在中国我们如何收集数据？全球数据收集大教程 - 知乎专栏
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{"database":{"Post":{"":{"title":"在中国我们如何收集数据？全球数据收集大教程","author":"shujuaihaozhe","content":"以前都是有小伙伴说想找点数据，自己来试试手，想分析出一些好的东西来。现在我们分享这篇文章给大家，也希望大家可以实现一个小的梦想，数据在这里，分析等你来。1.如何寻找中国的数据我们可以通过几个渠道获得中国的数据。查找《中国统计年鉴》等是一个选择，特别是在几年前，几乎是唯一的选择。好多图书馆里都收藏《中国统计年鉴》等，翻出有你所需数据的那一页，复印是一个不错的选择，当然你也可以选择拿出纸和笔，把所需要的数据都抄写下来。为了便于对这些数据做进一步的处理，接下来的工作可能有点枯燥：把你找的数据一个一个地输入到电脑。当然，现在情况改善好多了，比如要查找2004年的《中国统计年鉴》，中华人民共和国国家统计局网站提供免费下载，网址是。如果你需要一应俱全的最新宏观经济数据，一个宝贵的来源是中国国家统计局提供的《进度统计数据》，网址是。如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料，权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》()和《中国国内生产总值核算历史资料》()。在这两本年鉴里，提供了核算中国GDP的详实数据。特别是《中国国内生产总值核算历史资料》()提供了电子版，电子版数据不仅提供年的详实数据，还大致回溯了年间的数据，非常好用。如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据，《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是，它们都没有提供电子版，但后者可以在中国资讯行下载。另外，还有许多收费网站提供较为详实的中国宏观经济数据，比如中国资讯行数据库、中国经济信息网 等。这些数据库很方便，但如果你没有登陆权限，也只能够“望梅止渴”了。如果你还没有找到你想要的数据，下面的一个网站也许有用。人大经济论坛提供大量的可供下载的经济学资源，而且还有许多有用的连接。当然，这是一个免费的网站，但下载某些资源时，说不定要求一定的所谓积分限制。2.如何寻找美国的数据由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》(Economic Report of President)，提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据。相当多的数据都可以追溯到1959年，甚至个别的可追溯到1929年。可能你已经留意到了，好多有关美国的图形，都是采用《总统经济报告》(2005)所附数据生成的。这些数据可以免费下载，网址是。如果需要一应俱全安的数据，一个宝贵的权威来源是，美国商务部统计局出版的《美国统计概要》(Statistical Abstract of the United States)，相当一部分数据可以免费下载，网址是。如果想获得最近数据的详细资料，一个不错的选择是，美国商务经济分析局每月出版的《当代商业纵览》(Survey of Current Business)。网址是，。3.如何寻找国外经济体的数据对富裕国家来说，最有用的资料来源于经济合作与发展组织(Organization of Economic Cooperation and Development，简称OECD)。经济合作与发展组织的成员包括：奥地利、澳大利亚、比利时、加拿大、捷克共和国、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。看来，世界上的富裕国家大都属于该组织，其产出占世界产出的70%左右。OECD的网址是，提供三种极为有用的数据。《OECD经济展望》(OECD Economic Outlook)，每年出版两次，提供许多跨国宏观经济数据。这些数据一般都上溯到20世纪70年代，而且具有很好的一致性。《OECD就业展望》(OECD Employment Outlook)，每年出版一次，专门提供劳动力市场的数据。《OECD历史统计》(OECD Historical Statistics)，不定期出版，将当期数据和过去数据放在一起。对于不是OECD成员的国家和地区，可以从其它国际组织那里获得相关数据，比如国际货币基金组织(International Monetary Fund，简称IMF)，其网址是。IMF提供《国际金融统计年鉴》(International Financial Statistics Yearbook)，它主要提供成员国的金融数据，但也包括一些总体数据，比如GDP、失业和通货膨胀等。另外，世界银行提供的《世界经济发展指标》，是世界银行最大众化的统计类读物，提供光盘版。至于若干国家长期的统计数据，两个不可多得的数据来源是，Heston-Summers数据库和Madison数据库。Heston-Summers数据库提供168经济体在年间的跨国可比数据，在宾夕法尼亚大学国际比较中心(Center for International Comparisons at the University of Pennsylvania)网站上可以下载，。Madison数据库提供了自1820年以来56个经济体的数据。最后，如果还没有找到你要的数据，不妨登陆下面的两个网站，也许是根稻草。哈佛商学院的宏观经济学资源网站，提供了大量连接。由密西西比大学Bill Goffe维护的一个网站，不仅列出了数据来源，而且还列出了有关经济的其他信息来源。4.综合数据篇SEC EDGAR数据库美国国会两院记录、商务部经济数据、伯克莱圆桌会议、斯坦福法律经济词典 Web统计资源指南(密执安大学)Statistical Resources on the Web (University of Michigan)由密执安大学文献中心建立。