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超级大汇总!200多个最好的机器学习、NLP和Pyth

来源: 时间:2018-11-01
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这篇文章包含了我目前为止找到的最好的教程内容。这不是一张罗列了所有网上跟机器学习相关教程的清单——不然就太冗长太重复了。我这里并没有包括那些质量一般的内容。我的目标是把能找到的最好的教程与机器学习和自然语言处理的延伸主题们连接到一起。 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

我这里指的“教程”,是指那些为了简洁地传授一个概念而写的介绍性内容。我尽量避免了教科书里的章节,因为它们涵盖了更广的内容,或者是研究论文,通常对于传授概念来说并不是很有帮助。如果是那样的话,为何不直接买书呢?当你想要学习一个基本主题或者是想要获得更多观点的时候,教程往往很有用。

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我把这篇文章分为了四个部分:机器学习,自然语言处理,python和数学。在每个部分中我都列举了一些主题,但是因为材料的数量庞大,我不可能涉及到每一个主题。 可思数据-人工智能资讯平台

如果你发现到我遗漏了哪些好的教程,请告诉我!我尽量把每个主题下的教程控制在五个或者六个,如果超过了这个数字就难免会有重复。每一个链接都包含了与其他链接不同的材料,或使用了不同的方式表达信息(例如:使用代码,幻灯片和长文),或者是来自不同的角度。

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机器学习 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Start Here with Machine Learning (machinelearningmastery.com)

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https://machinelearningmastery.com/start-here/ 可思数据-人工智能资讯平台

Machine Learning is Fun! (medium.com/@ageitgey) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-80ea3ec3c471 可思数据

Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering(martin.zinkevich.org)

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http://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf

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Machine Learning Crash Course: Part I, Part II, Part III (Machine Learning at Berkeley)

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https://ml.berkeley.edu/blog/2016/11/06/tutorial-1/

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https://ml.berkeley.edu/blog/2016/12/24/tutorial-2/ 内容来自可思数据

https://ml.berkeley.edu/blog/2017/02/04/tutorial-3/

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An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples (toptal.com)

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https://www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

A Gentle Guide to Machine Learning (monkeylearn.com) 可思数据-人工智能资讯平台

https://monkeylearn.com/blog/gentle-guide-to-machine-learning/ 内容来自可思数据

Which machine learning algorithm should I use? (sas.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/

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The Machine Learning Primer (sas.com)

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https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/machine-learning-primer-108796.pdf 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

Machine Learning Tutorial for Beginners (kaggle.com/kanncaa1)

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https://www.kaggle.com/kanncaa1/machine-learning-tutorial-for-beginners 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

激活和损失函数

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Sigmoid neurons (neuralnetworksanddeeplearning.com)

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http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#sigmoid_neurons 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

What is the role of the activation function in a neural network? (quora.com)

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https://www.quora.com/What-is-the-role-of-the-activation-function-in-a-neural-network

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Comprehensive list of activation functions in neural networks with pros/cons(stats.stackexchange.com)

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https://stats.stackexchange.com/questions/115258/comprehensive-list-of-activation-functions-in-neural-networks-with-pros-cons

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Activation functions and it’s types-Which is better? (medium.com)

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https://medium.com/towards-data-science/activation-functions-and-its-types-which-is-better-a9a5310cc8f

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Making Sense of Logarithmic Loss (exegetic.biz)

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http://www.exegetic.biz/blog/2015/12/making-sense-logarithmic-loss/

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Loss Functions (Stanford CS231n)

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http://cs231n.github.io/neural-networks-2/#losses 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

L1 vs. L2 Loss function (rishy.github.io)

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http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/

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The cross-entropy cost function (neuralnetworksanddeeplearning.com) 内容来自可思数据

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html#the_cross-entropy_cost_function

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偏差

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Role of Bias in Neural Networks (stackoverflow.com)

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https://stackoverflow.com/questions/2480650/role-of-bias-in-neural-networks/2499936#2499936

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Bias Nodes in Neural Networks(makeyourownneuralnetwork.blogspot.com)

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http://makeyourownneuralnetwork.blogspot.com/2016/06/bias-nodes-in-neural-networks.html 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

What is bias in artificial neural network? (quora.com)

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https://www.quora.com/What-is-bias-in-artificial-neural-network 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

感知机 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Perceptrons (neuralnetworksanddeeplearning.com) 可思数据

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#perceptrons

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The Perception (natureofcode.com)

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https://natureofcode.com/book/chapter-10-neural-networks/#chapter10_figure3 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

