爱可可老师今日推荐

@好东西传送门 整理, 过刊见 http://me.memect.com/fly51fly

订阅: 发封邮件 hao@memect.com,标题是 " 订阅爱可可老师今日推荐 "

2015-03-01 星期日 (14)

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 21:31
[文章]《Data Mining Algorithms – an Introduction》http://t.cn/RwYFdhW 数据挖掘算法概述,介绍了数据挖掘的概念、两种基本方式、典型商业用例,以及主要挖掘算法的简要描述

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 16:26
[教程]《Prototype ML and NLP Code With Us: A Tutorial Series》http://t.cn/RwoXoUx 侧重自然语言处理的机器学习教程(系列),为避免黑盒尽量用了源码。刚放出的《Series Lesson 4: Naive Bayes Classifier》http://t.cn/RwYWlYO 朴素贝叶斯分类器 GitHub:http://t.cn/RwPCha6

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 14:47
[可视化]《landscape of open source tools for data science》http://t.cn/RwYKUTs 数据科学开源工具“地图”,分门别类整理了列表,比较全面

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 14:30
[论文]《Extraction of relations between genes and diseases from text and large-scale data analysis: implications for translational research》(2014) À Bravo, J Piñero, N Queralt, M Rautschka, LI Furlong http://t.cn/RwaxVw8 通过对MEDLINE文章进行文本挖掘,发现基因与疾病之间的关联

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 14:12
[文章]《Scatterplots》http://t.cn/RwYaIOM R下几种散点图效果比较,基于iris数据集

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 10:30
[文章]《Why does Deep Learning work?》http://t.cn/RwYyN5J “Multilayer Neural Networks are just Spin Glasses”

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 10:10
[文章]《Machine Learning Done Wrong》http://t.cn/RPwU1C5 机器学习应避免的七种典型错误,值得一读

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 09:30
[文章]《40 maps that explain the internet》http://t.cn/RvfC0dt 40张图解读互联网的方方面面——发展、原理和影响,很赞!

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 08:35
[文章]《The Architecture of a Data Visualization》http://t.cn/RwYProt Accurat Studio分享数据可视化设计过程,很棒的文章

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 08:04
[文章]《Primer on Cognitive Computing》http://t.cn/RwjstH4 认知计算入门:认知计算的目的是辅助和改善人工决策,而非取而代之

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 07:29
[论文]《Detecting Stock Market Manipulation using Supervised Learning Algorithms》(2014) K Golmohammadi, OR Zaiane, D Díaz http://t.cn/RwjkOuR 用监督学习方法做市场操纵行为监测,朴素贝叶斯在多个分类器的比较实验中胜出

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 07:17
[论文]《VIP: Finding Important People in Images》http://t.cn/RwjDCgY 利用来自Amazon mTurk(http://t.cn/h3kvE )众包平台的标注样本进行监督学习,自动判断图片里的关键人物,可用于提高自动生成图像标题质量

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 07:12
[视频]《Sparse Linear Models》http://t.cn/Rwjek2Q Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型 云:http://t.cn/RwjDD7V 13年同主题报告:http://t.cn/RwjDD7I 讲义:http://t.cn/RwjDD7f

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-01 06:54
[资源]《Awesome Computer Vision》http://t.cn/RwjDvTD 分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量,推荐