網(wǎng)上關(guān)于word2vec資料的大合集，對word2vec感興趣的朋友可以看看

• 《Machine learning open source software》

介紹:機器學習開源軟件,收錄了各種機器學習的各種編程語言學術(shù)與商業(yè)的開源軟件．與此類似的還有很多例如: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

• 《機器學習入門者學習指南》

介紹:作者是計算機研二(寫文章的時候，現(xiàn)在是2015年了應該快要畢業(yè)了)，專業(yè)方向自然語言處理．這是一點他的經(jīng)驗之談．對于入門的朋友或許會有幫助

• 《A Tour of Machine Learning Algorithms》

介紹:這是一篇關(guān)于機器學習算法分類的文章，非常好

• 《2014年的《機器學習日報》大合集》

介紹:機器學習日報里面推薦很多內(nèi)容，在這里有一部分的優(yōu)秀內(nèi)容就是來自機器學習日報．

• 《 Image classification with deep learning常用模型》

介紹:這是一篇關(guān)于圖像分類在深度學習中的文章

• 《自動語音識別：深度學習方法》

介紹:作者與Bengio的兄弟Samy 09年合編《自動語音識別：核方法》 3）李開復1989年《自動語音識別》專著，其博導、94年圖靈獎得主Raj Reddy作序

• 《NLP中的中文分詞技術(shù)》

介紹: 作者是360電商技術(shù)組成員,這是一篇NLP在中文分詞中的應用

• 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial》

介紹: 使用deep learning的人臉關(guān)鍵點檢測，此外還有一篇AWS部署教程

• 《書籍推薦:Advanced Structured Prediction》

介紹: 由Sebastian Nowozin等人編纂MIT出版的新書《Advanced Structured Prediction》http://t.cn/RZxipKG?，匯集了結(jié)構(gòu)化預測領(lǐng)域諸多牛文，涉及CV、NLP等領(lǐng)域，值得一讀。網(wǎng)上公開的幾章草稿:一,二,三,四,五

• 《An Introduction to Matrix Concentration Inequalities》

介紹: Tropp把數(shù)學家用高深裝逼的數(shù)學語言寫的矩陣概率不等式用初等的方法寫出來，是非常好的手冊，領(lǐng)域內(nèi)的paper各種證明都在用里面的結(jié)果。雖說是初等的，但還是非常的難

• 《The free big data sources you should know》

介紹: 不容錯過的免費大數(shù)據(jù)集，有些已經(jīng)是耳熟能詳，有些可能還是第一次聽說，內(nèi)容跨越文本、數(shù)據(jù)、多媒體等，讓他們伴你開始數(shù)據(jù)科學之旅吧，具體包括：Data.gov、US Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

• 《A Brief Overview of Deep Learning》

介紹: 谷歌科學家、Hinton親傳弟子Ilya Sutskever的深度學習綜述及實際建議

• 《A Deep Dive into Recurrent Neural Nets》

介紹: 非常好的討論遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文章，覆蓋了RNN的概念、原理、訓練及優(yōu)化等各個方面內(nèi)容，強烈推薦！本文作者Nikhil Buduma還有一篇Deep Learning in a Nutshell值得推薦

• 《機器學習：學習資源》

介紹:里面融合了很多的資源，例如競賽，在線課程，demo，數(shù)據(jù)整合等。有分類

• 《Statistical foundations of machine learning》

介紹:《機器學習的統(tǒng)計基礎(chǔ)》在線版，該手冊希望在理論與實踐之間找到平衡點，各主要內(nèi)容都伴有實際例子及數(shù)據(jù)，書中的例子程序都是用R語言編寫的。

• 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks》

介紹:IVAN VASILEV寫的深度學習導引：從淺層感知機到深度網(wǎng)絡(luò)。高可讀

• 《Research priorities for robust and beneficial artificial intelligence》

介紹:魯棒及有益的人工智能優(yōu)先研究計劃：一封公開信,目前已經(jīng)有Stuart Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人簽署The Future of Life Institute (FLI).這封信的背景是最近霍金和Elon Musk提醒人們注意AI的潛在威脅。公開信的內(nèi)容是AI科學家們站在造福社會的角度，展望人工智能的未來發(fā)展方向，提出開發(fā)AI系統(tǒng)的Verification，Validity, Security, Control四點要求，以及需要注意的社會問題。畢竟當前AI在經(jīng)濟領(lǐng)域，法律，以及道德領(lǐng)域相關(guān)研究較少。其實還有一部美劇《疑犯追蹤》,介紹了AI的演進從一開始的自我學習，過濾，圖像識別，語音識別等判斷危險，到第四季的時候出現(xiàn)了機器通過學習成長之后想控制世界的狀態(tài)。說到這里推薦收看。

• 《metacademy》

介紹:里面根據(jù)詞條提供了許多資源，還有相關(guān)知識結(jié)構(gòu)，路線圖，用時長短等。號稱是”機器學習“搜索引擎

• 《FAIR open sources deep-learning modules for Torch》

介紹:Facebook人工智能研究院（FAIR）開源了一系列軟件庫，以幫助開發(fā)者建立更大、更快的深度學習模型。開放的軟件庫在 Facebook 被稱作模塊。用它們替代機器學習領(lǐng)域常用的開發(fā)環(huán)境 Torch 中的默認模塊，可以在更短的時間內(nèi)訓練更大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

• 《淺析人臉檢測之Haar分類器方法》

介紹:本文雖然是寫于2012年，但是這篇文章完全是作者的經(jīng)驗之作。

• 《如何成為一位數(shù)據(jù)科學家》

介紹:本文是對《機器學習實戰(zhàn)》作者Peter Harrington做的一個訪談。包含了書中部分的疑問解答和一點個人學習建議

• 《Deep learning from the bottom up》

介紹:非常好的深度學習概述，對幾種流行的深度學習模型都進行了介紹和討論

• 《Hands-On Data Science with R Text Mining》

介紹:主要是講述了利用R語言進行數(shù)據(jù)挖掘

• 《Understanding Convolutions》

介紹:幫你理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，講解很清晰，此外還有兩篇Conv Nets: A Modular Perspective，Groups & Group Convolutions. 作者的其他的關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文章也很棒

• 《Introduction to Deep Learning Algorithms》

介紹:Deep Learning算法介紹，里面介紹了06年3篇讓deep learning崛起的論文

• 《Learning Deep Architectures for AI》

介紹:一本學習人工智能的書籍，作者是Yoshua Bengio，相關(guān)國內(nèi)報道

• 《Geoffrey E. Hinton個人主頁》

介紹:Geoffrey Hinton是Deep Learning的大牛，他的主頁放了一些介紹性文章和課件值得學習

• 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF SCIENCE》

介紹:概率論：數(shù)理邏輯書籍

• 《H2O》

介紹:一個用來快速的統(tǒng)計，機器學習并且對于數(shù)據(jù)量大的數(shù)學庫

• 《ICLR 2015會議的arXiv稿件合集》

介紹:在這里你可以看到最近深度學習有什么新動向。

• 《Introduction to Information Retrieval》

介紹:此書在信息檢索領(lǐng)域家喻戶曉， 除提供該書的免費電子版外，還提供一個IR資源列表?，收錄了信息檢索、網(wǎng)絡(luò)信息檢索、搜索引擎實現(xiàn)等方面相關(guān)的圖書、研究中心、相關(guān)課程、子領(lǐng)域、會議、期刊等等，堪稱全集，值得收藏

