【图文】20178年秋最新北师大版一年级语文上8.13大家都说普通话ppt公开课优质教学课件(2016教育部审定)_百度文库
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20178年秋最新北师大版一年级语文上8.13大家都说普通话ppt公开课优质教学课件(2016教育部审定)
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你可能喜欢关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。
这里有几个原因：
1.深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。
2.中国人或美国人写的书籍或文章，普遍比较难一些。我不太清楚为什么，不过确实是这样子的。
深度学习，确实需要一定的数学基础，但真的那么难么？这个，还真没有。不信？听我来给你侃侃。看完，你也会觉得没那么难了。
本文是针对初学者，高手可以无视，有不对的地方，还请多多批评指正。
这里，先推荐一篇非常不错的文章：
《1天搞懂深度学习》，300多页的ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。
不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。
这是slideshare的链接：
没梯子的同学，可以从我的网盘下：
密码：3mty
要说先准备什么，私以为，其实只需要知道导数和相关的函数概念就可以了。高等数学也没学过？很好，我就是想让文科生也能看懂，您只需要学过初中数学就可以了。
其实不必有畏难的情绪，个人很推崇李书福的精神，在一次电视采访中，李书福说：谁说中国人不能造汽车？造汽车有啥难的，不就是四个轮子加两排沙发嘛。当然，他这个结论有失偏颇，不过精神可嘉。
导数是什么，无非就是变化率呗，王小二今年卖了100头猪，去年卖了90头，前年卖了80头。。。变化率或者增长率是什么？每年增长10头猪，多简单。这里需要注意有个时间变量---年。王小二卖猪的增长率是10头/年，也就是说，导数是10.
函数y=f(x)=10x+30，这里我们假设王小二第一年卖了30头，以后每年增长10头，x代表时间（年），y代表猪的头数。
当然，这是增长率固定的情形，现实生活中，很多时候，变化量也不是固定的，也就是说增长率也不是恒定的。比如，函数可能是这样: y=f(x)=5x?+30，这里x和y依然代表的是时间和头数，不过增长率变了，怎么算这个增长率，我们回头再讲。或者你干脆记住几个求导的公式也可以。
深度学习还有一个重要的数学概念：偏导数，偏导数的偏怎么理解？偏头疼的偏，还是我不让你导，你偏要导？都不是，我们还以王小二卖猪为例，刚才我们讲到，x变量是时间（年），可是卖出去的猪，不光跟时间有关啊，随着业务的增长，王小二不仅扩大了养猪场，还雇了很多员工一起养猪。所以方程式又变了：y=f(x)=5x??+8x? + 35x? +30
这里x?代表面积，x?代表员工数，当然x?还是时间。
上面我们讲了，导数其实就是变化率，那么偏导数是什么？偏导数无非就是多个变量的时候，针对某个变量的变化率呗。在上面的公式里，如果针对x?求偏导数，也就是说，员工对于猪的增长率贡献有多大，或者说，随着（每个）员工的增长，猪增加了多少，这里等于35---每增加一个员工，就多卖出去35头猪. 计算偏导数的时候，其他变量都可以看成常量，这点很重要，常量的变化率为0，所以导数为0，所以就剩对35x? 求导数，等于35. 对于x?求偏导，也是类似的。
求偏导我们用一个符号 表示：比如 y/ x? 就表示y对 x?求偏导。
废话半天，这些跟深度学习到底有啥关系？有关系，我们知道，深度学习是采用神经网络，用于解决线性不可分的问题。关于这一点，我们回头再讨论，大家也可以网上搜一下相关的文章。我这里主要讲讲数学与深度学习的关系。先给大家看几张图：
&img src=&/v2-cbe0cdfd0af76d328ebe_b.png& data-rawwidth=&631& data-rawheight=&488& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&631& data-original=&/v2-cbe0cdfd0af76d328ebe_r.png&&
图1. 所谓深度学习，就是具有很多个隐层的神经网络。
图1. 所谓深度学习，就是具有很多个隐层的神经网络。
&img src=&/v2-0d5accd6d800be9f933b_b.jpg& data-rawwidth=&432& data-rawheight=&576& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&432& data-original=&/v2-0d5accd6d800be9f933b_r.jpg&&
图2.单输出的时候，怎么求偏导数
