机器/深度学习算法

利用Graphx可以解决的问题(应用-算法实现及问题总结):

基于度分布的中枢节点发现

基于最大连通图的社区发现

基于三角形计数的关系衡量

基于随机游走的用户属性传播

 

机器学习算法:

数学分析与概率论

数理统计与参数估计

矩阵和线性代数

凸优化

回归(线性回归/逻辑回归)

梯度下降与拟牛顿

最大熵模型

决策树和随机森林

支持向量机(SVM)

聚类

推荐系统

分类

提升(Boosting)

EM

贝叶斯网络

主题模型

采样

变分

HMM

CRF

卷积神经网络

 

深度学习算法:

卷积神经网络

TensorFlow

Torch

Caffe

Theano

Deeplearning4j

ConvNetJS

MXNet

Chainer

神经网络与深度学习:神经网络与深度学习技术目前在学术界和工业界取得了广泛的成功,并逐渐受到了高度重视。本课程主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(卷积神经网络、递归神经网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。(邱锡鹏教授)_含课件和代码

Stat212b:Topics Course on Deep Learning:加州大学伯克利分校统计系Joan Bruna(Yann LeCun博士后) 以统计的角度讲解DL。_课程 http://joanbruna.github.io/stat212b/

CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing:斯坦福大学 Richard Socher 主要讲解自然语言处理领域的各种深度学习模型  _课程  http://cs224d.stanford.edu/

CS231n:Convolutional Neural Networks for Visual Recognition:斯坦福大学 Fei-Fei Li Andrej Karpathy 主要讲解CNN、RNN在图像领域的应用  _课程  http://cs231n.stanford.edu/

 

参考资料:

深度学习八大开源框架:

http://www.leiphone.com/news/201608/5kCJ4Vim3wMjpBPU.html

深度学习笔记:

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1387932

Deep Learning ( Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville)

https://www.deeplearningbook.org/    (An MIT Press book)

 

机器学习及深度学习资料下载:

1、机器学习个人笔记完整版v4.7.pdf

https://download.csdn.net/download/xmy_2002/10051179

2、机器学习(入门资料)

链接:https://pan.baidu.com/s/1tNXYQNadAsDGfPvuuj7_Tw

3、Deep Learning(全套的视频_系统学习版本

链接:https://pan.baidu.com/s/1xNPZK3Ism1aKVOlECABzTQ

密码:mv1c

 

区块链资料下载:

1、区块链白皮书(500份左右的文档)

链接:https://pan.baidu.com/s/1y8v9L2ZBEhNYmeLy3MrQ0Q

密码:78a9

 

工程实践:

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