2015-7-8 收集资料

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【Google/Microsoft在ICML2015发表成果汇总】《ICML 2015 and Machine Learning Research at Google》网页链接pdf:网页链接《Microsoft Research at ICML, Lille》网页链接pdf:网页链接

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【10大要点帮开发者用好机器学习】《10 keys to successful machine learning for developers》网页链接

【人脸识别上CNN算法总结】包括FB的DeepFace:网页链接,Google的FaceNet:网页链接,当然,还有国人的DeepID:网页链接

【DeepFace-Facebook的人脸识别】FB的DeepFace,早于DeepID和FaceNet,奠基之作网页链接

【Comments on Mark Schmidt's ICML tutorial for convex optimization】#ICML2015#网页链接

【很有用的R金融时序分析技巧】《R financial time series tips everyone should know about》网页链接

【资源列表:Python下的深度学习入门】《Getting started with Deep Learning (using Python)》Python Basics/Linear Algebra/Machine Learning/Theano/Deep Learning网页链接云:网页链接

【用R做贝叶斯统计(分析)】《Using R for Bayesian Statistics》O网页链接参阅:《Tutorial: Introduction to Bayesian Data Analysis with R》O爱可可-爱生活

【论文:面向增量学习的快速交叉验证】《Fast Cross-Validation for Incremental Learning》P Joulani, A György, C Szepesvári (2015)网页链接

【Instagram的热门排序】《Trending at Instagram》网页链接提供的译文《Instagram的热门趋势发现算法》网页链接

【论文:基于Attention-based编解码网络的多媒体内容描述(表示)】《Describing Multimedia Content using Attention-based Encoder--Decoder Networks》K Cho, A Courville, Y Bengio (2015)网页链接

【开源:(Python)用NMF实现的动态主题模型DTM】《dynamic-nmf: Dynamic Topic Modeling》GitHub:网页链接

【论文:卷积LSTM网络ConvLSTM】《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》X Shi, Z Chen, H Wang, DY Yeung, WK Wong, WC Woo (2015)网页链接

【数据科学/机器学习入门指南】《Getting started with Data Science and Machine Learning》网页链接

【深度学习:经验 vs. 理论】《Deep Learning and the Triumph of Empiricism》by Zachary Chase LiptonO网页链接

【开源:Python交互绘图库Toyplot】GitHub:网页链接Doc:网页链接

【开源:Python金融(分析工具)库PyThalesians】GitHub:网页链接

【用DIGITS2/多GPU实现深度学习性能翻倍】《Easy Multi-GPU Deep Learning with DIGITS 2》网页链接

【贾扬清:希望Caffe成为深度学习领域的Hadoop】剖析Caffe的起源、目标、差异性、现存的一些问题和改进工作网页链接

《爱可可老师今日视野(15.07.08)》网页链接

【Faculty Summit 2015早知道】明天就是微软研究院一年一度的学术盛会Faculty Summit啦!来自微软和学术界的计算专家们将围绕“人工智能”的主题,寻求更多机遇和突破。这里有关于计算未来的探讨,人工智能的前世今生,还有社交网络的巨大变革…观看直播视频>>网页链接直播安排请见下图>>推荐AI研讨会的直播,嘉宾包括PRML作者Chris Bishop, 斯坦福Fei-Fei Li, 麻省理工Josh Tenenbaum, 布朗大学Michael Littman,以及AI2的Oren Otzioni

【视频的"DeepDream化"处理】 DeepDream生成动图(代码)网页链接效果参见附件,友情提示,第二张图慎点,不要吓尿。 

善科问答分享:Harish-Chandra (1923--1983). 学习李群表示论最应该记住的三位数学家之一。另两位是Cartan和Weyl,分别研究半单李代数表示和紧李群表示的分类(其实是相通的)。另一位就是Harish-Chandra研究了半单李群(非紧李群)表示的分类。网页链接

【免费书:搜索引擎——信息检索实战】《Search Engines: Information Retrieval in Practice》WB Croft, D Metzler, T Strohman (2010)网页链接云:网页链接

#免费电子书#搜索引擎:实践中的信息检索(Search Engines: Information Retrieval in Practice)】网页链接这本书提供了一个概述信息检索的重要问题的概览,以及这些问题如何影响搜索引擎的设计和实施。重点是实现搜索引擎组件和底层的信息检索模型。下载地址:网页链接

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