專注機器學習、深度學習、神經網路、自然語言處理、演算法、Python體系、分散式爬蟲等
深度整理AI學習資料，長期更新
機器學習實戰 中文文字版，帶完整書籤，能複製文字出來。還有英文版，中文掃描版，原始碼，讀書筆記等，非常全面；
機器學習-實用案例解析，中英文版，帶完整書籤；
機器學習-周志華 老師經典系列，網上流傳的基本上都是掃描版，這版本為文字版，可以複製檔案出來；
深度學習與神經網路 中文版，英文原著為 Neural Networks and Deep Learning，帶完整書籤，可複製文字；
斯坦福-深度學習 基礎教程，帶書籤；
斯坦福2014機器學習教程中文版(吳恩達)v4.31，2017年9月更新，目前最新版；
Python自然語言處理 中文_文字版，可複製文字出來，帶完整書籤；
統計學習方法_李航，經典系列，中文版；
模式識別與機器學習 中文文字版，能複製文字出來；
其他的不一一列舉，先放一部分；
你以為你看到的是全部？掃描二維碼有驚喜
相關推薦
深度學習框架--深度卷積神經網路CNNs的多GPU並行框架 及其在影象識別的應用
將深度卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, 簡稱CNNs）用於影象識別在研究領域吸引著越來越多目光。由於卷積神經網路結構非常適合模型並行的訓練，因此以模型並行+資料並行的方式來加速Deep CNNs訓練，可預期取得較大收穫。Deep CNNs的單機多G
斯坦福cs231n學習筆記（11）------神經網路訓練細節（梯度下降演算法大總結/SGD/Momentum/AdaGrad/RMSProp/Adam/牛頓法）
神經網路訓練細節系列筆記： 通過學習，我們知道，因為訓練神經網路有個過程: <1>Sample 獲得一批資料； <2>Forward 通過計算圖前向傳播，獲得loss； <3>Backprop 反向傳播計算梯度，這
自然語言處理(NLP) 一： 分詞、分句、詞幹提取
需要安裝nltk自然語言處理包，anaconda預設已經安裝了 還需要安裝nltk語料庫:http://www.nltk.org/data.html 自然語言基礎知識： 1、分詞 魚香肉絲裡面多放點辣椒 對稱加密需要DES處理引擎 天兒冷了多穿點
2018年自然語言處理最值得關注的研究、論文和程式碼
2018年對於自然語言處理（NPL）是很有意義的一年，見證了許多新的研究方向和尖端成果。Elvis Saravia 是計算語言學專家，也是2019 計算語言學會年度大會北美分部的專案委員之一。他總結了2018年 NLP 的重要進展，包括增強學習、情感分析和深度學習等領域。點選文章中的連結，可獲得每一項研究的詳
統計自然語言處理梳理一：分詞、命名實體識別、詞性標註
進行統計自然語言處理系統梳理，學習資料《統計自然語言處理.宗成慶》。 一、自動分詞 詞，詞是最小的能夠獨立運用的語言單位。 自動分詞問題由來。中文（還有日語、越南語、藏語等）的文字不像西方屈折語的文字，詞與詞之間沒有空格之類的標註來顯示
NLP漢語自然語言處理原理與實踐 5 詞性、語塊和命名實體識別
NLP中很多問題要求解的輸出標籤不是相互獨立的，而是時間或結構上相互依存的結構化標籤。這種結構包括序列、樹狀或更普通意義上的圖結構。而對於中文分詞、詞性標註、組塊標註、淺層語法分析等任務，標記和切分觀察序列都是序列結構的。解決詞類方法最常用的模型也是概率圖模
自然語言處理之hanlp，Python呼叫與構建，分詞、關鍵詞提取、命名主體識別
HanLP是一系列模型與演算法組成的NLP工具包，由大快搜索主導並完全開源，目標是普及自然語言處理在生產環境中的應用。HanLP具備功能完善、效能高效、架構清晰、語料時新、可自定義的特點。在Python中一種是直接呼叫hanlp的介面pyhanlp.還有就是
9. HanLP《自然語言處理入門》筆記--9.關鍵詞、關鍵句和短語提取
筆記轉載於GitHub專案：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 9. 資訊抽取 資訊抽取是一個寬泛的概念，指的是從非結構化文字中提取結構化資訊的一類技術。這類技術依然分為基於規則的正則匹配、有監督學習和無監督學習等各種實現方法。我們將使用一些簡單實用的無監
專注機器學習、深度學習、神經網路、自然語言處理、演算法、Python體系、分散式爬蟲等
深度整理AI學習資料，長期更新 機器學習實戰 中文文字版，帶完整書籤，能複製文字出來。還有英文版，中文掃描版，原始碼，讀書筆記等，非常全面； 機器學習-實用案例解析，中英文版，帶完整
人工智慧、機器學習、深度學習、神經網路概念說明