这是一个内容广泛、编排细致的资源指南。包括以下类目：工商业、生活消费、图表、经济学、财政金融、国际经济、国际贸易、劳动与就业等。报价公司提供有价证券的数据、信息。如有价证券一览表、快报产品价格指数(PPI)详细报告PPI Detailed Report 每月一次的产品价格指数报告和数据。包括最终产品和中间产品到原材料等)。房产起价和建筑许可Housing Starts and Building Permits (US Census Bureau)在这里可以看到美国人口普查局最近发布的经济指标。包括私有房产起价和当月、当年的建筑许可摘要。高校财经数据库收录 12个在线数据库，超过三百万篇商业报告和文章。国际股票市场数据库包括国际股票市场的价格图表、交易量、共同基金图、上市公司简介等国民收入和产品帐户National Income and Product Accounts (University of Virginia)这是佛吉尼亚大学社会科学数据中心的杰作。可检索自1959年以来的数据。主要包括：政府收入和支出;收入、就业、工业产品;国民生产和收入;个人收入和消费;数量和价格指数;存款和投资等。华通数据中心宏观经济信息、行业(产业)发展报告、企业(公司)信息、产品市场分析环境安全数据库多伦多大学和平与冲突研究项目组维护，涉及发展中国家环境压力与暴力冲突经济数据(国际)EconData (International)马里兰大学提供的国际性EconData时间序列数据库。新用户要先看数据库说明。文件是PK压缩格式。经济数据(美国马里兰大学)EconData (University of Maryland)可以下载大量的时间序列数据和查看数据的工具。也可以下载一些指令和工作论文。数据覆盖了全球及美国经济。数据文件用PKZip格式压缩。经济数据和链接(美国加州大学Fresno分校)Econ Data & Links (CAL State Fresno)由美国加州大学Fresno分校建立。该站点提供了大量表格和统计数据，以及很多相关站点的链接，内容从收入、财富到贫困问题都有。经济学数据Economics Data是WebEc的一部分。以良好的编排方式将数据和经济学站点排列出来。可参见经济学与计算网页，上面提供了很多软件链接。经济学网络这是一个内容非常丰富的资源中心，有大量美国和世界经济与金融市场的在线图表、经济指南、每周经济分析与简评，以及指向其它资源的链接。所有文件都是PDF格式。由德国驻纽约Morgan Grenfell的首席经济学家Ed Yardeni博士提供。联储经济数据Federal Reserve Economic Data (FRED)是美国联邦储备银行圣路易斯分行提供的一种很出色的服务。再该站点上，除了有经济研究方面的研究论文和工作论文以外，还提供了有价值的关于美国经济各方面的当前和历史数据。联合国数据信息(耶鲁大学)Numeric Data for UN Information (Yale University) 上面有各种数值型数据的链接。由耶鲁大学图书馆维护。联合国统计年鉴Statistics Yearbook (UN)主要包括统计数据和指标(如月度统计公报)、统计方法、统计源与参考工具等内容。注册后可以在一段时间以内免费使用统计数据和指标，其它资源不需注册。贸易和环境数据库搜集了几百个贸易与环境的案例，按28种不同标准分类美国的贫困问题Poverty in the United States该站点上提供了美国人口普查局前几年的人口系列报告。可以估算在贫困线以下的美国居民、家庭和个人的情况。文件是PDF格式。美国家庭的货币收入Money Income in the United States这是美国人口普查局的系列人口报告的调查数据。对美国的家庭和个人 经济状况的估计;包括年龄、种族、性别、地区、教育程度、收入情况、工作状况等变量。文件为PDF格式。美国经济指标与数据Economic Indicators and Data (via Census Bureau)美国人口普查局的最新经济指标。包括： 耐用消费品厂商的运输和定货;房屋起价;商品与服务的国际贸易;制造业和商业创新及销售;制造业的出货、技改和订货;月度批发贸易;月度零售贸易及月度时间序列数据。该站点上还有一个观察当前美国经济状况的小册子，每月出版。常设指标有：GNP、进出口、就业及收入、价格等。有图表，可检索。美国历史上的人口普查数据提供了描述年间美国经济的数据。由哈佛大学维护美国历史上的人口普查数据浏览该站点提供了描述年间美国经济的数据。由哈佛大学维护。美国明尼阿波利斯联邦储备银行经济研究和数据(联机)Federal Reserve Banks (Online)美国明尼阿波利斯联邦储备银行经济研究和数据,大量经济数据可供查找。美国统计(美国商业部)STAT USA ( Department of Commerce)是美国商业部的一个站点。提供美国联邦政府发布的商业、经济、贸易活动的权威信息。站点上包括有尝联机服务的数据库，也有一些免费的数据库，如经济分析局(Bureau of Economic Analysis Economic Information)、美国国家贸易数据银行(the National Trade Data Bank)等提供的其它数据。能源技术数据交换(ETDE)与能源数据库收集与交换能源研究与技术的信息,能源文献收藏量为世界第一 日本统计 Statistics in Japan 该站点提供了大量的关于日本的数据和指向其它统计站点的链接。由日本信息网络提供。世界统计表格由世界银行出版，提供了世界各国经济、社会数据指标集。世界统计表格World Tables (World Bank)世界统计表格是IMF的年度报告，由世界银行出版，提供了世界各国经济、社会数据指标集。，世界银行数据库世界银行提供的统计数据收入统计：个人所得税Statistics of Income: Individual Income Tax Returns美国国家税收局(Internal Revenue Service)关于个人税收的年度报告。