机器学习方面的一些大牛小牛

最新推荐文章于 2024-01-08 10:53:24 发布
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本文汇总了众多在人工智能领域内的知名专家及其主页链接，并整理了一系列重要的研究资源和工具，涉及机器学习、数据挖掘等多个方向。

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Michael I. Jordan


Lexing Xie at ANU Christopher M. Bishop Home - Andrew Ng Xiaoli Li's Home Page Dong Xu Rutgers: Data Mining: Professor Hui Xiong James Allan Hsuan-Tien Lin > Home Jun Zhu's Homepage Xin Yao's Home Page Qi He - IBM Research www.cs.princeton.edu/~blei/ Peter Bartlett's Home Page Mark Steyvers Charles X. Ling's Home Page Dr. Jian Pei @ Simon Fraser University Networks, Crowds, and Markets A Book by David Easley and Jon Kleinberg Repository for Epitope Datasets (RED) The `Bow' Toolkit Xiaohua Tony Hu's Home Page AIIA - Artificial Intelligence & Information Analysis Laboratory Philipps-Universität Marburg - Knowledge Engineering & Bioinformatics : Prof. Dr. Eyke Hüllermeier Giancarlo Ruffo - Dipartimento di Informatica - Università di Torino home [Irwin King @ Web Intelligence & Social Computing Lab] Project: Large-Scale Multi-label Learning ::: NeuralWare | About Us ::: Rong Jin's MSU homepage CODE - IIT Jiawei Han Data Mining Research Group @ U of Illinois Longbing CAO's Homepage http://www.agentmining.org/ Welcome to Domain Driven Data Mining http://www.behaviorinformatics.org/ Welcome to EDM - UTS Focus Group http://www.marketsurveillance.org/ Welcome to Social Security Data Mining Data Warehousing at Stanford Jun Yang: Home Home, WAMDM, Database Group at Renmin University of China 薛贵荣 - Apex Data & Knowledge Management Lab Haifeng Wang (王海峰) BCMI Qiang Yang qyang Tie-Yan Liu - Microsoft Research Hang Li - Microsoft Research Deng Cai 德荣刘 hunch.net/~active_learning/ Ming Yang www.public.asu.edu/~kkahol/index.html Shuiwang Ji | Home Introduction to Machine Learning Huidong Health Informatics Lab @ SIAT (Fengfeng Zhou) Ubiquitous Data Mining Sheng-Wei Chen (a.k.a. Kuan-Ta Chen) Yun (Raymond) Fu ' Webpage Opinion Mining, Sentiment Analysis, Opinion Extraction

27、机器学习在情感分析与牛结核病预测中的应用
