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2016年1月热门分享排行

2016年2月1日 06:43 阅读 1258
No 1. 【90+页的Twitter社交数据分析教程(采集/预处理/分析)】
No 2. 【课程视频+资料:面向视觉识别的卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej Karpathy)】
No 3. 【Github十大深度学习开源项目】
No 4. 【神经网络&深度学习'简'史】
No 5. 【2015年涌现的十大深度学习框架】
No 6. 读书重在结构生长，形成扎实的支撑...
No 7. 【MOOC:(Udacity)[Google]基于TensorFlow的深度学习/机器学习课程】
No 8. 【深度学习与计算机视觉系列】
No 9. 【使用Python Pandas处理亿级数据】
No 10. 【全球第一款可穿戴实时翻译神器ili(目前支持中/英/日文)】
No 11. 【抽奖赠书:《R语言初学指南(The R Student Companion中文版)》】
No 12. 【论文:面向计算机视觉的深度卷积神经网络(CNNs)综述】
No 13. 【推荐算法概览】
No 14. 【论文:大数据分布式机器学习的策略与原理】
No 15. 【梯度下降优化算法综述】
No 16. 【用GPU+CoreOS+Docker+TensorFlow搭建高效灵活的深度学习研发平台】
No 17. 张志华《统计机器学习》
No 18. 【基于概率图模型的欺诈检测】
No 19. 《Neural networks class - Université de Sherbrooke》
No 20. 【(Python)不平衡分类/SVM/随机森林/决策树实例指南】
No 21. 【值得关注的18个深度学习创业公司】
No 22. 【让神经网络会做唐诗】
No 23. 【Python数据科学入门完全指南】
No 24. 【训练好的词向量模型哪里找？】
No 25. 【因果(Causation)本质上也许是分形(Fractal)】
No 26. 【机器学习职位需要的七个关键技能】
No 27. 【聚类算法总结】
No 28. 【科普 | 什么是自然语言处理】
No 29. 【Python vs. Scala —— 在Spark上做数据科学的六点比较】
No 30. 【用深度学习破解验证码(92% for simplecaptcha)】
No 31. 【课程资料+视频+笔记:(纽约大学)统计与数学方法】
No 32. 【Python机器学习入门】
No 33. Google TensorFlow官方文档中文版
No 34. 【视频:斯坦福研讨会——深度学习最新进展(Oriol Vinyals, Google)】
No 35. 深度学习系列笔记
No 36. 【视频:从头开始学习R语言】
No 37. 【现实世界机器学习——模型评价与优化】
No 38. 【2015我的神经网络实践之路】
No 39. 【你真的了解 Convolutional Neural Networks 么】
No 40. 【论文+Demo+代码:交互式CNN节点连接可视化】
No 41. 【Yahoo发布有史以来最大规模机器学习数据集Yahoo News Feed dataset】
No 42. 【论文:社交网络泡沫量化分析】
No 43. 【七步理解深度学习】
No 44. 【面向深度学习/NLP的Attention与Memory】
No 45. 【深度学习太简单——选择更有挑战的研究问题】
No 46. 【论文:推荐系统机器学习算法系统综述】
No 47. 【幻灯:word2vec,LDA与lda2vec】
No 48. 【机器学习中防止过拟合的处理方法】
No 49. 【神奇的贝叶斯定理】
No 50. 【机器学习系列】

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北邮PRIS模式识别实验室陈老师 商务合作 QQ:1289468869 Email:1289468869@qq.com
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