• 《Information Geometry and its Applications to Machine Learning》

介紹:信息幾何學及其在機器學習中的應用

• 《Legal Analytics – Introduction to the Course》

介紹:課程《法律分析》介紹幻燈片。用機器學習解決法律相關(guān)分析和預測問題，相關(guān)的法律應用包括預測編碼、早期案例評估、案件整體情況的預測，定價和工作人員預測，司法行為預測等。法律領(lǐng)域大家可能都比較陌生，不妨了解下。

• 《文本上的算法》

介紹: 文中提到了最優(yōu)，模型，最大熵等等理論，此外還有應用篇。推薦系統(tǒng)可以說是一本不錯的閱讀稿，關(guān)于模型還推薦一篇Generative Model 與 Discriminative Model

• 《NeuralTalk》

介紹: NeuralTalk is a Python+numpy project for learning Multimodal Recurrent Neural Networks that describe images with sentences.NeuralTalk是一個Python的從圖像生成自然語言描述的工具。它實現(xiàn)了Google (Vinyals等，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN + 長短期記憶LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and Fei-Fei， CNN + 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN)的算法。NeuralTalk自帶了一個訓練好的動物模型，你可以拿獅子大象的照片來試試看

• 《Deep Learning on Hadoop 2.0》

介紹:本文主要介紹了在Hadoop2.0上使用深度學習,文章來自paypal

• 《Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures》

介紹:用基于梯度下降的方法訓練深度框架的實踐推薦指導,作者是Yoshua Bengio?.感謝@xuewei4d 推薦

• 《Machine Learning With Statistical And Causal Methods》

介紹: 用統(tǒng)計和因果方法做機器學習（視頻報告）

• 《Machine Learning Course 180’》

介紹: 一個講機器學習的Youtube視頻教程。160集。系統(tǒng)程度跟書可比擬。

• 《回歸(regression)、梯度下降(gradient descent)》

介紹: 機器學習中的數(shù)學，作者的研究方向是機器學習，并行計算如果你還想了解一點其他的可以看看他博客的其他文章

• 《美團推薦算法實踐》

介紹: 美團推薦算法實踐，從框架，應用，策略，查詢等分析

• 《Deep Learning for Answer Sentence Selection》

介紹: 深度學習用于問答系統(tǒng)答案句的選取

• 《Learning Semantic Representations Using Convolutional Neural Networks for Web Search 》

介紹: CNN用于WEB搜索，深度學習在文本計算中的應用

• 《Awesome Public Datasets》

介紹: Awesome系列中的公開數(shù)據(jù)集

• 《Search Engine & Community》

介紹: 一個學術(shù)搜索引擎

• 《spaCy》

介紹: 用Python和Cython寫的工業(yè)級自然語言處理庫，號稱是速度最快的NLP庫，快的原因一是用Cython寫的，二是用了個很巧妙的hash技術(shù)，加速系統(tǒng)的瓶頸，NLP中稀松特征的存取

• 《Collaborative Filtering with Spark》

介紹:?Fields是個數(shù)學研究中心,上面的這份ppt是來自Fields舉辦的活動中Russ Salakhutdinov帶來的《大規(guī)模機器學習》分享

• 《Topic modeling 的經(jīng)典論文》

介紹: Topic modeling 的經(jīng)典論文,標注了關(guān)鍵點

• 《Move Evaluation in Go Using Deep Convolutional Neural Networks》

介紹: 多倫多大學與Google合作的新論文，深度學習也可以用來下圍棋，據(jù)說能達到六段水平

• 《機器學習周刊第二期》

介紹: 新聞，paper,課程，book，system,CES,Roboot，此外還推薦一個深度學習入門與綜述資料

• 《Learning more like a human: 18 free eBooks on Machine Learning》

介紹: 18 free eBooks on Machine Learning

• 《Recommend :Hang Li Home》

介紹: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

• 《DEEPLEARNING.UNIVERSITY – AN ANNOTATED DEEP LEARNING BIBLIOGRAPHY》

介紹: DEEPLEARNING.UNIVERSITY的論文庫已經(jīng)收錄了963篇經(jīng)過分類的深度學習論文了，很多經(jīng)典論文都已經(jīng)收錄

• 《MLMU.cz - Radim ?eh??ek - Word2vec & friends (7.1.2015)》

介紹: Radim ?eh??ek(Gensim開發(fā)者)在一次機器學習聚會上的報告，關(guān)于word2vec及其優(yōu)化、應用和擴展，很實用.國內(nèi)網(wǎng)盤

• 《Introducing streaming k-means in Spark 1.2》

介紹:很多公司都用機器學習來解決問題，提高用戶體驗。那么怎么可以讓機器學習更實時和有效呢？Spark MLlib 1.2里面的Streaming K-means，由斑馬魚腦神經(jīng)研究的Jeremy Freeman腦神經(jīng)科學家編寫，最初是為了實時處理他們每半小時1TB的研究數(shù)據(jù)，現(xiàn)在發(fā)布給大家用了。

• 《LDA入門與Java實現(xiàn)》

介紹: 這是一篇面向工程師的LDA入門筆記，并且提供一份開箱即用Java實現(xiàn)。本文只記錄基本概念與原理，并不涉及公式推導。文中的LDA實現(xiàn)核心部分采用了arbylon的LdaGibbsSampler并力所能及地注解了，在搜狗分類語料庫上測試良好，開源在GitHub上。

• 《AMiner - Open Science Platform》

介紹: AMiner是一個學術(shù)搜索引擎，從學術(shù)網(wǎng)絡(luò)中挖掘深度知識、面向科技大數(shù)據(jù)的挖掘。收集近4000萬作者信息、8000萬論文信息、1億多引用關(guān)系、鏈接近8百萬知識點；支持專家搜索、機構(gòu)排名、科研成果評價、會議排名。

• 《What are some interesting Word2Vec results?》

介紹: Quora上的主題，討論Word2Vec的有趣應用，Omer Levy提到了他在CoNLL2014最佳論文里的分析結(jié)果和新方法，Daniel Hammack給出了找特異詞的小應用并提供了(Python)代碼

• 《機器學習公開課匯總》

介紹: 機器學習公開課匯總,雖然里面的有些課程已經(jīng)歸檔過了，但是還有個別的信息沒有。感謝課程圖譜的小編

• 《A First Course in Linear Algebra》

介紹: 【A First Course in Linear Algebra】Robert Beezer 有答案 有移動版、打印版 使用GNU自由文檔協(xié)議 引用了杰弗遜1813年的信

• 《libfacedetection》

介紹:libfacedetection是深圳大學開源的一個人臉圖像識別庫。包含正面和多視角人臉檢測兩個算法.優(yōu)點:速度快(OpenCV haar+adaboost的2-3倍), 準確度高 (FDDB非公開類評測排名第二），能估計人臉角度。

• 《Inverting a Steady-State》

介紹:WSDM2015最佳論文 把馬爾可夫鏈理論用在了圖分析上面，比一般的propagation model更加深刻一些。通過全局的平穩(wěn)分布去求解每個節(jié)點影響系數(shù)模型。假設(shè)合理（轉(zhuǎn)移受到相鄰的影響系數(shù)影響）?？梢杂脕矸辞竺總€節(jié)點的影響系數(shù)