&img src=&/v2-c52b1fcdd42c3ace40a8619_b.jpg& data-rawwidth=&432& data-rawheight=&576& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&432& data-original=&/v2-c52b1fcdd42c3ace40a8619_r.jpg&&图3.多输出的时候，怎么求偏导数。后面两张图是日语的，这是日本人写的关于深度学习的书。感觉写的不错，把图盗来用一下。所谓入力层，出力层，中间层，分别对应于中文的：输入层，输出层，和隐层。图3.多输出的时候，怎么求偏导数。后面两张图是日语的，这是日本人写的关于深度学习的书。感觉写的不错，把图盗来用一下。所谓入力层，出力层，中间层，分别对应于中文的：输入层，输出层，和隐层。
大家不要被这几张图吓着，其实很简单的。干脆再举一个例子，就以撩妹为例。男女恋爱我们大致可以分为三个阶段：
1.初恋期。相当于深度学习的输入层。别人吸引你，肯定是有很多因素，比如：身高，身材，脸蛋，学历，性格等等，这些都是输入层的参数，对每个人来说权重可能都不一样。
2.热恋期。我们就让它对应于隐层吧。这个期间，双方各种磨合，柴米油盐酱醋茶。
3.稳定期。对应于输出层，是否合适，就看磨合得咋样了。
大家都知道，磨合很重要，怎么磨合呢？就是不断学习训练和修正的过程嘛！比如女朋友喜欢草莓蛋糕，你买了蓝莓的，她的反馈是negative，你下次就别买了蓝莓，改草莓了。
深度学习也是一个不断磨合的过程，刚开始定义一个标准参数（这些是经验值。就好比情人节和生日必须送花一样），然后不断地修正，得出图1每个节点间的权重。为什么要这样磨合？试想一下，我们假设深度学习是一个小孩，我们怎么教他看图识字？肯定得先把图片给他看，并且告诉他正确的答案，需要很多图片，不断地教他，训练他，这个训练的过程，其实就类似于求解神经网络权重的过程。以后测试的时候，你只要给他图片，他就知道图里面有什么了。
所以训练集，其实就是给小孩看的，带有正确答案的图片，对于深度学习而言，训练集就是用来求解神经网络的权重的，最后形成模型；而测试集，就是用来验证模型的准确度的。
对于已经训练好的模型，如下图所示，权重（w1，w2...）都已知。
&img src=&/v2-9e08dbbab5aa63b6527bd4_b.png& data-rawwidth=&940& data-rawheight=&736& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&940& data-original=&/v2-9e08dbbab5aa63b6527bd4_r.png&&
&img src=&/v2-ef5ad0d06a316f762ff43_b.png& data-rawwidth=&776& data-rawheight=&174& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&776& data-original=&/v2-ef5ad0d06a316f762ff43_r.png&&
我们知道，像上面这样，从左至右容易算出来。但反过来呢，我们上面讲到，测试集有图片，也有预期的正确答案，要反过来求w1，w2......，怎么办？
绕了半天，终于该求偏导出场了。目前的情况是：
1.我们假定一个神经网络已经定义好，比如有多少层，每层有多少个节点，也有默认的权重和激活函数（后面讲）等。这个没办法，刚开始得有一个初始值。你喜欢一个美女，她也不是刚从娘胎里出来的，也是带有各种默认参数的。至于怎么调教，那就得求偏导。
2.我们已知正确答案，比如图2和3里的r，训练的时候，是从左至右计算，得出的结果为y，r与y一般来说是不一样的。那么他们之间的差距，就是图2和3里的E。这个差距怎么算？当然，直接相减是一个办法，尤其是对于只有一个输出的情况，比如图2； 但很多时候，其实像图3里的那样，那么这个差距，一般可以这样算，当然，还可以有其他的评估办法，只是函数不同而已，作用是类似的：
&img src=&/v2-e5ddd26d65aa04ed82f2a51fc8212427_b.png& data-rawwidth=&484& data-rawheight=&102& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&484& data-original=&/v2-e5ddd26d65aa04ed82f2a51fc8212427_r.png&&不得不说，理想跟现实还是有差距的，我们当然是希望差距越小越好，怎么才能让差距越来越小呢？得调整参数呗，因为输入（图像）确定的情况下，只有调整参数才能改变输出的值。怎么调整，怎么磨合？刚才我们讲到，每个参数都有一个默认值，我们就对每个参数加上一定的数值?，然后看看结果如何？如果参数调大，差距也变大，你懂的，那就得减小?，因为我们的目标是要让差距变小；反之亦然。所以为了把参数调整到最佳，我们需要了解误差对每个参数的变化率，这不就是求误差对于该参数的偏导数嘛。不得不说，理想跟现实还是有差距的，我们当然是希望差距越小越好，怎么才能让差距越来越小呢？得调整参数呗，因为输入（图像）确定的情况下，只有调整参数才能改变输出的值。怎么调整，怎么磨合？刚才我们讲到，每个参数都有一个默认值，我们就对每个参数加上一定的数值?，然后看看结果如何？如果参数调大，差距也变大，你懂的，那就得减小?，因为我们的目标是要让差距变小；反之亦然。所以为了把参数调整到最佳，我们需要了解误差对每个参数的变化率，这不就是求误差对于该参数的偏导数嘛。
