爱可可老师今日推荐

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2015-03-11 星期三 (12)

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 19:53
[论文]《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》C Dong, CC Loy, K He, X Tang (2014) 用CNN做单副图像升超分辨率(SR),轻量架构,性能高,可支持在线应用 PDF:http://t.cn/RwrNfBB 源码:http://t.cn/RwrNMNa Kaiming 云:http://t.cn/RwrpUKv

 

#人邮新书速递#《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》大数据时代,不懂贝叶斯你就Out了!Think Stats和Think Python图书作者重磅出击!数据分析师、数据工程师、数据科学家必备手册! 预计3月18日左右上架。
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-11 16:50  回复 @许扬逸Dijkstra “@统计之都 @数盟社区 @爱可可-爱生活 @网路冷眼 @好东西传送门 @南非蜘蛛 @酷我雷鸣”
许老师力作!必须支持![赞]

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 12:15
[图] 《Data Science with Jeremy Howard》(by: Stephanie Crowley)

 

丕子   原微博 2015-03-11 10:51
Deep Exponential Families http://t.cn/RwrZ6hC
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-11 14:15
"Deep Exponential Families"

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 06:31
[IPN]《Document classification by inversion of distributed language representations》http://t.cn/RwBr14V 基于Gensim(word2vec)的(评论)文档分类实例

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 06:09
[开源] Orchestra —— Julia下的混合集成学习包,是Julia下对Scikit-Learn和Carret的统一封装 主页:http://t.cn/RwBr0Y0 GitHub:http://t.cn/RwBromq

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 05:58
[文章]《Computing Recommendations at Extreme Scale with Apache Flink and Google Compute Engine》http://t.cn/RwBrt0q 以及《How to factorize a 700 GB matrix with Apache Flink》http://t.cn/RwBrchh 用Apache Flink做面向推荐系统的超大规模矩阵分解(700GB)

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 05:42
[论文]《Distilling the Knowledge in a Neural Network》GE Hinton, O Vinyals, J Dean (2015) http://t.cn/RwBBD48 将集成模型“压缩”为单一深度模型,在MNIST上取得了较好效果,是Hinton早先提出的“Dark Knowledge”(http://t.cn/RzZBbA8 )思想的初步实践

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 05:30
[文章]《How to Choose a Neural Network》http://t.cn/RwBBr8l deeplearning4j官网提供的实际应用场景NN选择参考表,列举了一些典型问题建议使用的神经网络

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 05:24
[论文]《Systematic Trading: Calibration Advances through Machine Learning》S Alvarez Teleña (2015) 机器学习用于系统交易的学位论文,感兴趣可以看看 http://t.cn/RwBB8sB

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 05:12
[开源] Python下基于Theano实现(复制)的“DeepMind自动玩Atari”(Deep Q-learning算法)GitHub:http://t.cn/RwBB9kh 视频(云):http://t.cn/RwBBluE

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-11 05:01
[文章]《Naive Bayes on Apache Flink》http://t.cn/RwBBJGJ Apache Flink下作朴素贝叶斯分类的实例讲解,Apache Flink是声明式的数据分析开源系统,结合了分布式MapReduce 类平台的高效,灵活的编程和扩展性,简介:http://weibo.com/1402400261/C2ohI2pEe GitHub:http://t.cn/RwBB6Gn

 

TA点评的更早的微博 (5)

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 转发于2015-03-11 04:49
云链接错误,应该是http://t.cn/RwBBV48 抱歉

 

黄广斌-ELM   原微博 2015-03-10 12:48
ELM Auto Encoder和深度学习在MNIST数据集上的比较. 训练时间从10小时缩短到几分钟, 精度也有提高. http://t.cn/RwByvh1
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-11 16:42
"Extreme Learning Machines"

 

Yann leCun组 NIPS 2014 paper on body tracking with ConvNets+MRF is on arXiv in its final form. The method beats the state of the art on the FLIC and LSP datasets by pretty large margins. http://t.cn/RwBhLJ0
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-11 08:48
《Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model for Human Pose Estimation》ConvNets+MRF做人体姿态估计

 

刘道广_EricLiu   原微博 2015-03-10 00:46
关于推荐系统中的特征工程(又黑大微博) http://t.cn/RPaJza1
爱可可-爱生活 原微博 转发于2015-03-11 09:34  回复 @phunter_lau “感激楼主标记出原文出处,这在微博上几乎是拥有闪光人格才能做到的”
原来是@phunter_lau 的大作啊,看Kaggle Higgs competition源码才对上号,哈哈

 

爱可可-爱生活   原微博 2015-03-06 12:10
张雨石@zyx_1991 写的《卷积神经网络》http://t.cn/RzfVgFC 不错的科普文,推荐给打算入门CNN的朋友