爱可可老师今日推荐

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2015-03-10 星期二 (16)

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 20:37
[IPN]《Computing the optimal road trip across the U.S.》http://t.cn/RwBppJu Python下基于pandas和googlemaps,用遗传算法规划旅美最佳行程

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 20:12
[视频]《Machine Learning Gremlins》http://t.cn/RwBNvne 来自Kaggle的Ben Hamner讲机器学习经常碰到的那些“小捣蛋”——Data leakage、Overfitting、Poor data quality、Solving the wrong problem、Sampling errors,非常不错的总结 主页:http://t.cn/RwBN7tF 云:http://t.cn/RwBN7tF

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 18:23
[速查] 机器学习交互速查表 http://t.cn/zRVGRpE Scikit-Learn官网提供,在原有的Cheat Sheet基础上加上了Scikit-Learn相关文档的链接,方便浏览

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 12:39
[文章]《Alec Radford's animations for optimization algorithms》http://t.cn/RwB28NU Alec Radford制作的优化算法动画,对比了 SGD, Momentum, NAG, Adagrad, Adadelta, RMSprop等方法在几种典型数据分布下的优化过程,很直观 文中提到的RNN视频请参见http://weibo.com/1402400261/C4ZfT148u

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 12:22
[文章]《A Full Hardware Guide to Deep Learning》http://t.cn/Rw18Z2W 深度学习的全面硬件指南,从GPU到RAM、CPU、SSD、PCIe

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 12:18
[文档]《Recursion and Iteration》http://t.cn/RwBvUK1 Kedar Mhaswade的文章,通过两个实际例子,讨论递归和迭代,当然还有“goto”的概念和使用 云:http://t.cn/RwB2Ifl

 

尚利峰_FUNG   原微博 2015-03-10 09:31
华为诺亚方舟实验室在NTCIR-12组织的关于短文本对话(Short-Text Conversation)的任务已经开始注册了,让我们一起从大数据中探求人类对话的本质!任务介绍请参见网址http://t.cn/Rw1kYMz
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-10 10:23
“Short-Text Conversation at NTCIR” 关注

 

卡斯fan   原微博 2015-03-10 08:23
spark 性能调优必读How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 1) | Cloudera Engineering Blog http://t.cn/Rw1drjg
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-10 10:33
"How-to: Tune Your Apache Spark Jobs (Part 1)"

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 06:49
[搜索] O'Reilly新推出的搜索服务,可全文检索其在线电子书或用户已购图书,包括topic, error message, code snippet等,基于Apache Solr实现,查找特定主题的图书资料非常方便 http://t.cn/Rw11cCV

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 06:36
[文章]《When Data Cleaning Meets Crowdsourcing》http://t.cn/Rw13Djs 基于众包的数据清洗,关键在机制设计

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 06:28
[文章]《The Efficient Frontier: Markowitz portfolio optimization in Python》http://t.cn/Rw13TLi 介绍马科维茨投资组合优化及其在Python下基于cvxopt的实现
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-10 06:37  回复 @phunter_lau “用的是 quantopian 的数据,这个平台很有意思,能用实际的数据跑自己的算法,也有方便的backtest环境,但是用的人不多,讨论也不够激烈,可能都是在闷声发大财 Silence makes big money”
确实不错

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 06:12
[视频]《Anomaly Detection with Apache Spark - A Gentle Introduction》http://t.cn/Rw13Ilg 来自Cloudera的Sean Owen介绍基于Spark的异常检测和聚类 云:http://t.cn/Rw13ok6

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 05:52
[幻灯]《Packages of the Hadleyverse - Power for your R》http://t.cn/Rw13h3j 介绍Hadley Wickham开发的系列R工具包,非常实用

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 05:39
[笔记]《Statistical Learning and Sequential Prediction》A Rakhlin, K Sridharan (2014) http://t.cn/Rw1uK7O 讲统计学习和序贯预测(在线学习)的课程笔记,250+页,分理论、算法和扩展三大部分,很有价值 课程:http://t.cn/Rw1uW1P 云:http://t.cn/Rw1urRG

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 05:10
[文章]《These are the statistics papers you just have to read》http://t.cn/Rw1ubVQ 聊聊那些必看的统计学经典论文,“Not necessarily the papers that introduce new methods, but the papers that show the use and development of good ideas.”,很有道理

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-10 04:52
[列表]《Awsome Machine Learning》http://t.cn/RP7YJRR 终于有了!机器学习的Awsome资源推荐列表,按编程语言分类整理的框架、库和软件,Python下还有一些IPN和Kaggle参赛代码,很值得参考,别怪我没提醒啊 文中还引申出“Awesome Awesomeness”http://t.cn/RvsA77y 大索引的存在,真是“藏”海无涯啊

 

TA点评的更早的微博 (4)

Copper_PKU   原微博 2015-03-09 23:38
最近看的几篇paper 还有点意思 在网络结构上 架点非NN的模型 虽然有点不伦不类 有些琢磨起来有趣味 比如DL via semi-supervised embedding http://t.cn/Rw1Yghv http://t.cn/zjCIB42 http://t.cn/Rw1YghP
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-10 10:46
看看《Deep Learning via Semi-Supervised Embedding》《Autoencoder Trees》

 

RocKof   原微博 2015-03-09 19:07
各种行人数据库http://t.cn/RPFDxMA
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-10 10:28
"行人检测进展及数据集"

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-09 18:26
[文章]《Fridge caught sending spam emails in botnet attack》http://t.cn/Rw1UxPY IoT接招!物联网被用做发送超过75万封垃圾邮件的botnet攻击的一部分,IoT时代冰箱也不让人省心

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-02-20 17:10
[视频]《Recommender Systems: Super Overview》http://t.cn/RwaAVdo http://t.cn/RwaAMcm 来自Netflix的Xavier Amatriain在Summer School 2014 @ CMU上长达4小时的报告,终于找到了视频,强烈推荐!云(视频+讲义):http://t.cn/RwaLCBo 以前推荐的微博:http://weibo.com/1402400261/C1CIquKx0
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-10 05:32
每日经典回顾,被誉为工业界机器学习“风向标”的Xavier Amatriain对自动推荐领域最新进展的系统介绍