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2016年1月17日 21:15 阅读 2247
No 1. 【90+页的Twitter社交数据分析教程(采集/预处理/分析)】
No 2. 【使用Python Pandas处理亿级数据】
No 3. 【股市/交易的混沌与(统计)机器学习】
No 4. 【视频:数据科学家需要了解深度学习】
No 5. 【在AWS GPU节点上配置MXnet】
No 6. 【(Python)自己动手实现K-NN算法】
No 7. 【(R/Python)D3.js/WebGL气象、地图和地理图表可视化10例】
No 8. 【Kaggle's Rossmann销量预测竞赛前10%方案分享】
No 9. 【Kaggle露脊鲸识别竞赛第一名(深度学习)方案介绍】
No 10. 【word2vec探索】
No 11. 【幻灯:基于张量方法的机器学习】
No 12. 【课程视频+讲义:(University of Waterloo)深度学习】
No 13. 【幻灯:序列数据算法模式学习】
No 14. 【深度学习与机器学习的通俗介绍】
No 15. 【课程视频:(University of Waterloo)统计学习分类(模式识别)】
No 16. 【伏尼契手稿——词向量/T-SNE可视化模式分析】
No 17. 【论文:高效的RNN扩散训练算法】
No 18. 【开源:深度学习+可穿戴=深度入侵Deep-Spying】
No 19. 【论文+代码(Lasagne):用CNN玩视频扑克Poker-CNN】
No 20. 【数据科学/数据分析权威指南汇总】
No 21. 【Wikipedia:深度学习】
No 22. 【2016或将成为情感智能转折年】
No 23. 【论文:面向大数据索引的Learning to Hash综述】
No 24. 【Anthony Goldbloom的Kaggle获胜经验分享】
No 25. 【O'Reilly免费报告:大数据现状观察】
No 26. 【论文+代码:基于内容的大规模MIDI/音频匹配】
No 27. 【C/Julia/Python/Numba/Cython的LU分解性能比较】
No 28. 【Baidu Research官方的Warp-CTC介绍】
No 29. 【图书推荐+样章+课程视频:统计反思——基于R/Stan的贝叶斯课程】
No 30. 【论文+代码(Theano):面向属性表示学习的深度矩阵分解方法(Deep Semi-NMF & Deep WSF)】
No 31. 【有目的地阅读(论文)[序]】
No 32. 【物理学家看AI】
No 33. 【Nelder-Mead优化】
No 35. 【机器能写出热门单曲吗？机器学习是关键】
No 36. 【Yahoo发布有史以来最大规模机器学习数据集Yahoo News Feed dataset】
No 37. 【开源:(Java)机器学习/数据挖掘API包JavaDataMining】
No 38. 【基于MXNet的CNN典型架构可视化(比较)】
No 39. 【Numba 0.23发布】
No 40. 【PyMC3示例——贝叶斯Logistic回归】
No 41. 【幻灯:AutoML介绍&总结】
No 42. 【Python数据科学入门完全指南】
No 43. 读书重在结构生长，形成扎实的支撑...
No 44. 【《Machine Learning with Spark》书评与Nick Pentreath访谈】
No 45. 《爱可可老师今日视野(16.01.17)》
No 46. 【(WIRED)微软寻求深度网络层数突破】
No 47. 【Hugo Larochelle五篇深度学习文章笔记汇总】
No 48. 【(Python)FFT零基础入门】
No 49. 【论文:深度卷积网络等价分层核机器】

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涅槃吧老宝子
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2016-1-17 23:11 来自 华为Ascend手机

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