• 《機器學習入門書單》

介紹:機器學習入門書籍，具體介紹

• 《The Trouble with SVMs》

介紹: 非常棒的強調(diào)特征選擇對分類器重要性的文章。情感分類中，根據(jù)互信息對復雜高維特征降維再使用樸素貝葉斯分類器，取得了比SVM更理想的效果，訓練和分類時間也大大降低——更重要的是，不必花大量時間在學習和優(yōu)化SVM上——特征也一樣no free lunch

• 《Rise of the Machines》

介紹:CMU的統(tǒng)計系和計算機系知名教授Larry Wasserman 在《機器崛起》,對比了統(tǒng)計和機器學習的差異

• 《實例詳解機器學習如何解決問題》

介紹:隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學習成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學術(shù)界，機器學習都是一個炙手可熱的方向，但是學術(shù)界和工業(yè)界對機器學習的研究各有側(cè)重，學術(shù)界側(cè)重于對機器學習理論的研究，工業(yè)界側(cè)重于如何用機器學習來解決實際問題。這篇文章是美團的實際環(huán)境中的實戰(zhàn)篇

• 《Gaussian Processes for Machine Learning》

介紹:面向機器學習的高斯過程，章節(jié)概要：回歸、分類、協(xié)方差函數(shù)、模型選擇與超參優(yōu)化、高斯模型與其他模型關(guān)系、大數(shù)據(jù)集的逼近方法等,微盤下載

• 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in Python》

介紹:Python下的文本模糊匹配庫，老庫新推，可計算串間ratio(簡單相似系數(shù))、partial_ratio(局部相似系數(shù))、token_sort_ratio(詞排序相似系數(shù))、token_set_ratio(詞集合相似系數(shù))等?github

• 《Blocks》

介紹:Blocks是基于Theano的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建框架，集成相關(guān)函數(shù)、管道和算法，幫你更快地創(chuàng)建和管理NN模塊.

• 《Introduction to Machine Learning》

介紹:機器學習大神Alex Smola在CMU新一期的機器學習入門課程”Introduction to Machine Learning“近期剛剛開課，課程4K高清視頻同步到Y(jié)outube上，目前剛剛更新到 2.4 Exponential Families,課程視頻playlist, 感興趣的同學可以關(guān)注，非常適合入門.

• 《Collaborative Feature Learning from Social Media》

介紹:用社交用戶行為學習圖片的協(xié)同特征，可更好地表達圖片內(nèi)容相似性。由于不依賴于人工標簽(標注)，可用于大規(guī)模圖片處理，難在用戶行為數(shù)據(jù)的獲取和清洗；利用社會化特征的思路值得借鑒.

• 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time series》

介紹:Twitter技術(shù)團隊對前段時間開源的時間序列異常檢測算法(S-H-ESD)R包的介紹，其中對異常的定義和分析很值得參考，文中也提到——異常是強針對性的，某個領(lǐng)域開發(fā)的異常檢測在其他領(lǐng)域直接用可不行.

• 《Empower Your Team to Deal with Data-Quality Issues》

介紹:聚焦數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的應對，數(shù)據(jù)質(zhì)量對各種規(guī)模企業(yè)的性能和效率都至關(guān)重要，文中總結(jié)出(不限于)22種典型數(shù)據(jù)質(zhì)量問題顯現(xiàn)的信號，以及典型的數(shù)據(jù)質(zhì)量解決方案(清洗、去重、統(tǒng)一、匹配、權(quán)限清理等)

• 《中文分詞入門之資源》

介紹:中文分詞入門之資源.

• 《Deep Learning Summit, San Francisco, 2015》

介紹:15年舊金山深度學習峰會視頻集萃,國內(nèi)云盤

• 《Introduction to Conditional Random Fields》

介紹:很好的條件隨機場(CRF)介紹文章,作者的學習筆記

• 《A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks》

介紹: 來自Stanford，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)快速準確的依存關(guān)系解析器

• 《Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice for Using GPUs in Deep Learning》

介紹:做深度學習如何選擇GPU的建議

• 《Sparse Linear Models》

介紹: Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-Up上的報告，講稀疏線性模型——面向“寬數(shù)據(jù)”(特征維數(shù)超過樣本數(shù))的線性模型,13年同主題報告?、講義.

• 《Awesome Computer Vision》

介紹: 分類整理的機器視覺相關(guān)資源列表，秉承Awesome系列風格，有質(zhì)有量!作者的更新頻率也很頻繁

• 《Adam Szeidl》

介紹: social networks course

• 《Building and deploying large-scale machine learning pipelines》

介紹: 大規(guī)模機器學習流程的構(gòu)建與部署.

• 《人臉識別開發(fā)包》

介紹: 人臉識別二次開發(fā)包，免費，可商用，有演示、范例、說明書.

• 《Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch》

介紹: 采用Torch用深度學習網(wǎng)絡(luò)理解NLP，來自Facebook 人工智能的文章.

• 《The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP》

介紹: 來自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei Li一篇有意思的Arxiv文章,作者用Shannon Entropy來刻畫NLP中各項任務(wù)的難度.

• 《TThe Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond》

介紹: 信息檢索排序模型BM25(Besting Matching)。1）從經(jīng)典概率模型演變而來 2）捕捉了向量空間模型中三個影響索引項權(quán)重的因子：IDF逆文檔頻率；TF索引項頻率；文檔長度歸一化。3）并且含有集成學習的思想：組合了BM11和BM15兩個模型。4）作者是BM25的提出者和Okapi實現(xiàn)者Robertson.

• 《Introduction to ARMA Time Series Models – simplified》

介紹: 自回歸滑動平均(ARMA)時間序列的簡單介紹，ARMA是研究時間序列的重要方法，由自回歸模型（AR模型）與滑動平均模型（MA模型）為基礎(chǔ)“混合”構(gòu)成.

• 《Encoding Source Language with Convolutional Neural Network for Machine Translation》

介紹: 把來自target的attention signal加入source encoding CNN的輸入，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》

介紹: 揭開印度菜的美味秘訣——通過對大量食譜原料關(guān)系的挖掘，發(fā)現(xiàn)印度菜美味的原因之一是其中的味道互相沖突，很有趣的文本挖掘研究

• 《HMM相關(guān)文章索引》

介紹: HMM相關(guān)文章,此外推薦中文分詞之HMM模型詳解

• 《Zipf's and Heap's law》

介紹: 1)詞頻與其降序排序的關(guān)系,最著名的是語言學家齊夫(Zipf,1902-1950)1949年提出的Zipf‘s law,即二者成反比關(guān)系. 曼德勃羅(Mandelbrot,1924- 2010)引入?yún)?shù)修正了對甚高頻和甚低頻詞的刻畫 2)Heaps' law: 詞匯表與語料規(guī)模的平方根(這是一個參數(shù),英語0.4-0.6)成正比

• 《I am Jürgen Schmidhuber, AMA》

介紹: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me Anything)主題，有不少RNN和AI、ML的干貨內(nèi)容，關(guān)于開源&思想&方法&建議……耐心閱讀，相信你也會受益匪淺.