有税收数量和总量，以及各种收入来源。数据中华商业数据网站,产业研究、竞争情报分析、市场调查、资信调查等统计资源指南Statistical Resources Guide由Mansfield大学图书馆建立。超文本链接指向统计站点，或介绍印刷型资料。以美国为主，兼有国际性内容，内容涉及经济、社会等各方面。是一个非常有用的资源指南。网上数据(加州大学圣迭戈分校)Data on the Net (UC San Diego )收集了关于美国经济和其它数据的站点，有注释，可检索。政府数据(NetEYE Inc)Government Data (NetEYE, Inc)由商业服务机构streetEYE建立。全面收集了全球的数据资源。包括美国、加拿大、拉丁美洲、欧洲、远东地区以及国际组织等。中国产业经济信息网产业经济的相关数据，部分内容可试用中国导航网中国导航网，专业的行业研究机构，权威的数据资源，覆盖全国的调研机构，真诚的服务。中国经济信息网数据库中国经济统计、行业、地区经济、企业等数据库中国自然数据库中国资源、环境、人口、社会经济等相关数据的集合。End.原文链接：","updated":"T06:34:45.000Z","canComment":false,"commentPermission":"anyone","commentCount":5,"collapsedCount":0,"likeCount":33,"state":"published","isLiked":false,"slug":"","isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/v2-ffd5e9dbe_r.jpg","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"reviewers":[],"topics":[{"url":"/topic/","id":"","name":"大数据"},{"url":"/topic/","id":"","name":"数据分析"},{"url":"/topic/","id":"","name":"大学生"}],"adminClosedComment":false,"titleImageSize":{"width":1080,"height":810},"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","column":{"slug":"c_","name":"程序猿数据爱好者"},"tipjarState":"inactivated","annotationAction":[],"sourceUrl":"","pageCommentsCount":5,"snapshotUrl":"","publishedTime":"T14:34:45+08:00","url":"/p/","lastestLikers":[{"bio":"传媒从业者","isFollowing":false,"hash":"1def11f47b01cba2df881b3b","uid":449700,"isOrg":false,"slug":"liang-a-liang-jing-jing","isFollowed":false,"description":"","name":"亮啊亮晶晶","profileUrl":"/people/liang-a-liang-jing-jing","avatar":{"id":"da8e974dc","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":"读书太少，想的太多","isFollowing":false,"hash":"0b9adaf794f74c75b94501","uid":64,"isOrg":false,"slug":"zhao-zhen-13-72","isFollowed":false,"description":"经济学入门","name":"珏泽","profileUrl":"/people/zhao-zhen-13-72","avatar":{"id":"2a310d9adab73","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":"旅游管理本科在读","isFollowing":false,"hash":"dfef50c8b12c66b466606","uid":197000,"isOrg":false,"slug":"li-qing-93-38-89","isFollowed":false,"description":"","name":"李晴","profileUrl":"/people/li-qing-93-38-89","avatar":{"id":"v2-edc5d893bb3b45","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":null,"isFollowing":false,"hash":"50cec2a2d69dd67bcf90b","uid":785200,"isOrg":false,"slug":"yyuyu-78","isFollowed":false,"description":"","name":"yyyyy","profileUrl":"/people/yyuyu-78","avatar":{"id":"v2-eab530a05bee69e3b59d7c","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},{"bio":"uvic/money 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Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作，写了一篇关于automatic statistician的文章。