Single-layer Neural Networks (Perceptrons) (dcu.ie)

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http://computing.dcu.ie/~humphrys/Notes/Neural/single.neural.html 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

From Perceptrons to Deep Networks (toptal.com)

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https://www.toptal.com/machine-learning/an-introduction-to-deep-learning-from-perceptrons-to-deep-networks

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回归 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Introduction to linear regression analysis (duke.edu) 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

http://people.duke.edu/~rnau/regintro.htm 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Linear Regression (ufldl.stanford.edu) 可思数据-人工智能资讯平台

http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/LinearRegression/

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Linear Regression (readthedocs.io)

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http://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/linear_regression.html

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Logistic Regression (readthedocs.io) 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/logistic_regression.html

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Simple Linear Regression Tutorial for Machine Learning(machinelearningmastery.com) 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

http://machinelearningmastery.com/simple-linear-regression-tutorial-for-machine-learning/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Logistic Regression Tutorial for Machine Learning(machinelearningmastery.com)

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https://machinelearningmastery.com/logistic-regression-tutorial-for-machine-learning/ 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Softmax Regression (ufldl.stanford.edu) 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

梯度下降 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Learning with gradient descent (neuralnetworksanddeeplearning.com) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#learning_with_gradient_descent 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

Gradient Descent (iamtrask.github.io)

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http://iamtrask.github.io/2015/07/27/python-network-part2/

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How to understand Gradient Descent algorithm (kdnuggets.com) 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

http://www.kdnuggets.com/2017/04/simple-understand-gradient-descent-algorithm.html 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

An overview of gradient descent optimization algorithms(sebastianruder.com)

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http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/

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Optimization: Stochastic Gradient Descent (Stanford CS231n)

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http://cs231n.github.io/optimization-1/ 内容来自可思数据

生成学习 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Generative Learning Algorithms (Stanford CS229) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf 可思数据-人工智能资讯平台

A practical explanation of a Naive Bayes classifier (monkeylearn.com) 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

https://monkeylearn.com/blog/practical-explanation-naive-bayes-classifier/

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支持向量机 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

An introduction to Support Vector Machines (SVM) (monkeylearn.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

https://monkeylearn.com/blog/introduction-to-support-vector-machines-svm/

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Support Vector Machines (Stanford CS229) 可思数据-人工智能资讯平台

http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Linear classification: Support Vector Machine, Softmax (Stanford 231n) 内容来自可思数据

http://cs231n.github.io/linear-classify/ 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

深度学习

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A Guide to Deep Learning by YN² (yerevann.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Deep Learning Papers Reading Roadmap (github.com/floodsung)

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https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Deep Learning in a Nutshell (nikhilbuduma.com) 内容来自可思数据

http://nikhilbuduma.com/2014/12/29/deep-learning-in-a-nutshell/

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A Tutorial on Deep Learning (Quoc V. Le) 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

http://ai.stanford.edu/~quocle/tutorial1.pdf

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What is Deep Learning? (machinelearningmastery.com) 可思数据-人工智能资讯平台

https://machinelearningmastery.com/what-is-deep-learning/ 内容来自可思数据

What’s the Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning? (nvidia.com)

内容来自可思数据

https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

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Deep Learning — The Straight Dope (gluon.mxnet.io)

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https://gluon.mxnet.io/ 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

优化和降维 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

Seven Techniques for Data Dimensionality Reduction (knime.org)

内容来自可思数据

https://www.knime.org/blog/seven-techniques-for-data-dimensionality-reduction

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Principal components analysis (Stanford CS229) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes10.pdf

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Dropout: A simple way to improve neural networks (Hinton @ NIPS 2012) 内容来自可思数据

http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes10.pdf

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How to train your Deep Neural Network (rishy.github.io)

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http://rishy.github.io/ml/2017/01/05/how-to-train-your-dnn/

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长短期记忆(LSTM)

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A Gentle Introduction to Long Short-Term Memory Networks by the Experts(machinelearningmastery.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-long-short-term-memory-networks-experts/

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Understanding LSTM Networks (colah.github.io)

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http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

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Exploring LSTMs (echen.me)

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http://blog.echen.me/2017/05/30/exploring-lstms/

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Anyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python (iamtrask.github.io) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

http://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/ 可思数据-人工智能资讯平台

卷积神经网络

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Introducing convolutional networks (neuralnetworksanddeeplearning.com) 可思数据-人工智能资讯平台

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html#introducing_convolutional_networks 内容来自可思数据

Deep Learning and Convolutional Neural Networks(medium.com/@ageitgey) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-3-deep-learning-and-convolutional-neural-networks-f40359318721 可思数据-人工智能资讯平台