• 《學術(shù)種子網(wǎng)站：AcademicTorrents》

介紹: 成G上T的學術(shù)數(shù)據(jù)，HN近期熱議話題,主題涉及機器學習、NLP、SNA等。下載最簡單的方法，通過BT軟件，RSS訂閱各集合即可

• 《機器學習交互速查表》

介紹: Scikit-Learn官網(wǎng)提供，在原有的Cheat Sheet基礎(chǔ)上加上了Scikit-Learn相關(guān)文檔的鏈接，方便瀏覽

• 《A Full Hardware Guide to Deep Learning》

介紹: 深度學習的全面硬件指南，從GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

• 《行人檢測(Pedestrian Detection)資源》

介紹:Pedestrian Detection paper & data

• 《A specialized face-processing network consistent with the representational geometry of monkey face patches》

介紹: 【神經(jīng)科學碰撞人工智能】在臉部識別上你我都是專家，即使細微的差別也能辨認。研究已證明人類和靈長類動物在面部加工上不同于其他物種，人類使用梭狀回面孔區(qū)（FFA）。Khaligh-Razavi等通過計算機模擬出人臉識別的FFA活動，堪稱神經(jīng)科學與人工智能的完美結(jié)合。

• 《Neural Net in C++ Tutorial》

介紹: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C++教程,本文介紹了用可調(diào)節(jié)梯度下降和可調(diào)節(jié)動量法設(shè)計和編碼經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓練可以做出驚人和美妙的東西出來。此外作者博客的其他文章也很不錯。

• 《How to Choose a Neural Network》

介紹:deeplearning4j官網(wǎng)提供的實際應用場景NN選擇參考表，列舉了一些典型問題建議使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 《Deep Learning (Python, C/C++, Java, Scala, Go)》

介紹:一個深度學習項目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多個版本的代碼

• 《Deep Learning Tutorials》

介紹:深度學習教程,github

• 《自然語言處理的發(fā)展趨勢——訪卡內(nèi)基梅隆大學愛德華·霍威教授》

介紹:自然語言處理的發(fā)展趨勢——訪卡內(nèi)基梅隆大學愛德華·霍威教授.

• 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》

介紹:Google對Facebook DeepFace的有力回擊—— FaceNet，在LFW(Labeled Faces in the Wild)上達到99.63%準確率(新紀錄)，FaceNet embeddings可用于人臉識別、鑒別和聚類.

• 《MLlib中的Random Forests和Boosting》

介紹:本文來自Databricks公司網(wǎng)站的一篇博客文章，由Joseph Bradley和Manish Amde撰寫，文章主要介紹了Random Forests和Gradient-Boosted Trees（GBTs）算法和他們在MLlib中的分布式實現(xiàn)，以及展示一些簡單的例子并建議該從何處上手.中文版.

• 《Sum-Product Networks(SPN) 》

介紹:華盛頓大學Pedro Domingos團隊的DNN，提供論文和實現(xiàn)代碼.

• 《Neural Network Dependency Parser》

介紹:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言依存關(guān)系解析器(已集成至Stanford CoreNLP)，特點是超快、準確，目前可處理中英文語料，基于《A Fast and Accurate Dependency Parser Using Neural Networks》?思路實現(xiàn).

• 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型》

介紹:本文根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，詳細講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型在各個階段的形式，其中的模型包含NNLM[Bengio,2003]、Hierarchical NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton, 2007],SENNA等重要變形，總結(jié)的特別好.

• 《Classifying Spam Emails using Text and Readability Features》

介紹:經(jīng)典問題的新研究：利用文本和可讀性特征分類垃圾郵件。

• 《BCI Challenge @ NER 2015》

介紹:Kaggle腦控計算機交互(BCI)競賽優(yōu)勝方案源碼及文檔，包括完整的數(shù)據(jù)處理流程，是學習Python數(shù)據(jù)處理和Kaggle經(jīng)典參賽框架的絕佳實例

• 《IPOL Journal · Image Processing On Line》

介紹:IPOL（在線圖像處理）是圖像處理和圖像分析的研究期刊，每篇文章都包含一個算法及相應的代碼、Demo和實驗文檔。文本和源碼是經(jīng)過了同行評審的。IPOL是開放的科學和可重復的研究期刊。我一直想做點類似的工作，拉近產(chǎn)品和技術(shù)之間的距離.

• 《Machine learning classification over encrypted data》

介紹:出自MIT，研究加密數(shù)據(jù)高效分類問題.

• 《purine2》

介紹:新加坡LV實驗室的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行框架Purine: A bi-graph based deep learning framework,支持構(gòu)建各種并行的架構(gòu)，在多機多卡，同步更新參數(shù)的情況下基本達到線性加速。12塊Titan 20小時可以完成Googlenet的訓練。

• 《Machine Learning Resources》

介紹:這是一個機器學習資源庫,雖然比較少.但蚊子再小也是肉.有突出部分.此外還有一個由zheng Rui整理的機器學習資源.

• 《Hands-on with machine learning》

介紹:Chase Davis在NICAR15上的主題報告材料，用Scikit-Learn做監(jiān)督學習的入門例子.

• 《The Natural Language Processing Dictionary》

介紹:這是一本自然語言處理的詞典,從1998年開始到目前積累了成千上萬的專業(yè)詞語解釋,如果你是一位剛?cè)腴T的朋友.可以借這本詞典讓自己成長更快.

• 《PageRank Approach to Ranking National Football Teams》

介紹:通過分析1930年至今的比賽數(shù)據(jù)，用PageRank計算世界杯參賽球隊排行榜.

• 《R Tutorial》

介紹:R語言教程,此外還推薦一個R語言教程An Introduction to R.

• 《Fast unfolding of communities in large networks》

介紹:經(jīng)典老文，復雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的高效算法，Gephi中的Community detection即基于此.

• 《NUML》

介紹: 一個面向 .net 的開源機器學習庫,github地址

• 《synaptic.Js》

介紹: 支持node.js的JS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，可在客戶端瀏覽器中運行，支持LSTM等?github地址

• 《Machine learning for package users with R (1): Decision Tree》

介紹: 決策樹

• 《Deep Learning, The Curse of Dimensionality, and Autoencoders》

介紹: 討論深度學習自動編碼器如何有效應對維數(shù)災難,國內(nèi)翻譯

• 《Advanced Optimization and Randomized Methods》

介紹: CMU的優(yōu)化與隨機方法課程，由A. Smola和S. Sra主講，優(yōu)化理論是機器學習的基石，值得深入學習?國內(nèi)云(視頻)

• 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》

介紹: "面向視覺識別的CNN"課程設(shè)計報告集錦.近百篇，內(nèi)容涉及圖像識別應用的各個方面

• 《Topic modeling with LDA: MLlib meets GraphX》

介紹:用Spark的MLlib+GraphX做大規(guī)模LDA主題抽取.

• 《Deep Learning for Multi-label Classification》

介紹: 基于深度學習的多標簽分類,用基于RBM的DBN解決多標簽分類(特征)問題

• 《Google DeepMind publications》

介紹: DeepMind論文集錦

• 《kaldi》

介紹: 一個開源語音識別工具包,它目前托管在sourceforge上面

• 《Data Journalism Handbook》

介紹: 免費電子書《數(shù)據(jù)新聞手冊》, 國內(nèi)有熱心的朋友翻譯了中文版,大家也可以在線閱讀

• 《Data Mining Problems in Retail》

介紹: 零售領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘文章.

• 《Understanding Convolution in Deep Learning》

介紹: 深度學習卷積概念詳解,深入淺出.