可以自动选择回归模型类别，还能自动写报告...介绍:对深度学习和representation learning最新进展有兴趣的同学可以了解一下介绍：这是一本信息检索相关的书籍，是由斯坦福Manning与谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction to Information Retrieval一直是北美最受欢迎的信息检索教材之一。最近作者增加了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源：介绍:Deniz Yuret用10张漂亮的图来解释机器学习重要概念：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.很清晰介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。介绍：这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert Tibshirani的新书，并且在2014年一月已经开课：介绍：机器学习最佳入门学习资料汇总是专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。而且这篇文章的介绍已经被翻译成。如果你不怎么熟悉，那么我建议你先看一看中文的介绍。介绍:主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的。包括几本综述文章，将近100篇论文，各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。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。理论很多介绍:本文共有三个系列，作者是来自IBM的工程师。它主要介绍了推荐引擎相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 ,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,茅塞顿开。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: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的建议介绍: Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-Up上的报告，讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型,13年同 、.介绍: 分类整理的机器视觉相关资源列表，秉承Awesome系列风格，有质有量!作者的更新频率也很频繁介绍: social networks course介绍: 大规模机器学习流程的构建与部署.介绍: 人脸识别二次开发包，免费，可商用，有演示、范例、说明书.介绍: 采用Torch用深度学习网络理解NLP，来自Facebook 人工智能的文章.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.介绍: 把来自target的attention signal加入source encoding CNN的输入，得到了比BBN的模型好的多neural network joint model介绍: 揭开印度菜的美味秘诀——通过对大量食谱原料关系的挖掘，发现印度菜美味的原因之一是其中的味道互相冲突，很有趣的文本挖掘研究介绍: HMM相关文章,此外推荐介绍: 1)词频与其降序排序的关系,最著名的是语言学家齐夫(Zipf,49年提出的Zipf‘s law,即二者成反比关系. 曼德勃罗(Mandelbrot,)引入参数修正了对甚高频和甚低频词的刻画 2)Heaps' law: 词汇表与语料规模的平方根(这是一个参数,英语0.4-0.6)成正比介绍: Jürgen Schmidhuber在Reddit上的AMA(Ask Me Anything)主题，有不少RNN和AI、ML的干货内容，关于开源&思想&方法&建议……耐心阅读，相信你也会受益匪浅.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订阅各集合即可介绍: Scikit-Learn官网提供，在原有的Cheat Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接，方便浏览介绍: 深度学习的全面硬件指南，从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe介绍:Pedestrian Detection paper & data介绍: 【神经科学碰撞人工智能】在脸部识别上你我都是专家，即使细微的差别也能辨认。研究已证明人类和灵长类动物在面部加工上不同于其他物种，人类使用梭状回面孔区（FFA）。Khaligh-Razavi等通过计算机模拟出人脸识别的FFA活动，堪称神经科学与人工智能的完美结合。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介绍:一个深度学习项目,提供了Python, C/C++, Java, Scala, Go多个版本的代码介绍:深度学习教程,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.介绍:Google对Facebook DeepFace的有力回击—— FaceNet，在LFW(Labeled Faces in the Wild)上达到99.63%准确率(新纪录)，FaceNet embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类.