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爱可可老师一周热门分享(2016.06.04)

2016年6月4日 19:35 阅读 1271
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No 2. '常见机器学习算法实现代码(DeepLearning Tutorials/PCA/kNN/logis...
No 3. '滴滴算法大赛算法解决过程' 数据分析://t.cn/R5UQjJu 拟合算法:...
No 4. 《京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节》
No 5. 《谷歌经营之道（How Google Works ）,原版PPT附中文解说》
No 6. 《基于深度学习的目标检测研究进展》
No 7. '知行合一：从深度学习到深度增强学习' by 余凯 via:@InfoQ  //t.cn/...
No 8. 《Understanding Convolutional Neural Networks》
No 9. 《架构师特刊：推荐系统（实践篇）》
No 10. 《隐马尔可夫模型的原理及实现 HMM》
No 11. 'Machine Learing With Spark Note' by @小石头_sh Part1...
No 12. 《CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记》
No 13. 《Learning Algorithms from Data》
No 14. 《搞机器学习要哪些技能》
No 15. 《31页报告解读全球深度学习产业链》
No 16. 《Bayesian Deep Learning》
No 17. 《Introduction to Machine Learning with Python》
No 18. 《TensorFlow Tutorial》
No 19. 《Deep Learning Trends @ ICLR 2016》
No 20. 《Introducing DeepText: Facebook's text understanding engine》
No 21. 《FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals》
No 22. 'Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (...
No 23. 《基于 Spark 的文本情感分析》
No 24. 《Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels》
No 25. 《深度学习与自然语言处理(斯坦福cs224d)》
No 26. 《你是这样获取人工智能AI前沿信息的吗？》
No 27. 'Learning Spark (Python版) 学习笔记' by Charlotte Part1...
No 28. 第一次艾特可可老师略紧张。最近在研究tensorflow，结合YoonKim的论文和wildml给出...
No 29. 《12 Books Every Great Data Analyst Should Read》
No 30. 《人工智能的未来就看这些实验室的了 | 雷锋网》
No 31. 《Optimization for Machine Learning》
No 32. 《TensorFlow: A system for large-scale machine learning》
No 33. 《一个可供参考的搜索引擎排序架构实践案例》
No 34. 《CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（上）》
No 35. 《以手机淘宝为例的推荐策略（内附思维导图）》
No 36. 'Machine Learning Exercises In Python' by John Wit...
No 37. 《Deep Portfolio Theory》
No 38. 'Are You a Bayesian or a Frequentist? (MLSS 2009) ...
No 39. 【EM算法及其推广】
No 40. 感谢@机械工业出版社 赠书！...
No 41. 'How can I know if Deep Learning works better for ...
No 42. 'Fast R-CNN Torch Implementation' by Mahyar Najibi...
No 43. 《用Spark进行大数据处理之机器学习篇》
No 44. 《Deep Fun with OpenCV and Torch》
No 45. 《Anomaly detection in deep learning》
No 46. 《Distributed Representations of Sentences and Documents》
No 47. 《Top 10 Open Dataset Resources on Github》
No 48. 《Dimensionality Reduction: Why we take Eigenvectors of the Similarity Matrix? | YouTube》
No 49. 'Awesome - Most Cited Deep Learning Papers' by Ter...
No 50. 《Learning CNN-LSTM Architectures for Image Caption Generation (Poster Presentation) - YouTube》

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