关键是怎么求偏导。图2和图3分别给了推导的方法，其实很简单，从右至左挨个求偏导就可以。相邻层的求偏导其实很简单，因为是线性的，所以偏导数其实就是参数本身嘛，就跟求解x?的偏导类似。然后把各个偏导相乘就可以了。
这里有两个点：
一个是激活函数，其实激活函数也没啥，就是为了让每个节点的输出都在0到1的区间，这样好算账嘛，所以在结果上面再做了一层映射，反正都是一对一的。由于激活函数的存在，所以在求偏导的时候，也要把它算进去，激活函数，一般用sigmoid，也可以用Relu等。激活函数的求导其实也非常简单：
&img src=&/v2-aaedc22cee9ed_b.jpg& data-rawwidth=&257& data-rawheight=&159& class=&content_image& width=&257&&求导： f'(x)=f(x)*[1-f(x)]求导：
f'(x)=f(x)*[1-f(x)]
这个方面，有时间可以翻看一下高数，没时间，直接记住就行了。
至于Relu，那就更简单了，就是f(x) 当x&0的时候y等于0，其他时候，y等于x。
当然，你也可以定义你自己的Relu函数，比如x大于等于0的时候，y等于0.01x，也可以。
另一个是学习系数，为什么叫学习系数？刚才我们上面讲到?增量，到底每次增加多少合适？是不是等同于偏导数（变化率）？经验告诉我们，需要乘以一个百分比，这个就是学习系数，而且，随着训练的深入，这个系数是可以变的。
当然，还有一些很重要的基本知识，比如SGD（随机梯度下降），mini batch 和 epoch（用于训练集的选择），限于篇幅，以后再侃吧。其实参考李宏毅的那篇文章就可以了。
这篇拙文，算是对我另一个回答的补充吧：
其实上面描述的，主要是关于怎么调整参数，属于初级阶段。上面其实也提到，在调参之前，都有默认的网络模型和参数，如何定义最初始的模型和参数？就需要进一步深入了解。
不过对于一般做工程而言，只需要在默认的网络上调参就可以了，相当于用算法；
对于学者和科学家而言，他们会发明算法，难度还是不小的。向他们致敬！
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因为近期要做一个关于深度学习入门的技术分享，不想堆砌公式，让大家听得一头雾水不知不觉摸裤兜掏手机刷知乎。所以花了大量时间查资料看论文，有的博客或者论文写得非常赞，比如三巨头LeCun，Bengio和Hinton 2015年在Nature上发表综述论文的“”，言简意赅地引用了上百篇论文，但适合阅读，不适合presentation式的分享；再如Michael
Nielsen写的电子书《神经网络与深度学习》（，）通俗易懂，用大量的例子解释了深度学习中的相关概念和基本原理，但适合于抽两三天的功夫来细品慢嚼，方能体会到作者的良苦用心；还有Colah写的，每一篇详细阐明了一个主题，如果已经入门，这些博客将带你进阶，非常有趣。
还翻了很多知乎问答，非常赞。但发现很多”千赞侯”走的是汇总论文视频教程以及罗列代码路线，本来想两小时入门却一脚踏进了汪洋大海；私以为，这种适合于有一定实践积累后按需查阅。还有很多”百赞户”会拿鸡蛋啊猫啊狗啊的例子来解释深度学习的相关概念，生动形象，但我又觉得有避重就轻之嫌。我想，既然要入门深度学习，得有微积分的基础，会求导数偏导数，知道链式法则，最好还学过线性代数；否则，真的，不建议入门深度学习。
最后，实在没找到我想要的表达方式。我想以图的方式概要而又系统性的呈现深度学习所涉及到的基本模型和相关概念。论文“”中的示意图画得简单而又形象，足以说明问题，但这篇文章仅就RNN而展开论述，并未涉及CNN，RBM等其它经典模型；上的教程貌似缺少关于编码器相关内容的介绍，而只是详细介绍了编码器的方方面面。但是如果照抄以上三篇的图例，又涉及到图例中的模块和符号不统一的问题。所以，索性自己画了部分模型图；至于直接引用的图，文中已经给了链接或出处。如有不妥之处，望指正。以下，以飨来访。
1. 从经典的二分类开始说起，为此构建二分类的神经网络单元，并以Sigmoid函数和平方差损失（比较常用的还有交叉熵损失函数）函数来举例说明以及基于链式法则的反向传播（BP），所有涉及到的公式都在这里：
&img src=&/v2-eabfde057dcb30cb4f13d21_b.png& data-rawwidth=&921& data-rawheight=&446& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&921& data-original=&/v2-eabfde057dcb30cb4f13d21_r.png&&