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..介绍:华盛顿大学Pedro Domingos团队的DNN，提供论文和实现代码.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 思路实现.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.介绍:经典问题的新研究：利用文本和可读性特征分类垃圾邮件。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。介绍:这是一个机器学习资源库,虽然比较少.但蚊子再小也是肉.有突出部分.此外还有一个由.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.介绍:这是一本自然语言处理的词典,从1998年开始到目前积累了成千上万的专业词语解释,如果你是一位刚入门的朋友.可以借这本词典让自己成长更快.介绍:通过分析1930年至今的比赛数据，用PageRank计算世界杯参赛球队排行榜.介绍:R语言教程,此外还推荐一个R语言教程.介绍:经典老文，复杂网络社区发现的高效算法，Gephi中的即基于此.介绍: 一个面向 .net 的开源机器学习库,介绍: 支持node.js的JS神经网络库，可在客户端浏览器中运行，支持LSTM等 介绍: 决策树介绍: 讨论深度学习自动编码器如何有效应对维数灾难,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 介绍: \"面向视觉识别的CNN\"课程设计报告集锦.近百篇，内容涉及图像识别应用的各个方面介绍: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)问题介绍: DeepMind论文集锦介绍: 一个开源语音识别工具包,它目前托管在上面介绍: 免费电子书《数据新闻手册》, 国内有热心的朋友翻译了,大家也可以介绍: 零售领域的数据挖掘文章.介绍: 深度学习卷积概念详解,深入浅出.介绍: 非常强大的Python的数据分析工具包.介绍: 2015文本分析(商业)应用综述.介绍: 深度学习框架、库调研及Theano的初步测试体会报告.介绍: MIT的Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著等人讲深度学习的新书，还未定稿，线上提供Draft chapters收集反馈，超赞！强烈推荐.介绍: Python下开源可持久化朴素贝叶斯分类库.介绍:Paracel is a distributed computational framework designed for machine learning problems, graph algorithms and scientific computing in C++.介绍: 开源汉语言处理包.介绍: 使用Ruby实现简单的神经网络例子.介绍:神经网络黑客入门.介绍:好多数据科学家名人推荐,还有资料.介绍:实现项目已经开源在github上面介绍: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.介绍:机器学习中的重要数学概念.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.介绍:《哈佛大学蒙特卡洛方法与随机优化课程》是哈佛应用数学研究生课程，由V Kaynig-Fittkau、P Protopapas主讲，Python程序示例，对贝叶斯推理感兴趣的朋友一定要看看，提供授.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.介绍:论文+代码:基于集成方法的Twitter情感分类,.介绍:NIPS CiML 2014的PPT,NIPS是神经信息处理系统进展大会的英文简称.介绍:斯坦福的深度学习课程的Projects 每个人都要写一个论文级别的报告 里面有一些很有意思的应用 大家可以看看 .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.介绍:基于马尔可夫链自动生成啤酒评论的开源Twitter机器人,.介绍:视频+讲义:深度学习用于自然语言处理教程(NAACL13).介绍:用机器学习做数据分析,David Taylor最近在McGill University研讨会上的报告，还提供了一系列讲机器学习方法的ipn，很有价值 .介绍:基于CNN+LSTM的视频分类,.介绍:Quora怎么用机器学习.介绍:亚马逊在机器学习上面的一些应用,.介绍:并行机器学习指南(基于scikit-learn和IPython).介绍:DataSchool的机器学习基本概念教学.介绍:一个基于OpenGL实现的卷积神经网络，支持Linux及Windows系.介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统.介绍:Francis X. Diebold的《(经济|商业|金融等领域)预测方法.介绍:Francis X. Diebold的《时序计量经济学》.介绍:基于Yelp数据集的开源比较,评测覆盖Naive Bayes、SentiWordNet、CoreNLP等 .介绍:国内Pattern Recognition And Machine Learning读书会资源汇总,,.介绍:用于Web分析和数据挖掘的概率数据结构.介绍:机器学习在导航上面的应用.介绍:Neural Networks Demystified系列视频，Stephen Welch制作，纯手绘风格，浅显易懂,.介绍:{swirl}数据训练营:R&数据科学在线交互教程.介绍:关于深度学习和RNN的讨论 .介绍:Deep Reinforcement Learning.介绍:(PyCon2015)Scikit-Learn机器学习教程,.