首先要簡單區別幾個概念：人工智慧，機器學習，深度學習，神經網路。這幾個詞應該是出現的最為頻繁的，但是他們有什麼區別呢？ 人工智慧：人類通過直覺可以解決的問題，如：自然語言理解，影象識別，語音識別等，計算機很難解決，而人工智慧就是要解決這類問題。 機器學習：機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力以此讓它完成直
自然語言處理、人工智慧、機器學習、深度學習和神經網路之間的介紹
人工智慧：建立能智慧化處理事物的系統。 自然語言處理：建立能夠理解語言的系統，人工智慧的一個分支。 機器學習：建立能從經驗中進行學習的系統，也是人工智慧的一個分支。 神經網路：生物學啟發出的人工神經元網路。 深度學習：在大型資料集上，建立使用深度神經網路的系統，機器學習的一個分支
AI（1）認知 人工智慧、機器學習、神經網路、深度學習。
寬為限 緊用功 功夫到 滯塞通 開篇 AI領域是個水很深的新領域，對於非科學研究專業人士來說更是深不可測。選擇自己喜歡的學科，興趣是最好的老師，攻克下去總會有意想不到的收穫。AI時代，我們要更加努力！ 什麼是人工智慧？ 以下內容摘自知乎 什
機器學習——神經網路、深度學習 知識點總結 及 面試題彙總
1、反向傳播思想： 計算出輸出與標籤間的損失函式值，然後計算其相對於每個神經元的梯度，根據梯度方向更新權值。 （1）將訓練集資料輸入到ANN的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果，這是ANN的前向傳播過程； （2）由於ANN的輸出結果與實際結果有誤差，則計
隨時更新———個人喜歡的關於模式識別、機器學習、推薦系統、圖像特征、深度學習、數值計算、目標跟蹤等方面個人主頁及博客
lam c++源代碼 for 閾值處理 mmc 閾值 align sources 回歸算法 目標檢測、識別、分類、特征點的提取David Lowe：Sift算法的發明者，天才。Rob Hess：sift的源代碼OpenSift的作者，個人主頁上有openSift的下載鏈接
python數據可視化、數據挖掘、機器學習、深度學習 常用庫、IDE等
深度學習 貝葉斯 int clip plot 隨機森林 isp mean notebook 一、可視化方法 條形圖 餅圖 箱線圖(箱型圖) 氣泡圖 直方圖 核密度估計(KDE)圖 線面圖 網絡圖 散點圖 樹狀圖 小提琴圖 方形圖 三維圖
一張圖看懂AI、機器學習和深度學習的區別
視覺 無限 into target 圖像 每一個 形狀 多倫多 智力 AI（人工智能）是未來，是科幻小說，是我們日常生活的一部分。所有論斷都是正確的，只是要看你所談到的AI到底是什麽。 例如，當谷歌DeepMind開發的AlphaGo程序打敗韓國職業圍棋高手Lee Se
數據分析、數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習和人工智能概念區別（入門級別）
新的 簡單 什麽 nbsp 駕駛 exce 小白 數學 未來 數據分析， 就是對數據進行分析， 得出一些結論性的內容， 用於決策。 分析什麽哪？ 根據分析現狀、 分析原因、 預測未來。 分析現狀和分析原因， 需要結合業務才能解釋清楚。 用到的技術比較簡單， 最簡單的數據分析
大數據、人工智能、機器學習、深度學習，這些到底在說什麽？
大數據 大數據學習 編程語言 大數據開發 1，大數據、人工智能、機器學習、深度學習的關系。 大數據，或者說大數據分析平臺，更具體一點就是大數據分析PaaS平臺，其實是一種針對需要處理海量數據統計分析的PaaS雲平臺。 大數據學習可以加群：199427210 如果你正在學習大數據 ，小編歡迎
讀懂人工智慧、機器學習、深度學習、大資料，自然語言處理……
從機器學習談起 在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不瞭解機器學習的人也能瞭解機器學習，並且上手相關的實踐。這篇文件也算是EasyPR開發的番外篇，從這裡開始，必須對機器學習瞭解才能進一步介紹EasyPR的核心。當然，本文也面對一般讀者，不會
神經網路、深度學習、人工智慧、智慧製造2018資料彙編(公號回覆“AI2018資料”下載PDF資料，歡迎轉發、讚賞支援科普)
神經網路、深度學習、人工智慧、智慧製造2018資料彙編(公號回覆“AI2018資料”下載PDF資料，歡迎轉發、讚賞支援科普) 秦隴紀 科學Sciences 今天 科學Sciences導讀：本文彙編五篇科普文章：一文讀懂神經網路；深度學習並非萬能：你需要避免這三個坑；2018年全球AI