Conv Nets: A Modular Perspective (colah.github.io)

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http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/ 可思数据-人工智能资讯平台

Understanding Convolutions (colah.github.io)

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http://colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convolutions/ 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

递归神经网络 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Recurrent Neural Networks Tutorial (wildml.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ 内容来自可思数据

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks (distill.pub)

内容来自可思数据

http://distill.pub/2016/augmented-rnns/

内容来自可思数据

The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(karpathy.github.io) 可思数据-人工智能资讯平台

http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

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A Deep Dive into Recurrent Neural Nets (nikhilbuduma.com) 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

http://nikhilbuduma.com/2015/01/11/a-deep-dive-into-recurrent-neural-networks/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

强化学习 可思数据-人工智能资讯平台

Simple Beginner’s guide to Reinforcement Learning & its implementation(analyticsvidhya.com)

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https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/introduction-to-reinforcement-learning-implementation/

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A Tutorial for Reinforcement Learning (mst.edu)

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https://web.mst.edu/~gosavia/tutorial.pdf 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Learning Reinforcement Learning (wildml.com) 可思数据-人工智能资讯平台

http://www.wildml.com/2016/10/learning-reinforcement-learning/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels (karpathy.github.io)

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http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

生成对抗网络(GANs)

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Adversarial Machine Learning (aaai18adversarial.github.io)

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https://aaai18adversarial.github.io/slides/AML.pptx

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What’s a Generative Adversarial Network? (nvidia.com)

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https://blogs.nvidia.com/blog/2017/05/17/generative-adversarial-network/ 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

Abusing Generative Adversarial Networks to Make 8-bit Pixel Art(medium.com/@ageitgey) 可思数据

https://medium.com/@ageitgey/abusing-generative-adversarial-networks-to-make-8-bit-pixel-art-e45d9b96cee7 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

An introduction to Generative Adversarial Networks (with code in TensorFlow) (aylien.com)

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http://blog.aylien.com/introduction-generative-adversarial-networks-code-tensorflow/ 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Generative Adversarial Networks for Beginners (oreilly.com)

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https://www.oreilly.com/learning/generative-adversarial-networks-for-beginners

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多任务学习

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An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks(sebastianruder.com)

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http://sebastianruder.com/multi-task/index.html 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

自然语言处理

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Natural Language Processing is Fun! (medium.com/@ageitgey)

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https://medium.com/@ageitgey/natural-language-processing-is-fun-9a0bff37854e 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing(Yoav Goldberg) 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf

内容来自可思数据

The Definitive Guide to Natural Language Processing (monkeylearn.com)

可思数据

https://monkeylearn.com/blog/the-definitive-guide-to-natural-language-processing/

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Introduction to Natural Language Processing (algorithmia.com)

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https://blog.algorithmia.com/introduction-natural-language-processing-nlp/ 内容来自可思数据

Natural Language Processing Tutorial (vikparuchuri.com)

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http://www.vikparuchuri.com/blog/natural-language-processing-tutorial/

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Natural Language Processing (almost) from Scratch (arxiv.org)

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https://arxiv.org/pdf/1103.0398.pdf 内容来自可思数据

深度学习和自然语言处理 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Deep Learning applied to NLP (arxiv.org)

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https://arxiv.org/pdf/1703.03091.pdf

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Deep Learning for NLP (without Magic) (Richard Socher)

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https://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/NAACL2013-Socher-Manning-DeepLearning.pdf

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Understanding Convolutional Neural Networks for NLP (wildml.com)

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http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/

可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

Deep Learning, NLP, and Representations (colah.github.io) 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Embed, encode, attend, predict: The new deep learning formula for state-of-the-art NLP models (explosion.ai)

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https://explosion.ai/blog/deep-learning-formula-nlp 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch(nvidia.com)

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https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/understanding-natural-language-deep-neural-networks-using-torch/

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Deep Learning for NLP with Pytorch (pytorich.org) 内容来自可思数据

http://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_nlp_tutorial.html

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词向量 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Bag of Words Meets Bags of Popcorn (kaggle.com)

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https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

On word embeddings Part I, Part II, Part III (sebastianruder.com) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

http://sebastianruder.com/word-embeddings-1/index.html

可思数据

http://sebastianruder.com/word-embeddings-softmax/index.html 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

http://sebastianruder.com/secret-word2vec/index.html

可思数据

The amazing power of word vectors (acolyer.org) 可思数据

https://blog.acolyer.org/2016/04/21/the-amazing-power-of-word-vectors/ 可思数据-人工智能资讯平台

word2vec Parameter Learning Explained (arxiv.org)