介绍:PDNN: A Python Toolkit for Deep Learning.介绍:15年春季学期CMU的机器学习课程，由Alex Smola主讲，提供讲义及授课视频，很不错..介绍:大数据处理课.内容覆盖流处理、MapReduce、图算法等.介绍:用Spark MLlib实现易用可扩展的机器学习,.介绍:以往上千行代码概率编程(语言)实现只需50行.介绍:ggplot2速查小册子,,此外还推荐.介绍:用结构化模型来预测实时股票行情.介绍:录取论文列表,大部分论文可使用Google找到.介绍:一般矩阵乘法(GEMM)对深度学习的重要性.介绍:A Community of awesome Distributed Machine Learning C++ projects.介绍:免费电子书&强化学习介绍&,,,相关课程,.介绍:免费书:Azure ML使用精要.介绍:A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks.介绍:有趣的机器学习：最简明入门指南,.介绍:深度学习简明介绍,.介绍:Portable, scalable and reliable distributed machine learning.介绍:CNN开源实现横向评测,参评框架包括Caffe 、Torch-7、CuDNN 、cudaconvnet2 、fbfft、Nervana Systems等，NervanaSys表现突出.介绍:卡耐基梅隆大学计算机学院语言技术系的资源大全,包括大量的NLP开源软件工具包，基础数据集，论文集，数据挖掘教程，机器学习资源.介绍:Twitter情感分析工具SentiTweet,.介绍:华盛顿大学的Machine Learning Paper Repository.介绍:机器学习速查表.介绍:最新的Spark summit会议资料.介绍:最新的Spark summit会议资料.介绍:Ebook Learning Spark.介绍:Ebook Advanced Analytics with Spark, Early Release Edition.介绍:清华大学副教授，是图挖掘方面的专家。他主持设计和实现的Arnetminer是国内领先的图挖掘系统，该系统也是多个会议的支持商.介绍:迁移学习的国际领军人物.介绍:在半监督学习，multi-label学习和集成学习方面在国际上有一定的影响力.介绍:信息检索，自然语言处理，机器翻译方面的专家.介绍:吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。在Google其间，他领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目,他的.介绍:喵星人相关论文集.介绍:如何评价机器学习模型系列文章,,.介绍:Twitter新trends的基本实现框架.介绍:Storm手册，国内有,谢谢作者.介绍:Java机器学习算法库SmileMiner.介绍:机器翻译学术论文写作方法和技巧，Simon Peyton Jones的同类视频,.介绍:神经网络训练中的Tricks之高效BP,博主的其他博客也挺精彩的.介绍:作者是NLP方向的硕士，短短几年内研究成果颇丰,推荐新入门的朋友阅读.介绍:UCLA的Jens Palsberg根据Google Scholar建立了一个计算机领域的H-index牛人列表,我们熟悉的各个领域的大牛绝大多数都在榜上，包括1位诺贝尔奖得主，35位图灵奖得主，近百位美国工程院/科学院院士，300多位ACM Fellow,在这里推荐的原因是大家可以在google通过搜索牛人的名字来获取更多的资源,这份资料很宝贵.介绍:用大型语料库学习概念的层次关系，如鸟是鹦鹉的上级，鹦鹉是虎皮鹦鹉的上级。创新性在于模型构造，用因子图刻画概念之间依存关系，因引入兄弟关系，图有环，所以用有环扩散（loopy propagation）迭代计算边际概率（marginal probability）.介绍: 这是一款贝叶斯分析的商业软件,官方写的有250多页,虽然R语言 已经有类似的,但毕竟可以增加一个可选项.介绍:deep net highlights from 2014.介绍:This paper proposes Fast R-CNN, a clean and fast framework for object detection.介绍:图像指纹的重复识别,作者,国内.介绍:提供计算机视觉、机器视觉应用的公司信息汇总.应用领域包括：自动辅助驾驶和交通管理、眼球和头部跟踪、影视运动分析、影视业、手势识别、通用视觉系统、各种工业自动化和检验、医药和生物、移动设备目标识别和AR、人群跟踪、摄像、安全监控、生物监控、三维建模、web和云应用.介绍:Python版可视化数据统计开源库.介绍:麻省理工Gilbert Strang线性代数课程笔记,Gilbert Strang《Linear Algebra》课程主页.介绍:面向机器学习/深度学习的数据向量化工具Canova,, 支持CSV文件、MNIST数据、TF-IDF/Bag of Words/word2vec文本向量化.介绍:快速入门：基于Apache Mahout的分布式机器学习.介绍:基于scikit-learn讲解了一些机器学习技术，如SVM，NB，PCA，DT，以及特征工程、特征选择和模型选择问题.介绍:基于Spark的高效机器学习,.介绍:WePay用机器学习对抗信用卡\"shell selling\"诈骗.介绍:16位数据科学家语录精选.介绍:深度学习在大数据分析领域的应用和挑战.介绍:免费的机器学习与数学书籍,除此之外还有其他的,编程语言,设计,操作系统等.介绍:一篇关于CNN模型对象识别Paper.介绍:深度学习的统计分析V:泛化和正则化.介绍:用SGD能高效完成训练的大规模(多层)深度网络HN.介绍:深度学习解读文章.介绍:Coursera上的推荐系统导论（Introduction to Recommender Systems）公开课.