机器学习日报 2016-11-27 Python深度学习入门指南；21世纪有关计算机领域的十二个重大难题
机器学习日报 2016-11-27[*]Keras教程：Python深度学习入门指南 @爱可可-爱生活
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深度学习 资源 Python 课程 数据科学
【Keras教程：Python深度学习超级入门指南】《Keras Tutorial: The Ultimate Beginner's Guide to Deep Learning in Python》by Elite Data Science http://t.cn/RfOQ5DE
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高庆狮
高庆狮院士：21世纪有关计算机领域的十二个重大难题 ｜ 我爱计算机 http://t.cn/RfW30BD
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应用 Lindsay Vass 数据科学 推荐系统
【播客推荐系统原理解析】Lindsay Vass是2016年1月Insight Data Science远程培训项目的学员，现在是Facebook的数据科学家。在这篇文章中，她描述了如何构建TheSauropod——用于发现新播客的播客推荐库http://t.cn/Rfo6kXG
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自然语言处理 Jack Schultz 代码 统计
【朴素贝叶斯实战：Amazon评论文本分类】《Practical Naive Bayes — Classifying Amazon Reviews | Big-Ish Data》by Jack Schultz http://t.cn/RfOQ8JU GitHub:http://t.cn/RfOQ8Jy
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【机器学习初学者进阶路线图】《Getting Started with Machine Learning》by Suff @suffiyanz/getting-started-with-machine-learning-f15df1c283ea">http://t.cn/RfcJiNh
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最新动态
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深度学习 算法 应用 神经网络 预测
压缩和正则化深层神经网络，使用深度压缩和DSD训练提高预测精度。Compressing and regularizing deep neural networks，Improving prediction accuracy using deep compression and DSD training.http://t.cn/RfUT21W
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深度学习 算法 Hong Kong 代码 论文 神经网络
《Learning Deep Feature Representations with Domain Guided Dropout for Person Re-identification》T Xiao, H Li, W Ouyang, X Wang (2016) http://t.cn/RfOTW6qGitHub:http://t.cn/RfwamHx
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《Semi-Supervised Learning with Context-Conditional Generative Adversarial Networks》E Denton, S Gross, R Fergus (2016) http://t.cn/RfOTSyOGitHub(coming…):http://t.cn/RfOTSy0
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《Sampled Image Tagging and Retrieval Methods on User Generated Content》K Ni, K Zaragoza, C Carrano, B Chen, Y Tesfaye, A Gude (2016) http://t.cn/RfOTiYRGitHub:http://t.cn/RfOTiYE
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