机器学习&深度学习资料汇总（含文档，数据集，代码等）(二)
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。
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。 课程主页：http://t.cn/R61LGM4。
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。paper 下载：http://t.cn/R61L0ZO
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。
介绍:MIT的Underactuated Robotics于 2014年10月1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。
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
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。合集：http://t.cn/R61y7UF
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。（http://t.cn/RhWG8Um）
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。查询数据集：http://t.cn/S4COfQ。
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，论文在这里（http://arxiv.org/pdf/1312.5602v1.pdf）。
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源代码托管地址（http://t.cn/Rz43b3I）.
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：部分中文列表（http://code.csdn.net/news/2822818）
介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoost python实现文章（http://t.cn/Rzadwol）
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:还有续集简明深度学习方法概述（二）
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。
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资源集:机器学习，深度学习，视觉，数学等（http://t.cn/zO1YaAE）
介绍:如果要在一篇文章中匹配十万个关键词怎么办？Aho-Corasick 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 Regexp::Trie。
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Yangqing Jia (贾扬清)。
介绍:2014 ImageNet冠军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.
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AWS部署教程。
介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured Prediction》http://t.cn/RZxipKG ，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：Data.gov、US Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk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Deep Learning in a Nutshell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。
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The Future of Life Institute (FLI).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《疑犯追踪》,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.
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Yoshua Bengio .
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博客的其他文章.
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.
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.:http://t.cn/8k6RMHS
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.
因资料过多，会分成几个系列来推荐。本文为系列二。
原文链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md
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PS.由北京大学团委指导，极视角主办的高校计算机视觉算法邀请赛正在报名中（4月15日截止），大奖+商业项目实践机会+数据库等你来拿，扫描二维码进入比赛专题页~