介绍:Andrew Ng经典机器学习课程笔记.介绍:ICLR 2015见闻录,的其他机器学习文章也不错.介绍:推荐系统\"个性化语义排序\"模型.介绍:激情时分更惜字——MIT的最新Twitter研究结果.介绍:苏州大学人类语言技术研究相关论文.介绍:实现神经图灵机(NTM),,此外推荐相关神经图灵机.介绍:华盛顿大学的机器视觉(2015),参考资料.介绍:\"Mining of Massive Datasets\"发布第二版,Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman 新版增加Jure Leskovec作为合作作者，新增社交网络图数据挖掘、降维和大规模机器学习三章,依旧免费.介绍:一个深度学习资源页,资料很丰富.介绍:免费电子书\"Learning Deep Learning\".介绍:Machine Learning for Astronomy with scikit-learn.介绍:免费电子书\"随机森林入门指南\".介绍:白话数据挖掘十大算法.介绍:基于Mahout和Elasticsearch的推荐系统,.介绍:博士学位论文:ELM研究进展.介绍:Pandas十分钟速览,.介绍:面向数据新闻的文本挖掘.介绍:用网络图片合成延时视频(SIGGRAPH 2015).介绍:分类系统的维数灾难.介绍:深度学习vs.大数据——从数据到知识：版权的思考,[翻译版](介绍:预测模型入门.介绍:深入浅出LSTM.介绍:2015年ICLR会议与.介绍:Ben Jones的数据可视化建议.介绍:解读数据降维/PCA/SVD.介绍:IPN:监督学习方法示例/对比参考表,覆盖logistic回归, 决策树, SVM, KNN, Naive Bayes等方法.介绍:基于RankSVM和DNN自动(重组)生成Rap歌词.介绍:随机索引RI词空间模型专题.介绍:基于机器学习的漏洞检测工具VDiscover.介绍:深度学习系统minerva。拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加速。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet训练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目的cxxnet相比，采用动态数据流引擎，提供更多灵活性。未来将和cxxnet一起整合为mxnet项目，互取优势.介绍:2015年国际计算机视觉与模式识别会议paper.介绍:Netflix工程总监眼中的分类算法：深度学习优先级最低,.介绍:Codalab图像标注竞赛排行+各家论文,Reddit上flukeskywalker整理了各家技术.介绍:基于Caffe的加速深度学习系统CcT.介绍:深度学习(模型)低精度(训练与)存储.介绍:新书预览:模型机器学习.介绍:免费电子书多臂老虎机,此外推荐.介绍:基于Kaggle's Titanic Competition的交互式R机器学习教程,介绍.介绍:Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列.介绍:神经(感知)机器翻译介绍.介绍:Andrew Ng关于深度学习/自学习/无监督特征学习的报告,.介绍:论文:通过潜在知识迁移训练RNN.介绍:面向金融数据的情感分析工具.介绍:(Python)主题模型交互可视化库pyLDAvis.介绍:Logistic回归与优化实例教程.介绍:贾扬清（谷歌大脑科学家、caffe缔造者）微信讲座记录.介绍:Theano/Blocks实现RNN手写字符串生成sketch.介绍:基于TopSig的海量(7亿+)网页聚类.介绍:NAACL 2015 论文papers.介绍:机器学习预测股市的七个问题.介绍:神经网络学习资料推荐.介绍:面向序列学习的RNN综述.介绍:R文本处理手册.介绍:“必看”的Python视频集锦.介绍:Google(基础结构)栈.介绍:矩阵和数据的随机算法(UC Berkeley 2013).介绍:DataCamp中级R语言教程.介绍:免费电子书:轻松掌握拓扑学,.介绍:,.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。介绍:Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。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。介绍:IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。介绍:Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。介绍:Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。介绍:它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。介绍:这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。介绍:Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。介绍:这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）介绍:REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。介绍:用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。介绍:这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。介绍:电子书降维方法,此外还推荐、、介绍:整理的深度学习数据集列表.介绍:Go语言编写的自然语言处理工具.