web39explorer的博客
06-05 8
本文探讨了机器学习在情感分析和牛结核病预测中的应用。在情感分析部分，比较了多种分类算法和特征选择方法的性能，展示了其在文本分类任务中的效果；在牛结核病预测部分，介绍了机器学习技术如何用于疾病预测和检测。通过对比分析，总结了不同场景下算法选择的建议，并展望了未来发展趋势，如多模态数据融合和深度学习的应用。
数据挖掘、机器学习、大数据比赛罗列
热门推荐
Mr_Lyang的博客
06-09 2万+
最近自己想参加一些如题类型的比赛，却发现找不到。自己知道的比赛平台要么已经截止报名，要么就是快结束了，内心真是一万匹马在奔腾。好不容易选了个阿里音乐预测的比赛，花了两天时间初步实现了一种方法，提交结果还不错，至少能进二期，却发现由于自己没看比赛规则，需要那啥实名验证，而被直接淘汰。想想就心酸。看来有必要整理一下目前我已知的比赛列表，供自己平时多关注关注它们。国外：1、kaggle:https://w
机器学习参考(一)-那些国内外的大牛们
微积分的博客
09-24 3986
本文是个人的开篇博客，也是为整个博客确定其内容方向。博客以“机器学习参考-那些国内外的大牛们”开篇，旨在突出博客所有关注内容中的重点内容-机器学习。作为机器学习中的newcomer，在不到两年的学习实践道路上，也曾为如何快速入门绞尽了脑汁，故将自己在学习过程中的一点总结分享给各位同行们，望能达到与大家交流共成长的目的。
机器学习算法及应用领域相关的中国大牛
xiaolu的专栏
08-03 3147
李航：http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/，是MSRA Web Search and Mining Group高级研究员和主管，主要研究领域是信息检索，自然语言处理和统计学习。近年来，主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序，相关性等问题的研究。曾在人大听过一场他的讲座，对实际应用的问题抽象，转化和解决能力值得学习。 周志华
谈谈机器学习(Machine Learning)大牛
xiaolu的专栏
08-19 4047
闲着无事，想写点一些我所了解的machine learning大家。由于学识浅薄，见识有限，并且仅局限于某些领域，一些在NLP及最近很热的生物信息领域活跃的学者我就浅陋无知，所以不对的地方大家仅当一笑。 　　 　　Machine Learning 大家(1)：M. I. Jordan 　　 在我的眼里，M Jordan无疑是武林中的泰山北斗。他师出MIT，现在在berkeley坐镇一方，在
国内国外机器学习中的大牛及相关资源
GrazyThinking的专栏
10-23 8707
=======================国外==================== Machine Learning 大家(1)：M. I. Jordan (http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/)    在我的眼里，M Jordan无疑是武林中的泰山北斗。他师出MIT，现在在berkeley坐镇一方 ，在附近的两所名校（加stanford）中
机器学习、深度学习领域最活跃的大牛合集
gdtop的个人笔记
03-03 1290
本篇基于Google Scholar论文引用数，纯属过过眼瘾。 Andrew Ng 被引用次数：112105 Yoshua Bengio被引用次数：165920 Yann LeCun被引用次数：98395 Michael I. Jordan被引用次数：150144 Jeff Dean被引用次数：95547 Richard S.Sutton被引用次数：72913 Juer...
机器学习-零售商品购物篮分析及预测（含数据集及说明）
02-28
机器学习技术在零售数据分析中扮演着至关重要的角色，尤其是在对购物篮进行分析及预测方面。购物篮分析是研究顾客在购物时将哪些商品组合在一起的习惯，通过这一分析可以揭示不同商品之间的关联性，为商品摆放、促销...
机器学习-基于关联规则的智能推荐（含数据集）
最新发布
03-10
在现代科技迅猛发展的大背景下，机器学习已经成为一个炙手可热的研究领域。它通过构建和使用算法模型来使计算机能够从数据中学习并进行预测或决策。而在众多机器学习的应用场景中，智能推荐系统则是备受关注的一个，...
机器学习-apriori算法-超市关联分析
02-27
其中，关联规则学习作为一种在大型交易数据集中发现商品间有趣关系的方法，已经成为零售业分析的核心技术之一。Apriori算法作为一种经典的关联规则挖掘算法，在超市关联分析中的应用尤为广泛，它能够帮助超市管理者...