2. 神经元中的非线性变换激活函数（）及其作用（参考的），激活函数是神经网络强大的基础，好的激活函数（根据任务来选择）还可以加速训练：
&img src=&/v2-a772cdd7e0_b.png& data-rawwidth=&1879& data-rawheight=&869& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1879& data-original=&/v2-a772cdd7e0_r.png&&
3. 前馈性神经网络和自动编码器的区别在于输出层，从而引出无监督学习的概念；而降噪编码器和自动编码器的区别又在输入层，即对输入进行部分遮挡或加入噪声；稀疏编码器（引出的概念）和自动编码器的区别在隐藏层，即隐藏层的节点数大于输入层节点数；而编码器都属于无监督学习的范畴。浅层网络的不断栈式叠加构成相应的深度网络。
&img src=&/v2-db450d64de91f_b.png& data-rawwidth=&929& data-rawheight=&446& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&929& data-original=&/v2-db450d64de91f_r.png&&值得一提的是，三层前馈型神经网络（只包含一个隐藏层）的word2vec(值得一提的是，三层前馈型神经网络（只包含一个隐藏层）的word2vec()是迈向NLP的大门，包括CBOW和skip-gram两种模型，另外在输出层还分别做了基于Huffman树的Hierarchical
Softmax以及negative sampling（就是选择性地更新连接负样本的权重参数）的加速。
4. 受限波兹曼机RBM属于无监督学习中的生成学习，输入层和隐藏层的传播是双向的，分正向过程和反向过程，学习的是数据分布，因此又引出马尔可夫过程和Gibbs采样的概念，以及KL散度的度量概念：
&img src=&/v2-cd53ee50bf533bf13dc73_b.png& data-rawwidth=&940& data-rawheight=&434& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&940& data-original=&/v2-cd53ee50bf533bf13dc73_r.png&&与生成学习对应的是判别学习也就是大多数的分类器，生成对抗网络GAN融合两者；对抗是指生成模型与判别模型的零和博弈，近两年最激动人心的应用是从文本生成图像（与生成学习对应的是判别学习也就是大多数的分类器，生成对抗网络GAN融合两者；对抗是指生成模型与判别模型的零和博弈，近两年最激动人心的应用是从文本生成图像（）：
&img src=&/v2-53b180b2f2b7e9f37f712c8ae12e8f43_b.png& data-rawwidth=&1279& data-rawheight=&599& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1279& data-original=&/v2-53b180b2f2b7e9f37f712c8ae12e8f43_r.png&&
5. 深度网络的实现基于逐层贪心训练算法，而随着模型的深度逐渐增加，会产生梯度消失或梯度爆炸的问题，梯度爆炸一般采用阈值截断的方法解决，而梯度消失不易解决；网络越深，这些问题越严重，这也是深度学习的核心问题，出现一系列技术及衍生模型。
&img src=&/v2-247ecfca25fcad04aa765_b.png& data-rawwidth=&869& data-rawheight=&441& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&869& data-original=&/v2-247ecfca25fcad04aa765_r.png&&
深度制胜，网络越深越好，因此有了将深度扩展到152层，并在ImageNe多项竞赛任务中独孤求败：
&img src=&/7b3ee9e4f4a2e61acfcc12_b.png& class=&content_image&&
6. 卷积神经网络在层与层之间采取局部链接的方式，即卷积层和采样层，在计算机视觉的相关任务上有突出表现，关于卷积神经网络的更多介绍请参考我的另一篇文章（）：
&img src=&/v2-aadc0bff5c131a278c4e9_b.png& data-rawwidth=&1845& data-rawheight=&877& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1845& data-original=&/v2-aadc0bff5c131a278c4e9_r.png&&
而在NIPS 2016上来自康奈尔大学计算机系的副教授 Killan Weinberger 探讨了深度极深的卷积网络，在数据集CIFAR-10 上训练一个 。
