微博收藏（机器学习课程与论文）（三）

1.0 机器学习课程推荐

@曹胖胖要减肥

给大家推荐两个机器学习课程，log实验室年度呕心沥血之作，张志华老师在交大IEEE班和ACM班机器学习课程全纪录

统计机器学习 地址

机器学习导论 地址

      @陈天奇怪: 不错，似乎比较偏向统计和Bayesian
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@王威廉

Hinton教授的同事、在深度学习圈子很活跃的多伦多大学助理教授Russ Salakhutdinov本周开了一门大规模机器学习课程，提供在线视频直播、幻灯片及录像，大家放假休息的时候可以看看：
http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/
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@赵家平USC

牛津大学 Nando de Freitas 的 machine learning 课程video和slides 网页链接 很 up-to-date
的 课程内容， 主要focus在 CNN, RNN, LSTM 和 reinforcement learning

2.0 机器学习入门资源不完全汇总





http://ml.memect.com/article/machine-learning-guide.html
3.0

@爱可可-爱生活

[文章]《Feature Engineering: How to transform variables and create new ones?》网页链接讨论特征工程实践，很不错的文章

4.0

@王威廉

如何欺骗一个深度学习模型？怀俄明大学三位科学家写了一篇文章，告诉你如何可以故意向state-of-the-art的ImageNet深度学习模型输入人类无法识别的图像，却得到99%确信度的图像类别输出。



论文地址

5.0

@G_Auss

我们的论文《从零开始理解文本》（Xiang Zhang, Yann LeCun, Text Understanding from Scratch）已放到Arxiv上！其思想是把卷积网络直接用到字符上，在大数据集上取得了特别好的结果。在亚马逊商品评论情感分析中准确度比词袋好10%-20%，在中文新闻分类上也得到了不错的结果。
http://arxiv.org/abs/1502.01710
6.0

本团队雕琢多年的人脸检测库现以MIT协议发布 网页链接 ,供商业和非商业无限制使用,包含正面和多视角人脸检测两个算法.优点:速度快(OpenCV haar+adaboost的2-3倍),
准确度高 (FDDB非公开类评测排名第二），能估计人脸角度. 例子看下图. 希望能帮助到有需要的个人和公司。

7.0

@赵家平USC

Zoubin的2014Archive paper：Unifying linear dimensionality reduction。把PCA，LDA，MSD，FA，PPCA... 用统一的optimization problem来建模，以至于linear dimension reduction 完全可以变成一个black-box， cool...

8.0

大数据分析与机器学习领域Python兵器谱

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9.0

[论文]《Transient Attributes for High-Level Understanding and Editing of Outdoor Scenes》(SIGGRAPH 2014)户外图片瞬态场景的识别与生成

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10

[文章]《The Fourier Transform, explained in one sentence》一句话解释傅立叶变换，太经典了！

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11

《From feature descriptors to deep learning: 20 years of computer vision》从特征描述子到深度学习——机器视觉20年回顾

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