浙江大学人工智能课程课件
11-18
浙江大学人工智能课程课件，内容有： Introduction Problem-solving by search( 4 weeks) Uninformed Search and Informed (Heuristic) Search （1 week） Adversarial Search: Minimax Search, Evaluation Functions, Alpha-Beta Search, Stochastic Search Adversarial Search: Multi-armed bandits, Upper Confidence Bound (UCB),Upper Confidence Bounds on Trees, Monte-Carlo Tree Search(MCTS) Statistical learning and modeling (5 weeks) Probability Theory, Model selection, The curse of Dimensionality, Decision Theory, Information Theory Probability distribution: The Gaussian Distribution， Conditional Gaussian distributions， Marginal Gaussian distributions， Bayes’ theorem for Gaussian variables， Maximum likelihood for the Gaussian， Mixtures of Gaussians, Nonparametric Methods Linear model for regression: Linear basis function models； The Bias-Variance Decomposition Linear model for classification ： Basic Concepts; Discriminant Functions (nonprobabilistic methods); Probabilistic Generative Models; Probabilistic Discriminative Models K-means Clustering and GMM & Expectation–Maximization (EM) algorithm, BoostingThe Course Syllabus Deep Learning (4 weeks) Stochastic Gradient Descent, Backpropagation Feedforward Neural Network Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Network (LSTM, GRU) Generative adversarial network (GAN) Deep learning in NLP (word2vec), CV (localization) and VQA(cross-media) Reinforcement learning (1 weeks) Reinforcement learning: introduction
机器学习大牛
xiao_lxl的专栏
11-18 2622
个人认为，但从整体研究实力来说，机器学习和数据挖掘方向国内最强的地方还是在MSRA，那边的相关研究小组太多，很多方向都能和数据挖掘扯上边。这里我再补充几个相关研究方向的年轻老师和学者吧。 蔡登：http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/,Han Jiawei老师的学生，博士毕业后回浙大任教，也算是国内年轻一代的牛人了。 万小军：https://sit
一名普通的程序员，想成为人工智能大牛，应该怎么规划自己的学习路线
09-18 940
伴随着各大互联网巨头纷纷转向人工智能公司，互联网＋模式固然稳定但已经成为历史，新的AI+浪潮的来临，让很多普通程序员一下坐不住了，闻到了新浪潮的味道，那么问题来了，普通程序员如何转型成为一名人工智能届的大牛？ 人工智能学习的准备阶段 首先不是随便什么人都能成为人工智能届的大牛的，我对普通程序员的定义是：拥有大学本科知识；平时工作较忙；自己能获取的数据有限。所以本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易...
2024 推荐系统论文汇总
卢之
01-08 1万+
对2024年的 推荐系统论文进行一波收集，给各位初学者和算法大佬作为灵感来源，后续专栏会继续更新论文解读，根据评论不断补充，欢迎大家三连~
推荐系统机器学习领域大牛主页
连峰碧波间，浅水泛舟游
01-25 1274
1.Xavier Amatriain 2.
搞机器学习的人，必须要知道的大牛都有谁？
喜欢打酱油的老鸟
08-07 3203
https://mp.weixin.qq.com/s/6987ZHT3YsSmQuagGFocFQ 作者：KnowingAI知智 编辑：zenRRan https://www.zhihu.com/question/329744395/answer/731077021 首先提几位在整个人工智能领域都非常知名的大牛： 1. Michael I. Jordan 加州大学伯克...
记录各大牛个人主页，紧密跟踪其学术动态
Wenfei Wang的专栏
07-06 3347
1、张智林-现就职于三星北美研究院       国内用的科学网博客：http://blog.sciencenet.cn/u/oliviazhang         国外用的google站点：https://sites.google.com/site/researchbyzhang/（需要翻墙）        研究领域：Sparse Signal Recovery, Bayesian Lear
【学术】可以分享一下关于“社会计算”有哪些国内外顶级会议吗？
小白兔的窝
11-24 3155
【笔记】 The International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM) 投稿时间分三次：第一次是5月15日，第二次是9月15日，第三次是1月15日 There are three submission deadlines before ICWSM-2020: * 1st Full-paper Deadline:...
中文分词十年又回顾2007-2017
AG9GgG的博客
02-18 814
《中文分词十年有回顾》是上海交通大学赵海副教授整理的中文分词过去十年进展。 一、基本结论 中文分词的统计机器学习方法优于传统的规则方法，尤其是在未登录词（out-of-vocabulary words, OOV）即训练集上未出现的词的识别上，具有无可比拟的优势。 其一是长期以来，基于规则的方法获得了不错的效果，降低了研发先进机器学习技术的迫切性。 其二是统计学习方法计算量较大，当时的计算机很难高效...
Python实现统计天气状况的机器学习大作业
- 机器学习大作业：强调了作业的性质，是一个针对机器学习课程的大作业项目。 - Python实现：再次强调了项目使用Python语言进行编程实现的重要性。 7. 文件名称的含义： - 压缩包子文件的文件名称“2016218735_...
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