微博收藏(机器学习课程与论文)(三)
2016-01-05 09:41
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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
————————————————————————————————————————————
@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/
——————————————————————————————————————————————
@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
![](https://img-blog.csdn.net/20150324211904718?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGlual9t/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
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。
![](https://img-blog.csdn.net/20150313215516989?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGlual9t/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
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
地址
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
地址
10
[文章]《The Fourier Transform, explained in one sentence》一句话解释傅立叶变换,太经典了!
地址
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
地址
@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
地址
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
地址
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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