7. 循环神经网络在隐藏层之间建立了链接，以利用时间维度上的历史信息和未来信息，与此同时在时间轴上也会产生梯度消失和梯度爆炸现象，而LSTM和GRU则在一定程度上解决了这个问题，两者与经典RNN的区别在隐藏层的神经元内部结构，在语音识别，NLP（比如RNNLM）和机器翻译上有突出表现（）：
&img src=&/v2-057c850ac4eaf8b446ac8_b.png& data-rawwidth=&1207& data-rawheight=&605& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1207& data-original=&/v2-057c850ac4eaf8b446ac8_r.png&&除了RNNLM采用最简单最经典的RNN模型，其他任务隐层神经元往往采用LSTM或者GRU形式，关于LSTM的进化历史，一图胜千言，更多内容可以参阅除了RNNLM采用最简单最经典的RNN模型，其他任务隐层神经元往往采用LSTM或者GRU形式，关于LSTM的进化历史，一图胜千言，更多内容可以参阅：
&img src=&/v2-76ed6ea08_b.png& data-rawwidth=&912& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&912& data-original=&/v2-76ed6ea08_r.png&&
RNN模型在一定程度上也算是分类器，在图像描述（）的任务中已经取得了不起的成果（第四节GAN用文本生成图像是逆过程，注意区别）：
&img src=&/v2-efb1bc6baa74b79ab5ff7_b.png& data-rawwidth=&1271& data-rawheight=&585& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1271& data-original=&/v2-efb1bc6baa74b79ab5ff7_r.png&&
另外，关于RNN的最新研究是基于attention机制来建立模型（），即能够在时间轴上选择有效信息加以利用，比如百度App中的&&的功能核心模型就是attention-based
RNN encoder-decoder：&img src=&/v2-3463b8dbd7ed0e92c21d5ffe_b.png& data-rawwidth=&1086& data-rawheight=&542& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1086& data-original=&/v2-3463b8dbd7ed0e92c21d5ffe_r.png&&&img
src=&/v2-205b838a0cbe28d9bb8b6_b.png& data-rawwidth=&896& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&896& data-original=&/v2-205b838a0cbe28d9bb8b6_r.png&&
8. 总结了深度学习中的基本模型并再次解释部分相关的技术概念：
&img src=&/v2-487f13a5de2ef8e5f3ed5_b.png& data-rawwidth=&1249& data-rawheight=&607& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1249& data-original=&/v2-487f13a5de2ef8e5f3ed5_r.png&&
最后，现在深度学习在工业中的应用往往是整合多个模型到产品中去，比如在语音识别的端到端系统中，利用无监督模型或者CNN作为前期处理提取特征，然后用RNN模型进行逻辑推理和判断，从而达到可媲美人类交流的水平，如百度的:
&img src=&/v2-b8f_b.png& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&546& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&/v2-b8f_r.png&&画图是个细活慢活，周末加班很辛苦，觉得好就动动手指给个赞吧。
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Github 上有同学总结了一份 机器学习和深度学习资料列表 ,共两篇，总计接近 1000 条。
原文第一篇如下：
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)注:机器学习资料共500条,开始更新希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子.
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.
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.
