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解应春BW 发表于 2017-9-20 16:59:23

AI100_机器学习日报 2017-09-18 小巧玲珑：机器学习届快刀XGBoost的介绍和使用

AI100_机器学习日报 2017-09-18
[*]小巧玲珑：机器学习届快刀XGBoost的介绍和使用 @IT技术头条
[*]百万美元设备基于LARS算法24分钟完成ImageNet上AlexNet网络训练 @爱可可-爱生活
[*]用超级玛丽理解机器学习基础 @爱可可-爱生活
[*]基于增强学习的优化学习 @爱可可-爱生活
[*](C++)实时多人关键点检测 @爱可可-爱生活

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算法 行业动态 集成学习 决策树
【小巧玲珑：机器学习届快刀XGBoost的介绍和使用】XGBoost 的全称为 eXtreme Gradient Boosting，是GBDT的一种高效实现，XGBoost 中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类... 详戳→http://t.cn/Rpdgv5v 作者→ (腾讯云技术社区) ​




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视觉 算法 论文
【今日焦点：百万美元设备基于LARS算法24分钟完成ImageNet上AlexNet网络训练】《ImageNet Training in 24 Minutes》Y You, Z Zhang, J Demmel, K Keutzer, C Hsieh (2017)http://t.cn/RpgHSj8 ​
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Adam Wattis 数据科学
【用超级玛丽理解机器学习基础】《Understanding basics of machine learning through Super Mario》by Adam Wattis http://t.cn/RprkUEZ pdf:http://t.cn/RprkUEz ​
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【基于增强学习的优化学习】《Learning to Optimize with Reinforcement Learning | The Berkeley Artificial Intelligence Research Blog》by Ke Li http://t.cn/RpWSAQw ​
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【(C++)实时多人关键点检测】’OpenPose: A Real-Time Multi-Person Keypoint Detection And Multi-Threading C++ Library' GitHub: http://t.cn/Ra7BWGD ​
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【破解DeepMind的游戏#人工智能# ：AI现在只看2分钟视频就能创建游戏了】人工智能的发展已经使得计算机在玩游戏（和获胜）方面表现非凡。佐治亚理工学院的最新的研究表明，人工智能在构建游戏方面表现也同样值得期待。在仅仅观看两分钟的游戏视频之后，AI系统就能重建游戏引擎。这可以减轻游戏开发人员...全文： http://m.weibo.cn/5897818869/4153397793932481 ​
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【从三大神经网络，测试对比TensorFlow、MXNet、CNTK、Theano四个框架】本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端，而测试不同框架在不同类型任务中的性能。http://t.cn/RpgqaRG ​




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【为什么要对反向传播机制深表怀疑】《Why we should be Deeply Suspicious of BackPropagation》by Carlos E. Perez http://t.cn/RprDCcP pdf:http://t.cn/RprDCcz ​
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【关于SVM数学细节逻辑的个人理解（三） ：SMO算法理解】第三部分：SMO算法的个人理解 接下来的这部分我觉得是最难理解的？而且计算也是最难得，就是SMO算法。 SMO算法就是帮助我们求解： s.t. 这个优化问题的。 虽然这个优化问题只剩下了... 详戳→ http://t.cn/RprQYoa 作者→ (xxrxxr) ​




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论文 迁移学习
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