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机器学习&深度学习资料汇总

作者:admin | 分类:知识百科 | 标签:

 

  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 http://blog.jobbole.com/67616/

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

  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

  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.

更多资料请参考cnblog 和 机器学习

本文链接:http://cvchina.net/post/150.html
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