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
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，Logistic Regression，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:
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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
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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 o 诺依曼的名言: &Young man, in mathematics you don't understand things. You just get used to 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 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
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，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
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 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。，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：
此外，Burges还有很多有名的代表作，比如：
介绍:100 Best 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，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
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。
（需翻墙）
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，
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。
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。
介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。
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：
爱好者的福音。
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。
介绍：机器学习最基本的入门文章，适合零基础者
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。
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。
介绍：视频由加州理工学院（Caltech）出品。需要英语底子。
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。
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。
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
介绍：入门的书真的很多，而且我已经帮你找齐了。
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。
介绍：Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著
介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总结
介绍:计算机视觉入门之前景目标检测1（总结）
介绍:计算机视觉入门之行人检测
介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome
介绍:这又是一篇机器学习初学者的入门文章。值得一读
介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书
介绍:python的17个关于机器学习的工具
介绍:下集在这里
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
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。
介绍:机器学习各个方向综述的网站
介绍:深度学习阅资源列表
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
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）
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
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。
介绍:贝叶斯学习。如果不是很清可看看
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。&
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和,不仅是理论还有源码。
介绍：Videolectures上最受欢迎的25个文本与数据挖掘视频汇总
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:
介绍:对话机器学习大神Michael Jordan
介绍:还有２，３部分。
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
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！
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。
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
介绍:机器学习模型，阅读这个内容需要有一定的基础。
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
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.非常的感谢作者总结。
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 他是纽约大学教授，目前也在Facebook工作，他2014年的8篇
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。
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
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
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。
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。
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。
介绍:应对大数据时代，量子机器学习的第一个实验
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2，3），最后终于收获了真爱。科技改变命运！
介绍:MIT的Underactuated Robotics于 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！
介绍:mllib实践经验分享
介绍:Google用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)
介绍:NLP常用信息资源*
介绍:机器学习速查表
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
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 learning，GPU Random forest，GPU CRF也会后续公开。
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
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
介绍：使用 做电影评论的情感分析。
介绍：不仅是资料，而且还对有些资料做了注释。
介绍：深度学习入门的初级读本
介绍：机器学习教会了我们什么？
介绍：scikit-learn是在SciPy基础上构建的用于机器学习的Python模块。
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。
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。
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
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
介绍：好东西的干货真的很多
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,
介绍：EMNLP上两篇关于 用到了deep model组织特征；用到了stock network。
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。
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程序的也有相似之处
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
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.还有一个是
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。
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。
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
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！
介绍：初学者如何查阅自然语言处理（NLP）领域学术资料
介绍：用树莓派和相机模块进行人脸识别
介绍：如何利用深度学习与大数据构建对话系统
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。
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。
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.
介绍：【语料库】语料库资源汇总
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。
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
介绍：NYU 2014年的深度学习课程资料，有视频
介绍：计算机视觉数据集不完全汇总
介绍：机器学习开源软件
介绍：A Library for Support Vector Machines
介绍：之一
介绍：github上面100个非常棒的项目
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。
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.
介绍：Andrej Karpathy的深度强化学习演示，
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。
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.
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
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.
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。
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
介绍：机器学习课程
介绍：人脸识别必读文章推荐
介绍：推荐系统经典论文文献
介绍：人脸识别必读文章推荐
介绍：第十二届中国&机器学习及其应用&研讨会PPT
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
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.
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
介绍：部分中文
介绍:此外作者还有一篇
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。
介绍:还有续集
介绍:Ｒ语言程序员私人定制版
介绍:谷歌地图解密
介绍:空间数据挖掘常用方法
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
介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS汉语分词的Python接口,此外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）
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
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。
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
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
介绍：2014中国大数据技术大会33位核心专家演讲PDF下载
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］(
Vector终于揭开面纱了嘛。
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：
介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难
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
介绍:如果要在一篇文章中匹配十万个关键词怎么办？ 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
介绍:深度学习阅读清单
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
介绍:2014 ImageNet冠军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,.