• 《pandas: powerful Python data analysis toolkit》

介紹: 非常強大的Python的數(shù)據(jù)分析工具包.

• 《Text Analytics 2015》

介紹: 2015文本分析(商業(yè))應用綜述.

• 《Deep Learning libraries and ?rst experiments with Theano》

介紹: 深度學習框架、庫調(diào)研及Theano的初步測試體會報告.

• 《DEEP learning》

介紹: MIT的Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著等人講深度學習的新書，還未定稿，線上提供Draft chapters收集反饋，超贊！強烈推薦.

• 《simplebayes》

介紹: Python下開源可持久化樸素貝葉斯分類庫.

• 《Paracel》

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

• 《HanLP:Han Language processing》

介紹: 開源漢語言處理包.

• 《Simple Neural Network implementation in Ruby》

介紹: 使用Ruby實現(xiàn)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子.

• 《Hacker's guide to Neural Networks》

介紹:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑客入門.

• 《The Open-Source Data Science Masters》

介紹:好多數(shù)據(jù)科學家名人推薦,還有資料.

• 《Text Understanding from Scratch》

介紹:實現(xiàn)項目已經(jīng)開源在github上面Crepe

• 《 Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from Word Embeddings》

介紹:作者發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過調(diào)參，傳統(tǒng)的方法也能和word2vec取得差不多的效果。另外，無論作者怎么試，GloVe都比不過word2vec.

• 《CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing》

介紹:Stanford深度學習與自然語言處理課程,Richard Socher主講.

• 《Math Essentials in Machine Learning》

介紹:機器學習中的重要數(shù)學概念.

• 《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks》

介紹:用于改進語義表示的樹型LSTM遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),句子級相關(guān)性判斷和情感分類效果很好.實現(xiàn)代碼.

• 《Statistical Machine Learning》

介紹:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry Wasserman開設(shè)的機器學習課程，先修課程為機器學習(10-715)和中級統(tǒng)計學(36-705)，聚焦統(tǒng)計理論和方法在機器學習領(lǐng)域應用.

• 《AM207: Monte Carlo Methods, Stochastic Optimization》

介紹:《哈佛大學蒙特卡洛方法與隨機優(yōu)化課程》是哈佛應用數(shù)學研究生課程，由V Kaynig-Fittkau、P Protopapas主講，Python程序示例，對貝葉斯推理感興趣的朋友一定要看看，提供授課視頻及課上IPN講義.

• 《生物醫(yī)學的SPARK大數(shù)據(jù)應用》

介紹:生物醫(yī)學的SPARK大數(shù)據(jù)應用.并且伯克利開源了他們的big data genomics系統(tǒng)ADAM，其他的內(nèi)容可以關(guān)注一下官方主頁.

• 《ACL Anthology》

介紹:對自然語言處理技術(shù)或者機器翻譯技術(shù)感興趣的親們，請在提出自己牛逼到無以倫比的idea（自動歸納翻譯規(guī)律、自動理解語境、自動識別語義等等）之前，請通過谷歌學術(shù)簡單搜一下，如果谷歌不可用，這個網(wǎng)址有這個領(lǐng)域幾大頂會的論文列表,切不可斷章取義,胡亂假設(shè).

• 《Twitter Sentiment Detection via Ensemble Classification Using Averaged Confidence Scores》

介紹:論文+代碼:基于集成方法的Twitter情感分類,實現(xiàn)代碼.

• 《NIPS 2014 CIML workshop》

介紹:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神經(jīng)信息處理系統(tǒng)進展大會的英文簡稱.

• 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》

介紹:斯坦福的深度學習課程的Projects 每個人都要寫一個論文級別的報告 里面有一些很有意思的應用 大家可以看看 .

• 《A Speed Comparison Between Flexible Linear Regression Alternatives in R》

介紹:R語言線性回歸多方案速度比較具體方案包括lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s optimizing()等.

• 《Back-to-Basics Weekend Reading - Machine Learning》

介紹:文中提到的三篇論文（機器學習那些事、無監(jiān)督聚類綜述、監(jiān)督分類綜述）都很經(jīng)典，Domnigos的機器學習課也很精彩

• 《A Probabilistic Theory of Deep Learning》

介紹:萊斯大學（Rice University）的深度學習的概率理論.

• 《Nonsensical beer reviews via Markov chains》

介紹:基于馬爾可夫鏈自動生成啤酒評論的開源Twitter機器人,github地址.

• 《Deep Learning for Natural Language Processing (without Magic)》

介紹:視頻+講義:深度學習用于自然語言處理教程(NAACL13).

• 《Introduction to Data Analysis using Machine Learning》

介紹:用機器學習做數(shù)據(jù)分析,David Taylor最近在McGill University研討會上的報告，還提供了一系列講機器學習方法的ipn，很有價值?GitHub.國內(nèi)

• 《Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification》

介紹:基于CNN+LSTM的視頻分類,google演示.

• 《How does Quora use machine learning in 2015?》

介紹:Quora怎么用機器學習.

• 《Amazon Machine Learning – Make Data-Driven Decisions at Scale》

介紹:亞馬遜在機器學習上面的一些應用,代碼示例.

• 《Parallel Machine Learning with scikit-learn and IPython》

介紹:并行機器學習指南(基于scikit-learn和IPython).notebook

• 《Intro to machine learning with scikit-learn》

介紹:DataSchool的機器學習基本概念教學.

• 《DeepCLn》

介紹:一個基于OpenGL實現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持Linux及Windows系.

• 《An Inside Look at the Components of a Recommendation Engine》

介紹:基于Mahout和Elasticsearch的推薦系統(tǒng).

• 《Forecasting in Economics, Business, Finance and Beyond》

介紹:Francis X. Diebold的《(經(jīng)濟|商業(yè)|金融等領(lǐng)域)預測方法.

• 《Time Series Econometrics - A Concise Course》

介紹:Francis X. Diebold的《時序計量經(jīng)濟學》.

• 《A comparison of open source tools for sentiment analysis》

介紹:基于Yelp數(shù)據(jù)集的開源情感分析工具比較,評測覆蓋Naive Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .

• 《Pattern Recognition And Machine Learning》

介紹:國內(nèi)Pattern Recognition And Machine Learning讀書會資源匯總,各章pdf講稿,博客.

• 《Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining 》

介紹:用于Web分析和數(shù)據(jù)挖掘的概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).

• 《Machine learning in navigation devices: detect maneuvers using accelerometer and gyroscope》

介紹:機器學習在導航上面的應用.

• 《Neural Networks Demystified 》

介紹:Neural Networks Demystified系列視頻，Stephen Welch制作，純手繪風格，淺顯易懂,國內(nèi)云.

• 《swirl + DataCamp 》

介紹:{swirl}數(shù)據(jù)訓練營:R&數(shù)據(jù)科學在線交互教程.

• 《Learning to Read with Recurrent Neural Networks 》

介紹:關(guān)于深度學習和RNN的討論?Sequence to Sequence Learning with Neural Networks.

• 《深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）的資源》

介紹:Deep Reinforcement Learning.

• 《Machine Learning with Scikit-Learn》

介紹:(PyCon2015)Scikit-Learn機器學習教程,Parallel Machine Learning with scikit-learn and IPython.

• 《PDNN》

介紹:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.