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https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf

可思数据

Word2Vec Tutorial — The Skip-Gram Model, Negative Sampling(mccormickml.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://mccormickml.com/2017/01/11/word2vec-tutorial-part-2-negative-sampling/

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编码器-解码器

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Attention and Memory in Deep Learning and NLP (wildml.com) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

http://www.wildml.com/2016/01/attention-and-memory-in-deep-learning-and-nlp/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Sequence to Sequence Models (tensorflow.org) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq 可思数据

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (NIPS 2014) 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf 可思数据-人工智能资讯平台

Machine Learning is Fun Part 5: Language Translation with Deep Learning and the Magic of Sequences (medium.com/@ageitgey)

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https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-5-language-translation-with-deep-learning-and-the-magic-of-sequences-2ace0acca0aa

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tf-seq2seq (google.github.io)

可思数据

https://google.github.io/seq2seq/ 内容来自可思数据

Python 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Machine Learning Crash Course (google.com)

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https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

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Awesome Machine Learning (github.com/josephmisiti)

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https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#python

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7 Steps to Mastering Machine Learning With Python (kdnuggets.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://www.kdnuggets.com/2015/11/seven-steps-machine-learning-python.html

可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

An example machine learning notebook (nbviewer.jupyter.org) 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

http://nbviewer.jupyter.org/github/rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects/blob/master/example-data-science-notebook/Example%20Machine%20Learning%20Notebook.ipynb

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Machine Learning with Python (tutorialspoint.com) 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

https://www.tutorialspoint.com/machine_learning_with_python/machine_learning_with_python_quick_guide.htm

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范例

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How To Implement The Perceptron Algorithm From Scratch In Python(machinelearningmastery.com)

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http://machinelearningmastery.com/implement-perceptron-algorithm-scratch-python/

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Implementing a Neural Network from Scratch in Python (wildml.com)

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http://www.wildml.com/2015/09/implementing-a-neural-network-from-scratch/ 内容来自可思数据

A Neural Network in 11 lines of Python (iamtrask.github.io) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

http://iamtrask.github.io/2015/07/12/basic-python-network/ 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Implementing Your Own k-Nearest Neighbour Algorithm Using Python(kdnuggets.com) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

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ML from Scatch (github.com/eriklindernoren)

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可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Scipy and numpy 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

Scipy Lecture Notes (scipy-lectures.org)

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How to Run Text Summarization with TensorFlow (surmenok.com)

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PyTorch 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

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A Gentle Intro to PyTorch (gaurav.im)

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PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers (github.com/yunjey) 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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数学

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Math for Machine Learning (UMIACS CMSC422)

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线性代数

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An Intuitive Guide to Linear Algebra (betterexplained.com)

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A Programmer’s Intuition for Matrix Multiplication (betterexplained.com)

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Understanding the Cross Product (betterexplained.com)

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Understanding the Dot Product (betterexplained.com)

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Linear Algebra for Machine Learning (U. of Buffalo CSE574) 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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Linear algebra cheat sheet for deep learning (medium.com)

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Linear Algebra Review and Reference (Stanford CS229) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

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概率

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Understanding Bayes Theorem With Ratios (betterexplained.com)

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https://betterexplained.com/articles/understanding-bayes-theorem-with-ratios/ 内容来自可思数据

Review of Probability Theory (Stanford CS229) 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

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Probability Theory (U. of Buffalo CSE574) 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

http://www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/Chap1/Probability-Theory.pdf

可思数据

Probability Theory for Machine Learning (U. of Toronto CSC411)

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http://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC411_Fall16/tutorial1.pdf 可思数据

微积分 内容来自可思数据

How To Understand Derivatives: The Quotient Rule, Exponents, and Logarithms (betterexplained.com)

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https://betterexplained.com/articles/how-to-understand-derivatives-the-quotient-rule-exponents-and-logarithms/ 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

How To Understand Derivatives: The Product, Power & Chain Rules(betterexplained.com) 可思数据

https://betterexplained.com/articles/derivatives-product-power-chain/ 内容来自可思数据

Vector Calculus: Understanding the Gradient (betterexplained.com) 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

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Differential Calculus (Stanford CS224n) 可思数据-人工智能资讯平台

http://web.stanford.edu/class/cs224n/lecture_notes/cs224n-2017-review-differential-calculus.pdf 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

Calculus Overview (readthedocs.io)

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http://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/calculus.html

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