机器学习日报 2015-05-15 xgboost;深度学习资源;Supervised Learning;probabilistic graphical mod
机器学习日报 2015-05-15内容更丰富,链接可点击的加长版见 http://memect.co/ml-list-2015-05-15(28条最新动态+焦点, 7条温故知新)
@好东西传送门 出品, 过往目录 见http://ml.memect.com
订阅:给 hao@memect.com 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报 或点击 点我订阅
用日报搜索找到以前分享的内容: http://ml.memect.com/search/
http://tp2.sinaimg.cn/1661466573/50/5680238603/1 德川 网页版 2015-05-15 10:57
资源 陈帅华
分享下我和陈帅华参与贡献的开源工业级模型工具xgboost的技术分享: 分布式xgboost的代码详细解读以及实战 @陈天奇怪 方便更多后来者 http://t.cn/R2hpVll
http://tp4.sinaimg.cn/1849537887/50/5631627334/1 老淘 网页版 2015-05-15 16:29
深度学习
Random Thoughts : Learning Deep Learning http://t.cn/RARckb1
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页版 2015-05-15 12:34
算法 资源 KNN PDF 分类 聚类 决策树 神经网络 书籍 统计
Wikipedia迷你书:《Supervised Learning》。组织维基百科英文版上监督学习相关算法,如分类、回归、感知器、支持矢量机、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、集合学习、K近邻等。微盘链接 http://t.cn/R2hHpZz(可能在审核中) Memect链接http://t.cn/R2hHpZw 或pdf直达 http://t.cn/R2hHpZ7
http://tp3.sinaimg.cn/1978391022/50/5604152551/1 squirrel_d 网页版 2015-05-15 10:08
资源 Daphne Koller Nir Friedman 韩素青 教育网站 书籍 王飞跃 王珏
probabilistic graphical models:principles and techniques 中文版上市了,想想1200页的大部头就让人却步,翻译者足够疯狂, http://t.cn/R2hokXD
Miner帆 网页版 转发于2015-05-15 14:27回复 @刘知远THU
喜欢看英文版的同学,拿走,不谢。我叫雷锋。如果看英文版头痛,刺激了你买中文版,就当我免费帮译者打广告了。 http://t.cn/R2hBeV6
课程图谱 网页版 转发于2015-05-15 20:28回复 @神牛gogo “13年作者Daphne Koller在Courser...”
这门课程的难度确实很高,大家可以看看评价:http://t.cn/R27cYu6 ,最后分享一下以前的网盘存货:链接:http://t.cn/R27cYuX 密码: sgws
http://tp3.sinaimg.cn/1025887594/50/5722603329/1 AixinSG 网页版 2015-05-15 07:56
算法 Java 异常检测
Yahoo Labs open sources EGADS: A Scalable, Configurable, and Novel Anomaly Detection Systemhttp://t.cn/R2hfj04 "EGADS supports over 20 forecasting and anomaly detection models implemented in Java and used by Yahoo Membership, Yahoo Mail, and internal monitoring tools..."
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-05-15 09:05
"(Anomaly Detection)EGADS Java Library - Yahoo Labs" GitHub:http://t.cn/R2hiQlP
hbyido 网页版 转发于2015-05-15 19:32
异常检测 开源平台 雅虎 egads http://t.cn/R2hiQlP
hbyido 网页版 转发于2015-05-15 21:05
@爱可可-爱生活:"(Anomaly Detection)EGADS Java Library - Yahoo Labs" GitHub: http://t.cn/R2hiQlP
页:
[1]