2014 Machine Learning Summer School

最新推荐文章于 2024-09-04 14:53:41 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/overstack/article/details/31926825

MLSS 6月份在北京的一些关于及其学习的资料，有一些很不错的topic，大家可以看看：

http://lamda.nju.edu.cn/conf/mlss2014/(X(1)S(be4inxbr10kghktlf5et1det))/Program?AspxAutoDetectCookieSupport=1

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
ZhangPY的专栏
02-28 7305
《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
机器学习(Machine Learning)
lee2430的博客
03-04 1785
原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/zhoubl668/article/details/42921187 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希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
Machine Learning Summer School (MLSS): 探索人工智能前沿的绝佳机会
最新发布
m0_56734068的博客
09-04 899
Machine Learning Summer School无疑是AI学习者的一个宝贵资源。它不仅提供了高质量的学习内容，还为参与者打开了通向AI领域最前沿的大门。无论你是刚刚踏入AI领域的新手，还是寻求突破的研究者，MLSS都能为你的学习和职业发展带来巨大的价值。在这个AI快速发展的时代，持续学习和保持对新知识的渴求至关重要。MLSS项目恰恰为我们提供了这样一个平台，让我们能够站在巨人的肩膀上，眺望AI的未来。让我们共同期待MLSS带来的更多惊喜，推动AI技术向着更加智能、更加普惠的方向发展。
Machine Learning Overview
The Rain in the Night
06-03 1446
Journal: http://jmlr.csail.mit.edu/papers/Blog: http://hunch.net/Surveys: http://www.mlsurveys.com/Tutorials: http://www.autonlab.org/tutorials/Lectures: http://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures
Machine Learning Softwares
StefanSalvatore的博客
08-03 762
C/C++ Programming C++ Tutoral The cplusplus.com Tutorial C++ String Introduction to Object-Oriented Programming Using C++ DJGPP Standard Templale Library Makefile Tutorial Machine Lear
【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
热门推荐
zhongwen7710的专栏
04-28 3万+
《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
【机器学习Machine Learning】资料大全
idaretobe的专栏
11-10 2289
　　昨天总结了深度学习的资料，今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示：有些网站需要"科学上网"^_^) 　　推荐几本好书： 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 　...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 .
Liu_LongPo的专栏
01-27 1万+
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習、深度學習方面不錯的資料，轉載。 原作：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新，本文更新至2014-12-21 《Brief History of Machine Lea
26 THINGS I LEARNED IN THE DEEP LEARNING SUMMER SCHOOL
weixin_34121282的博客
08-25 200
26 THINGS I LEARNED IN THE DEEP LEARNING SUMMER SCHOOL In the beginning of August I got the chance to attend the Deep Learning Summer School in Montreal. It consisted of 10 days of talks from some of...
Machine Learning
fanbird2008的专栏
03-17 756
比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 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。 《Brief History of Machine Learning》2 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，
advanced lectures on machine learning
03-30
Advance lectures on machine learning. It is collection of lectures on machine learning in summer school which was hold in different countries every year. The meeting was sponsored by authority.
ACM_NLP_SS:IIT Kharagpur的ACM印度暑期学校自然语言处理和机器学习实验室
05-18
IIT Kharagpur的ACM印度暑期自然语言处理和机器学习暑期学校2017 备受追捧的为期3周的技术暑期学校，旨在向具有NLP和相关ML方法基础知识的本科生以及该领域的一些激动人心的研究介绍。 进行这些实验的目的是为我们...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_30756499的博客
07-07 1万+
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
如何计算idf
overstack的专栏
05-20 5652
我们这道一个单词的idf的计算公式可以如下： 上面这个公式需要先要有一个语料库，如果此时你恰好没有这样的一个语料库，那你要怎么去估计这个idf呢？ 现在假定在一篇《中国的蜜蜂养殖》文章当中，假定该文长度为1000个词，“中国”，“蜜蜂”，“养殖”各出现了20次，则这三个词的词频（TF）都为0.02. 为了计算这些词的idf，有一个很方便的方法，我们可以将google收录的中文网页当成一个
deep learning for NLP courses
overstack的专栏
06-10 1202
2013关于deep learning一门新的课程： Deep Learning for NLP (without Magic) http://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/
Generalized linear models and linear classification
overstack的专栏
06-15 1098
在听张潼讲一些线性模型的课程，为方便以后回忆，贴一些图再加上点注释。 首先讲到了svm loss和logistic loss之间的优缺点。 logistic loss能够给出概率值，但是svm loss不能。但反过来说logistic loss并不能给出一个separateble的解，因为只有-f(x)*y等于正无穷或者负无穷的时候logistic loss才会是0或者1，但是svm却
百度技术沙龙
overstack的专栏
06-01 1009
InfoQ上关于百度技术沙龙的一个专题：http://www.infoq.com/cn/zones/baidu-salon/index.html 上面有各期嘉宾的详细介绍和演讲，最重要的是有视频。
深度生成模型：构建能想象与推理的机器
Shakir Mohamed是一位在机器学习领域有着深厚影响力的专家，他在2016年的Deep Learning Summer School上分享了主题为“Building Machines that Imagine and Reason”的演讲。该演讲探讨了深度生成模型（Deep ...
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