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年终特别献礼之6月热门分享排行

2015年12月23日 12:58 阅读 1508
No 1. 【FB文章:面向十亿级用户的推荐系统】
No 2. 基于RNN LSTM的汪峰老师作词机
No 3. 视频：RNN速成
No 4. 【视频+资料:CMU凸优化课程(Ryan Tibshirani)】
No 5. 【资料:(SIGMOD2015 Tutorial)大规模时序数据挖掘与预测】
No 6. 【在线书:(Duke)用Python学计算统计学】
No 7. 【最新发布的深度学习(神经网络)框架Chainer】
No 8. 《Tutorial Slides by Andrew W. Moore》
No 9. 【论文:用于推荐系统的协同深度学习(CDL)】
No 10. 【课程资料:(Stanford)分布式算法及其优化】
No 11. 【Nature:LeCun/Bengio/Hinton的最新文章《深度学习》】
No 12. 【Kaggle集成方法指南】
No 13. 【开源:面向金融数据的情感分析工具Show Me The Money】
No 14. 【论文+代码:CNN生成模型】
No 15. 【NBA勇士队数据可视化解读】
No 16. 【(C++)分布式机器(深度)学习开源项目社区】
No 17. 【YouTube上最热门的10个机器学习视频】
No 18. 【(Java)机器学习工具包MLTK】
No 19. 【大学毕业生数据科学成才指南】
No 20. 【幻灯:(CVPR2015)Yann LeCun关于深度学习局限性的报告】
No 21. 【在线书:高级R编程】
No 22. 【代码:Python+matplotlib出租车路径可视化】
No 23. 【用R实现十大数据挖掘算法】
No 24. 【论文:面向序列学习的RNN综述】
No 25. 《文本挖掘和分析》
No 26. 【课程笔记:MIT面向大数据/文本处理的机器学习】
No 27. 【用随机搜索做参数优化(网格搜索弱爆了)】
No 28. 【真实与虚幻——深入神经网络】
No 29. 《分布式机器学习的故事》
No 30. 【Intel发布的深度学习框架IDLF】
No 31. 【Random Forest调参(基础)】
No 32. 【数据可视化资源汇总】
No 33. 【论文:基于词向量的文档距离测度WMD】
No 34. 【数据科学家职位面试题】
No 35. 【论文+Caffe模型/代码:面向图像语义分割的全卷积网络】
No 36. 感悟：读书重在结构生长，形成扎实的支撑...
No 37. 【TED最棒的机器学习报告(汇总)】
No 38. 【免费书:Michael Creel的计量经济学】
No 39. 【开源:(Python)专注于特征工程的工具库FeatureForge】
No 40. 【Twitter会话的六种典型结构】
No 41. 【Awesome集合大全】
No 42. 【深度学习的统计分析III:记忆&核】
No 43. 【37G的微软学术图谱数据集】
No 44. 《Introduction to Deep Learning with Python》
No 45. 【开源:(Python)主题模型交互可视化库pyLDAvis】
No 46. 【Kaggle"s Otto Product Classification第二名优胜者访谈—— Stacking的胜利】
No 47. 【视频/代码/论文:神经网络+遗传算法玩转马里奥MarI/O】
No 48. 【Spark上的深度学习：基于Spark ML跑Deeplearning4j】
No 49. 【[Quora]对机器学习来说更充足的数据是否总胜过更优秀的算法(Xavier Amatriain)】
No 50. 【PySpark+Scikit-learn=Sparkit-learn】

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爱可可-爱生活
年终特别献礼之6月热门分享排行：1、【FB文章:面向十亿级用户的推荐系统】2、RNN LSTM汪峰老师作词机 3、视频：RNN速成 4、【视频+资料:CMU凸优化课程(Ryan Tibshirani)】5、【资料:(SIGMOD2015 Tutorial)大规模时序数据挖掘与预测】…… °年终特别献礼之6月热门分享排行 ​​​​
2015-12-23 12:58 来自 微博 weibo.com

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