人工智能学习资料[欢迎补充~]

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机器学习与人工智能学习资源导引 TopLanguage(https://groups.google.com/group/pongba/) 我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍,也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料,人工智能.机器学习.自然语言处理.知识发现(特别地,数据挖掘).信息检索 这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了(也是互相紧密联系的),这里将最近有关机器学习和人工智能相关的一些学习资源归一个类: 首先是两个非常棒的 Wikipedia 条目,我也算是 wikiped

这两天给单位的技术做的一次学习材料推荐培训,直接ppt上拷过来的. 优秀游戏程序员学习资料推荐 主讲人:臧旭 前言 今天提到的纯粹是我个人心得和理解,可能片面,可能以偏概全. 目的是给大家做一定的指引作用,想让大家知道自己还有哪些可以去学习,还有哪些不足,我们距离优秀还有多远. 对我今天提到的东西,如果大家有时间,一定要去深入了解,在技术的道路上才有可能看得远.走得稳.飞得高. 另外有一句对所有技术人员想说的话: 学无止境.切忌坐井观天.有一点小小的成就就沾沾自喜.止足不前. 扎实的基础 万丈高

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <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

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,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

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,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 Ju

机器学习和深度学习资料合集 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 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. <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

比較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. 里面有非常多经典的机器学习论文值得细致与重复的阅读. <Brief History of Machine Learning>2 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章.介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning.

本文转自:http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681 <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