介绍:词频模型对词向量的反击,参考。介绍:预测模型的三个方面.介绍:斯坦福大学深度学习与自然语言处理课程,部分课程笔记、介绍:CVPR2015上Google的CV研究列表.介绍:利用(Metamind)深度学习自动发现篮球赛精彩片段.介绍:对本土化特征学习的分析介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.介绍:ICML2015 论文集,优化4个+稀疏优化1个；强化学习4个，深度学习3个+深度学习计算1个；贝叶斯非参、高斯过程和学习理论3个；还有计算广告和社会选择..介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.介绍:，第28届IEEE计算机视觉与模式识别(CVPR)大会在美国波士顿举行。微软研究员们在大会上展示了比以往更快更准的计算机视觉图像分类新模型，并介绍了如何使用Kinect等传感器实现在动态或低光环境的快速大规模3D扫描技术.介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.介绍:机器学习工具包/库的综述/比较.介绍:数据可视化最佳实践指南.介绍:、、、、.介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.介绍:混合密度网络.介绍:数据科学家职位面试题.介绍:准确评估模型预测误差.介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.介绍:How to share data with a statistician.介绍:来自Facebook的图像自动生成.介绍:How to share data with a statistician.介绍:(Google)神经(感知)会话模型.介绍:The 50 Best Masters in Data Science.介绍:NLP常用信息资源.介绍:语义图像分割的实况,通过深度学习技术和概率图模型的语义图像分割.介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积网络,.介绍:深度学习——成长的烦恼.介绍:基于三元树方法的文本流聚类.介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及最新进展.介绍:深度学习革命.介绍:数据科学(实践)权威指南.介绍:37G的微软学术图谱数据集.介绍:生产环境(产品级)机器学习的机遇与挑战.介绍:神经网络入门.介绍:来自麻省理工的结构化稀疏论文.介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的论文 .介绍:20个最热门的开源(Python)机器学习项目.介绍:C++并行贝叶斯推理统计库QUESO,.介绍:Nature:LeCun/Bengio/Hinton的最新文章《深度学习》,Jürgen Schmidhuber的最新评论文章.介绍:基于Scikit-Learn的预测分析服务框架Palladium.介绍:John Langford和Hal Daume III在ICML2015上关于Learning to Search的教学讲座幻灯片.介绍:读完这100篇论文 就能成大数据高手,.介绍:NLP课程《社交媒体与文本分析》精选阅读列表.介绍:写给开发者的机器学习指南.介绍:基于维基百科的热点新闻发现.介绍:(Harvard)HIPS将发布可扩展/自动调参贝叶斯推理神经网络.介绍:面向上下文感知查询建议的层次递归编解码器.介绍:GPU上基于Mean-for-Mode估计的高效LDA训练.介绍:从实验室到工厂——构建机器学习生产架构.介绍:适合做数据挖掘的6个经典数据集(及另外100个列表).介绍:Google面向机器视觉的深度学习.介绍:构建预测类应用时如何选择机器学习API.介绍:Python+情感分析API实现故事情节(曲线)分析.介绍:(R)基于Twitter/情感分析的口碑电影推荐,此外推荐.介绍:CMU(ACL +页)面向NLP基于图的半监督学习算法.介绍:从贝叶斯分析NIPS，看同行评审的意义.介绍:(RLDM 2015)计算强化学习入门.介绍:David Silver的深度强化学习教程.介绍:深度神经网络的可解释性.介绍:Spark快速入门.介绍:TalkingMachines:面向体育/政治和实时预测的机器学习.介绍:Stanford社交网络与信息网络分析课程++.介绍:David Silver(DeeMind)的强化学习课程,.介绍:基于Theano/GPU的高效深度学习.介绍:来自微软的.介绍:(Go)情感分析API服务Sentiment Server.介绍:受限波尔兹曼机初学者指南.介绍:,,.介绍:Nvidia深度学习课程.介绍:2015年深度学习暑期课程，推荐.介绍:这是一篇关于百度文章的摘要,建议两篇文章结合起来阅读.介绍:视频标注中的机器学习技术.介绍:博士论文:(Ilya Sutskever)RNN训练.介绍:深度神经网络的灰色区域：可解释性问题，.介绍:Golang 实现的机器学习库资源汇总.介绍:深度学习的统计分析.介绍:面向NLP的深度学习技术与技巧.介绍:Kaggle's CrowdFlower竞赛NLP代码集锦.介绍:斯坦福的自然语言理解课程.介绍:Deep Learning与Shallow Learning 介绍介绍:这是一本机器学习的电子书,作者先生在机器学习教学上面有着丰富的经验,这本书小但精致.介绍:由荷兰阿姆斯特丹大学 & 谷歌瑞士著.介绍:介绍个乐于总结和翻译机器学习和计算机视觉类资料的博客,包含的内容：Hinton的CSC321课程的总结；Deep Learning综述；Notes on CNN的总结；python的原理总结；Theano基础知识和练习总结；CUDA原理和编程；OpenCV一些总结.介绍:针对具体问题(应用场景)如何选择机器学习算法(系列).介绍:数据科学免费书分类集合介绍:深度学习在语音合成最