• 《Introduction to Machine Learning》

介紹:15年春季學期CMU的機器學習課程，由Alex Smola主講，提供講義及授課視頻，很不錯.國內(nèi)鏡像.

• 《Big Data Processing》

介紹:大數(shù)據(jù)處理課.內(nèi)容覆蓋流處理、MapReduce、圖算法等.

• 《Spark MLlib: Making Practical Machine Learning Easy and Scalable》

介紹:用Spark MLlib實現(xiàn)易用可擴展的機器學習,國內(nèi)鏡像.

• 《Picture: A Probabilistic Programming Language for Scene Perception》

介紹:以往上千行代碼概率編程(語言)實現(xiàn)只需50行.

• 《Beautiful plotting in R: A ggplot2 cheatsheet》

介紹:ggplot2速查小冊子,另外一個,此外還推薦《A new data processing workflow for R: dplyr, magrittr, tidyr, ggplot2》.

• 《Using Structured Events to Predict Stock Price Movement: An Empirical Investigation》

介紹:用結(jié)構(gòu)化模型來預測實時股票行情.

• 《International Joint Conference on Artificial Intelligence Accepted paper》

介紹:國際人工智能聯(lián)合會議錄取論文列表,大部分論文可使用Google找到.

• 《Why GEMM is at the heart of deep learning》

介紹:一般矩陣乘法(GEMM)對深度學習的重要性.

• 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》

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

• 《Reinforcement Learning: An Introduction》

介紹:免費電子書<強化學習介紹>,第一版(1998),第二版(2015草稿),相關(guān)課程資料,Reinforcement Learning.

• 《Free ebook: Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning》

介紹:免費書:Azure ML使用精要.

• 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks》

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

• 《Machine Learning is Fun! - The world’s easiest introduction to Machine Learning》

介紹:有趣的機器學習：最簡明入門指南,中文版.

• 《A Brief Overview of Deep Learning》

介紹:深度學習簡明介紹,中文版.

• 《Wormhole》

介紹:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.

• 《convnet-benchmarks》

介紹:CNN開源實現(xiàn)橫向評測,參評框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN 、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等，NervanaSys表現(xiàn)突出.

• 《This catalogue lists resources developed by faculty and students of the Language Technologies Institute.》

介紹:卡耐基梅隆大學計算機學院語言技術(shù)系的資源大全,包括大量的NLP開源軟件工具包，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，論文集，數(shù)據(jù)挖掘教程，機器學習資源.

• 《Sentiment Analysis on Twitter》

介紹:Twitter情感分析工具SentiTweet,視頻+講義.

• 《Machine Learning Repository @ Wash U》

介紹:華盛頓大學的Machine Learning Paper Repository.

• 《Machine learning cheat sheet》

介紹:機器學習速查表.

• 《Spark summit east 2015 agenda》

介紹:最新的Spark summit會議資料.

• 《Spark summit east 2015 agenda》

介紹:最新的Spark summit會議資料.

• 《Learning Spark》

介紹:Ebook Learning Spark.

• 《Advanced Analytics with Spark, Early Release Edition》

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

• 《國內(nèi)機器學習算法及應用領(lǐng)域人物篇:唐杰》

介紹:清華大學副教授，是圖挖掘方面的專家。他主持設(shè)計和實現(xiàn)的Arnetminer是國內(nèi)領(lǐng)先的圖挖掘系統(tǒng)，該系統(tǒng)也是多個會議的支持商.

• 《國內(nèi)機器學習算法及應用領(lǐng)域人物篇:楊強》

介紹:遷移學習的國際領(lǐng)軍人物.

• 《國內(nèi)機器學習算法及應用領(lǐng)域人物篇:周志華》

介紹:在半監(jiān)督學習，multi-label學習和集成學習方面在國際上有一定的影響力.

• 《國內(nèi)機器學習算法及應用領(lǐng)域人物篇:王海峰》

介紹:信息檢索，自然語言處理，機器翻譯方面的專家.

• 《國內(nèi)機器學習算法及應用領(lǐng)域人物篇:吳軍》

介紹:吳軍博士是當前Google中日韓文搜索算法的主要設(shè)計者。在Google其間，他領(lǐng)導了許多研發(fā)項目，包括許多與中文相關(guān)的產(chǎn)品和自然語言處理的項目,他的新個人主頁.

• 《Cat Paper Collection》

介紹:喵星人相關(guān)論文集.

• 《How to Evaluate Machine Learning Models, Part 1: Orientation》

介紹:如何評價機器學習模型系列文章,How to Evaluate Machine Learning Models, Part 2a: Classification Metrics,How to Evaluate Machine Learning Models, Part 2b: Ranking and Regression Metrics.

• 《Building a new trends experience》

介紹:Twitter新trends的基本實現(xiàn)框架.

• 《Storm Blueprints: Patterns for Distributed Real-time Computation》

介紹:Storm手冊，國內(nèi)有中文翻譯版本,謝謝作者.

• 《SmileMiner》

介紹:Java機器學習算法庫SmileMiner.

• 《機器翻譯學術(shù)論文寫作方法和技巧》

介紹:機器翻譯學術(shù)論文寫作方法和技巧，Simon Peyton Jones的How to write a good research paper同類視頻How to Write a Great Research Paper,how to paper talk.

• 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中的Tricks之高效BP（反向傳播算法）》

介紹:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中的Tricks之高效BP,博主的其他博客也挺精彩的.

• 《我和NLP的故事》

介紹:作者是NLP方向的碩士，短短幾年內(nèi)研究成果頗豐,推薦新入門的朋友閱讀.

• 《The h Index for Computer Science 》

介紹:UCLA的Jens Palsberg根據(jù)Google Scholar建立了一個計算機領(lǐng)域的H-index牛人列表,我們熟悉的各個領(lǐng)域的大牛絕大多數(shù)都在榜上，包括1位諾貝爾獎得主，35位圖靈獎得主，近百位美國工程院/科學院院士，300多位ACM Fellow,在這里推薦的原因是大家可以在google通過搜索牛人的名字來獲取更多的資源,這份資料很寶貴.

• 《Structured Learning for Taxonomy Induction with Belief Propagation》

介紹:用大型語料庫學習概念的層次關(guān)系，如鳥是鸚鵡的上級，鸚鵡是虎皮鸚鵡的上級。創(chuàng)新性在于模型構(gòu)造，用因子圖刻畫概念之間依存關(guān)系，因引入兄弟關(guān)系，圖有環(huán)，所以用有環(huán)擴散（loopy propagation）迭代計算邊際概率（marginal probability）.

• 《Bayesian analysis》

介紹: 這是一款貝葉斯分析的商業(yè)軟件,官方寫的貝葉斯分析的手冊有250多頁,雖然R語言 已經(jīng)有類似的項目,但畢竟可以增加一個可選項.

• 《deep net highlights from 2014》

介紹:deep net highlights from 2014.

• 《Fast R-CNN》

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

• 《Fingerprinting Images for Near-Duplicate Detection》

介紹:圖像指紋的重復識別,作者源碼,國內(nèi)翻譯版本.

• 《The Computer Vision Industry 》

介紹:提供計算機視覺、機器視覺應用的公司信息匯總.應用領(lǐng)域包括：自動輔助駕駛和交通管理、眼球和頭部跟蹤、影視運動分析、影視業(yè)、手勢識別、通用視覺系統(tǒng)、各種工業(yè)自動化和檢驗、醫(yī)藥和生物、移動設(shè)備目標識別和AR、人群跟蹤、攝像、安全監(jiān)控、生物監(jiān)控、三維建模、web和云應用.