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。
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。
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
介绍:1)机器翻译 2)成分句法
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
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:,　,　,　,　,　,　,　
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
介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的文章，非常好
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．
介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的文章
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
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
介绍: 使用deep learning的人脸关键点检测，此外还有一篇
介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured Prediction》
，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:,,,,
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
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：、US
Census Bureau、European Union Open Data Portal、等
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
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还有一篇值得推荐
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
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。
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
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.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Verification，Validity, 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,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。
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
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。
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。
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
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
介绍:主要是讲述了利用R语言进行数据挖掘
介绍:帮你理解卷积神经网络，讲解很清晰，此外还有两篇，. 作者的其他的关于神经网络文章也很棒
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
介绍:一本学习人工智能的书籍，作者是Yoshua Bengio，相关
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
介绍:概率论：数理逻辑书籍
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
介绍:在这里你可以看到最近深度学习有什么新动向。
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 ，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
介绍:信息几何学及其在机器学习中的应用
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。
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
介绍: NeuralTalk is a Python+numpy 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
介绍:本文主要介绍了在Hadoop2.0上使用深度学习,文章来自paypal
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 .感谢@xuewei4d 推荐
介绍: 用统计和因果方法做机器学习（视频报告）
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。
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的其他文章
介绍: 美团推荐算法实践，从框架，应用，策略，查询等分析
介绍: 深度学习用于问答系统答案句的选取
介绍: CNN用于WEB搜索，深度学习在文本计算中的应用
介绍: Awesome系列中的公开数据集
介绍: 一个学术搜索引擎
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
介绍: 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
介绍: Topic modeling 的经典论文,标注了关键点
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
介绍: 新闻，paper,课程，book，system,CES,Roboot，此外还推荐一个
介绍: 18 free eBooks on Machine Learning
介绍: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.
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
介绍: Radim ?eh??ek(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.
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。
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，开源在上。
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。
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
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
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
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 haar+adaboost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。
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
介绍:机器学习入门书籍，
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
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
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
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,
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
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.
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,
感兴趣的同学可以关注，非常适合入门.
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.
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.
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)
介绍:中文分词入门之资源.
介绍:15年旧金山深度学习峰会视频集萃,
介绍:很好的条件随机场(CRF)介绍文章,作者的学习笔记
介绍: 来自Stanford，用神经网络实现快速准确的依存关系解析器
介绍:做深度学习如何选择GPU的建议
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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.
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.
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.
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介绍: HMM相关文章,此外推荐
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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
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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。
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
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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.
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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 Trees（GBTs）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..
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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
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.
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介绍: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
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.
介绍:出自MIT，研究加密数据高效分类问题.
介绍:新加坡LV实验室的神经网络并行框架,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。
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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.
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介绍: CMU的优化与随机方法课程，由A. Smola和S. Sra主讲，优化理论是机器学习的基石，值得深入学习
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介绍:用Spark的MLlib+GraphX做大规模LDA主题抽取.
介绍: 基于深度学习的多标签分类,用基于RBM的DBN解决多标签分类(特征)问题
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介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in C++.
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介绍:作者发现，经过调参，传统的方法也能和word2vec取得差不多的效果。另外，无论作者怎么试，GloVe都比不过word2vec.
介绍:Stanford深度学习与自然语言处理课程,Richard Socher主讲.
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介绍:用于改进语义表示的树型LSTM递归神经网络,句子级相关性判断和情感分类效果很好..
介绍:卡耐基梅隆Ryan Tibshirani和Larry Wasserman开设的机器学习课程，先修课程为机器学习(10-715)和中级统计学(36-705)，聚焦统计理论和方法在机器学习领域应用.
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介绍:生物医学的SPARK大数据应用.并且伯克利开源了他们的big data genomics系统，其他的内容可以关注一下.
介绍:对自然语言处理技术或者机器翻译技术感兴趣的亲们，请在提出自己牛逼到无以伦比的idea（自动归纳翻译规律、自动理解语境、自动识别语义等等）之前，请通过谷歌学术简单搜一下，如果谷歌不可用，这个网址有这个领域几大顶会的论文列表,切不可断章取义,胡乱假设.
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介绍:R语言线性回归多方案速度比较具体方案包括lm()、nls()、glm()、bayesglm()、nls()、mle2()、optim()和Stan’s optimizing()等.
介绍:文中提到的三篇论文（机器学习那些事、无监督聚类综述、监督分类综述）都很经典，Domnigos的机器学习课也很精彩
介绍:莱斯大学（Rice University）的深度学习的概率理论.
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介绍:Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
介绍:Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。
介绍:NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
介绍:Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
介绍:Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
介绍:Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
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介绍:Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。
介绍:Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
介绍:MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
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