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##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

#####注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新

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#####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．此外:某些资料在中国访问需要梯子.

• 《Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks》

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

• 《Proceedings of The 32nd International Conference on Machine Learning》

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.ICML2015 Sessions.

• 《Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks》

介绍:使用卷积神经网络的图像缩放.

• 《Microsoft researchers accelerate computer vision accuracy and improve 3D scanning models》

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.

• 《Machine Learning for Humans》

介绍:(文本)机器学习可视化分析工具.

• 《A Plethora of Tools for Machine Learning》

介绍:机器学习工具包/库的综述/比较.

• 《The art of visualizing visualizations: a best practice guide》

介绍:数据可视化最佳实践指南.

• 《MIT Machine Learning for Big Data and Text Processing Class Notes - Day 1》

介绍:Day 1、Day 2、Day 3、Day 4、Day 5.

• 《Getting “deep” about “deep learning”》

介绍:深度学习之“深”——DNN的隐喻分析.

• 《Mixture Density Networks》

介绍:混合密度网络.

• 《Interview Questions for Data Scientist Positions》

介绍:数据科学家职位面试题.

• 《Accurately Measuring Model Prediction Error》

介绍:准确评估模型预测误差.

• 《Continually updated Data Science Python Notebooks》

介绍:Continually updated Data Science Python Notebooks.

• 《How to share data with a statistician》

介绍:How to share data with a statistician.

• 《The Eyescream Project NeuralNets dreaming natural images》

介绍:来自Facebook的图像自动生成.

• 《How to share data with a statistician》

介绍:How to share data with a statistician.

• 《A Neural Conversational Model》

介绍:(Google)神经(感知)会话模型.

• 《The 50 Best Masters in Data Science》

介绍:The 50 Best Masters in Data Science.

• 《NLP常用信息资源》

介绍:NLP常用信息资源.

• 《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》

介绍:语义图像分割的实况演示,通过深度学习技术和概率图模型的语义图像分割.

• 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》

介绍:Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积网络,模型代码.

• 《Growing Pains for Deep Learning》

介绍:深度学习——成长的烦恼.

• 《Clustering Text Data Streams – A Tree based Approach with Ternary Function and Ternary Feature Vector 》

介绍:基于三元树方法的文本流聚类.

• 《Foundations and Advances in Data Mining》

介绍:Free Ebook:数据挖掘基础及最新进展.

• 《The Deep Learning Revolution: Rethinking Machine Learning Pipelines》

介绍:深度学习革命.

• 《The Definitive Guide to Do Data Science for Good》

介绍:数据科学(实践)权威指南.

• 《Microsoft Academic Graph》

介绍:37G的微软学术图谱数据集.

• 《Challenges and Opportunities Of Machine Learning In Production》

介绍:生产环境(产品级)机器学习的机遇与挑战.

• 《Neural Nets for Newbies》

介绍:神经网络入门.

• 《A Nearly-Linear Time Framework for Graph-Structured Sparsity》

介绍:来自麻省理工的结构化稀疏论文.

• 《Optimal and Adaptive Algorithms for Online Boosting》

介绍:来自雅虎的机器学习小组关于在线Boosting的论文 .