• 《Seaborn: statistical data visualization》

介紹:Python版可視化數(shù)據(jù)統(tǒng)計開源庫.

• 《IPython lecture notes for OCW MIT 18.06》

介紹:麻省理工Gilbert Strang線性代數(shù)課程筆記,Gilbert Strang《Linear Algebra》課程主頁視頻+講義.

• 《Canova: A Vectorization Lib for ML》

介紹:面向機器學習/深度學習的數(shù)據(jù)向量化工具Canova,github, 支持CSV文件、MNIST數(shù)據(jù)、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文本向量化.

• 《DZone Refcardz: Distributed Machine Learning with Apache Mahout》

介紹:快速入門：基于Apache Mahout的分布式機器學習.

• 《Learning scikit-learn: Machine Learning in Python》

介紹:基于scikit-learn講解了一些機器學習技術(shù)，如SVM，NB，PCA，DT，以及特征工程、特征選擇和模型選擇問題.

• 《Lightning fast Machine Learning with Spark》

介紹:基于Spark的高效機器學習,視頻地址.

• 《How we’re using machine learning to fight shell selling》

介紹:WePay用機器學習對抗信用卡"shell selling"詐騙.

• 《Data Scientists Thoughts that Inspired Me》

介紹:16位數(shù)據(jù)科學家語錄精選.

• 《Deep learning applications and challenges in big data analytics》

介紹:深度學習在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應用和挑戰(zhàn).

• 《Free book:Machine Learning,Mathematics》

介紹:免費的機器學習與數(shù)學書籍,除此之外還有其他的免費編程書籍,編程語言,設(shè)計,操作系統(tǒng)等.

• 《Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model》

介紹:一篇關(guān)于CNN模型對象識別Paper.

• 《A Statistical View of Deep Learning (V): Generalisation and Regularisation》

介紹:深度學習的統(tǒng)計分析V:泛化和正則化.

• 《Highway Networks》

介紹:用SGD能高效完成訓練的大規(guī)模(多層)深度網(wǎng)絡(luò)HN.

• 《What I Read For Deep-Learning》

介紹:深度學習解讀文章.

• 《An Introduction to Recommendation Engines》

介紹:Coursera上的推薦系統(tǒng)導論（Introduction to Recommender Systems）公開課.

• 《Stanford Machine Learning》

介紹:Andrew Ng經(jīng)典機器學習課程筆記.

• 《ICLR 2015》

介紹:ICLR 2015見聞錄,博客的其他機器學習文章也不錯.

• 《Stanford Machine Learning》

介紹:推薦系統(tǒng)"個性化語義排序"模型.

• 《The More Excited We Are, The Shorter We Tweet》

介紹:激情時分更惜字——MIT的最新Twitter研究結(jié)果.

• 《蘇州大學人類語言技術(shù)研究論文主頁》

介紹:蘇州大學人類語言技術(shù)研究相關(guān)論文.

• 《Neural Turing Machines implementation》

介紹:實現(xiàn)神經(jīng)圖靈機(NTM),項目地址,此外推薦相關(guān)神經(jīng)圖靈機算法.

• 《Computer Vision - CSE 559A, Spring 2015》

介紹:華盛頓大學的機器視覺(2015),參考資料Computer Vision: Algorithms and Applications.

• 《Mining of Massive Datasets》

介紹:"Mining of Massive Datasets"發(fā)布第二版,Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman 新版增加Jure Leskovec作為合作作者，新增社交網(wǎng)絡(luò)圖數(shù)據(jù)挖掘、降維和大規(guī)模機器學習三章,電子版依舊免費.

• 《Learning Deep Learning》

介紹:一個深度學習資源頁,資料很豐富.

• 《Learning Deep Learning》

介紹:免費電子書"Learning Deep Learning".

• 《Tutorial: Machine Learning for Astronomy with Scikit-learn》

介紹:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.

• 《An Introduction to Random Forests for Beginners》

介紹:免費電子書"隨機森林入門指南".

• 《Top 10 data mining algorithms in plain English》

介紹:白話數(shù)據(jù)挖掘十大算法.

• 《An Inside Look at the Components of a Recommendation Engine》

介紹:基于Mahout和Elasticsearch的推薦系統(tǒng),國內(nèi)譯版.

• 《Advances in Extreme Learning Machines》

介紹:博士學位論文:ELM研究進展.

• 《10-minute tour of pandas》

介紹:Pandas十分鐘速覽,ipn.

• 《Data doesn't grow in tables: harvesting journalistic insight from documents》

介紹:面向數(shù)據(jù)新聞的文本挖掘.

• 《Time-lapse Mining from Internet Photos》

介紹:用網(wǎng)絡(luò)圖片合成延時視頻(SIGGRAPH 2015).

• 《The Curse of Dimensionality in classification》

介紹:分類系統(tǒng)的維數(shù)災難.

• 《Deep Learning vs Big Data: Who owns what?》

介紹:深度學習vs.大數(shù)據(jù)——從數(shù)據(jù)到知識：版權(quán)的思考,[翻譯版](http://www.csdn.net/article/2015-05-19/2824707

• 《A Primer on Predictive Models》

介紹:預測模型入門.

• 《Demistifying LSTM Neural Networks》

介紹:深入淺出LSTM.

• 《ICLR 2015》

介紹:2015年ICLR會議視頻與講義.

• 《On Visualizing Data Well》

介紹:Ben Jones的數(shù)據(jù)可視化建議.

• 《Decoding Dimensionality Reduction, PCA and SVD》

介紹:解讀數(shù)據(jù)降維/PCA/SVD.

• 《Supervised learning superstitions cheat sheet》

介紹:IPN:監(jiān)督學習方法示例/對比參考表,覆蓋logistic回歸, 決策樹, SVM, KNN, Naive Bayes等方法.

• 《DopeLearning: A Computational Approach to Rap Lyrics Generation》

介紹:基于RankSVM和DNN自動(重組)生成Rap歌詞.

• 《An Introduction to Random Indexing》

介紹:隨機索引RI詞空間模型專題.

• 《VDiscover》

介紹:基于機器學習的漏洞檢測工具VDiscover.

• 《Minerva》

介紹:深度學習系統(tǒng)minerva。擁有python編程接口。多GPU幾乎達到線性加速。在4塊GPU上能在4天內(nèi)將GoogLeNet訓練到68.7%的top-1以及89.0%的top-5準確率。和同為dmlc項目的cxxnet相比，采用動態(tài)數(shù)據(jù)流引擎，提供更多靈活性。未來將和cxxnet一起整合為mxnet項目，互取優(yōu)勢.

• 《CVPR 2015 paper》

介紹:2015年國際計算機視覺與模式識別會議paper.

• 《What are the advantages of different classification algorithms?》

介紹:Netflix工程總監(jiān)眼中的分類算法：深度學習優(yōu)先級最低,中文版.

• 《Results for Microsoft COCO Image Captioning Challenge》

介紹:Codalab圖像標注競賽排行+各家論文,Reddit上flukeskywalker整理了各家技術(shù)相關(guān)論文.

