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近200篇机器学习&深度学习资料分享

2016-3-24 13:27| 发布者: admin| 查看: 12206| 评论: 0|来自: 小象问答

摘要: 本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等。而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多。《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章 ...
本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等。而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多。

《Brief History of Machine Learning》

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.

《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》

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.

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

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.

《How to Layout and Manage Your Machine Learning Project》

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.

《Machine Learning is Fun!》

介绍:如果你还不知道什么是机器学习,或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇文章已经被翻译成中文,如果有兴趣可以移步 http://blog.jobbole.com/67616/

《R语言参考卡片》

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

《Choosing a Machine Learning Classifier》

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:http://www.52ml.net/15063.html

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

介绍:深度学习概述:从感知机到深度网络,作者对于例子的选择、理论的介绍都很到位,由浅入深。翻译版本:http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent Optimization》

介绍:<机器学习与优化>这是一本机器学习的小册子, 短短 300 多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂, 没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也适合老手温故而知新. 比起 MLAPP/PRML 等大部头, 也许这本你更需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

《深度学习与统计学习理论》

介绍:作者是来自百度,不过他本人已经在 2014 年 4 月份申请离职了。但是这篇文章很不错如果你不知道深度学习与支持向量机/统计学习理论有什么联系?那么应该立即看看这篇文章.

《计算机科学中的数学》

介绍:这本书是由谷歌公司和 MIT 共同出品的计算机科学中的数学:Mathematics for Computer Science,Eric Lehman et al 2013 。分为 5 大部分:1)证明,归纳。2)结构,数论,图。3)计数,求和,生成函数。4)概率,随机行走。5)递归。等等

《信息时代的计算机科学理论(Foundations of Data Science)》

介绍:信息时代的计算机科学理论,目前国内有纸质书购买,iTunes 购买



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