• 《Caffe con Troll: Shallow Ideas to Speed Up Deep Learning》

介紹:基于Caffe的加速深度學習系統(tǒng)CcT.

• 《Low precision storage for deep learning》

介紹:深度學習(模型)低精度(訓練與)存儲.

• 《Model-Based Machine Learning (Early Access)》

介紹:新書預覽:模型機器學習.

• 《Regret Analysis of Stochastic and Nonstochastic Multi-armed Bandit Problems》

介紹:免費電子書多臂老虎機,此外推薦Introduction to Bandits: Algorithms and Theory.

• 《Kaggle R Tutorial on Machine Learing》

介紹:基于Kaggle's Titanic Competition的交互式R機器學習教程,介紹《Interactive R Tutorial: Machine Learning for the Titanic Competition》.

• 《Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列》

介紹:Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列.

• 《Introduction to Neural Machine Translation with GPUs 》

介紹:神經(jīng)(感知)機器翻譯介紹.

• 《Andrew Ng: Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning》

介紹:Andrew Ng關(guān)于深度學習/自學習/無監(jiān)督特征學習的報告,國內(nèi)云.

• 《Recurrent Neural Network Training with Dark Knowledge Transfer》

介紹:論文:通過潛在知識遷移訓練RNN.

• 《Show Me The Money》

介紹:面向金融數(shù)據(jù)的情感分析工具.

• 《pyLDAvis》

介紹:(Python)主題模型交互可視化庫pyLDAvis.

• 《Logistic Regression and Gradient Descent》

介紹:Logistic回歸與優(yōu)化實例教程.

• 《賈揚清微信講座記錄》

介紹:賈揚清（谷歌大腦科學家、caffe締造者）微信講座記錄.

• 《sketch》

介紹:Theano/Blocks實現(xiàn)RNN手寫字符串生成sketch.

• 《Web Scale Document Clustering: Clustering 733 Million Web Pages》

介紹:基于TopSig的海量(7億+)網(wǎng)頁聚類.

• 《NAACL 2015 Proceedings on ACL Anthology》

介紹:NAACL 2015 論文papers.

• 《Stock Forecasting With Machine Learning - Seven Possible Errors》

介紹:機器學習預測股市的七個問題.

• 《Are there any good resources for learning about neural networks?》

介紹:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習資料推薦.

• 《A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning》

介紹:面向序列學習的RNN綜述.

• 《Handling and Processing Strings in R》

介紹:R文本處理手冊.

• 《Must-watch videos about Python》

介紹:“必看”的Python視頻集錦.

• 《The Google Stack》

介紹:Google(基礎(chǔ)結(jié)構(gòu))棧.

• 《Randomized Algorithms for Matrices and Data》

介紹:矩陣和數(shù)據(jù)的隨機算法(UC Berkeley 2013).

• 《Intermediate R》

介紹:DataCamp中級R語言教程.

• 《Topology Without Tears》

介紹:免費電子書:輕松掌握拓撲學,中文版.

• 《Information Theory, Pattern Recognition, and Neural Networks》

介紹:Book,video.

• 《Scikit-learn》

介紹:Scikit-learn 是基于Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類算法和DBSCAN。而且也設(shè)計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

• 《Pylearn2》

介紹:Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基于Theano的庫程序。

• 《NuPIC》

介紹:NuPIC是一個以HTM學習算法為工具的機器智能平臺。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基于時間的持續(xù)學習算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合于各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數(shù)據(jù)來源。

• 《Nilearn》

介紹:Nilearn 是一個能夠快速統(tǒng)計學習神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統(tǒng)計。

• 《PyBrain》

介紹:Pybrain是基于Python語言強化學習，人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用并且強大的機器學習算法和進行各種各樣的預定義的環(huán)境中測試來比較你的算法。

• 《Pattern》

介紹:Pattern 是Python語言下的一個網(wǎng)絡(luò)挖掘模塊。它為數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理，網(wǎng)絡(luò)分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機并且用KNN分類法進行分類。

• 《Fuel》

介紹:Fuel為你的機器學習模型提供數(shù)據(jù)。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數(shù)據(jù)集), Google’s One Billion Words (文字)這類數(shù)據(jù)集的接口。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數(shù)據(jù)。

• 《Bob》

介紹:Bob是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設(shè)計目的是變得更加高效并且減少開發(fā)時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟件包構(gòu)成的。

• 《Skdata》

介紹:Skdata是機器學習和統(tǒng)計的數(shù)據(jù)集的庫程序。這個模塊對于玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數(shù)據(jù)集提供標準的Python語言的使用。

• 《MILK》

介紹:MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監(jiān)督分類法。 它還執(zhí)行特征選擇。 這些分類器在許多方面相結(jié)合,可以形成不同的例如無監(jiān)督學習、密切關(guān)系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統(tǒng)。

• 《IEPY》

介紹:IEPY是一個專注于關(guān)系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數(shù)據(jù)集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的算法的科學家。

• 《Quepy》

介紹:Quepy是通過改變自然語言問題從而在數(shù)據(jù)庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和數(shù)據(jù)庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)。現(xiàn)在Quepy提供對于Sparql和MQL查詢語言的支持。并且計劃將它延伸到其他的數(shù)據(jù)庫查詢語言。

• 《Hebel》

介紹:Hebel是在Python語言中對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數(shù)的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。

• 《mlxtend》

介紹:它是一個由有用的工具和日常數(shù)據(jù)科學任務(wù)的擴展組成的一個庫程序。

• 《nolearn》

介紹:這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務(wù)有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。

• 《Ramp》

介紹:Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設(shè)計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現(xiàn)存的Python語言下的機器學習和統(tǒng)計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施算法和轉(zhuǎn)換。

• 《Feature Forge》

介紹:這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創(chuàng)建和測試機器學習功能。這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的算法時起作用。）

• 《REP》

介紹:REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數(shù)據(jù)移動驅(qū)動所提供的一種環(huán)境。它有一個統(tǒng)一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個交互式的情節(jié)。

• 《Python 學習機器樣品》

介紹:用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟件收集。

• 《Python-ELM》

介紹:這是一個在Python語言下基于scikit-learn的極端學習機器的實現(xiàn)。

• 《Dimension Reduction》

介紹:電子書降維方法,此外還推薦Dimensionality Reduction A Short Tutorial、Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction、Unsupervised Kernel Dimension Reduction

• 《Datasets Used For Benchmarking Deep Learning Algorithms》

介紹:deeplearning.net整理的深度學習數(shù)據(jù)集列表.

• 《Golang Natural Language Processing》

介紹:Go語言編寫的自然語言處理工具.

• 《Rehabilitation of Count-based Models for Word Vector Representations》

介紹:詞頻模型對詞向量的反擊,參考Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from Word Embeddings?。

• 《Three Aspects of Predictive Modeling》

介紹:預測模型的三個方面.

• 《CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing》

介紹:斯坦福大學深度學習與自然語言處理課程,部分課程筆記詞向量、引言

• 《Google Computer Vision research at CVPR 2015》

介紹:CVPR2015上Google的CV研究列表.

• 《Using Deep Learning to Find Basketball Highlights》

介紹:利用(Metamind)深度學習自動發(fā)現(xiàn)籃球賽精彩片段.

• 《Learning Deep Features for Discriminative Localization》

介紹:對本土化特征學習的分析

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习(Machine Learning)深度学习(Deep Learning)较全面的资料的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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