机器学习日报 2015-12-20 如何看待深度学习；加州理工学院公开课【机器学习与数据挖掘】
机器学习日报 2015-12-20[*]Google知识图（knowledge graph）搜索API @ruanyf
[*]三行命令搞定分类器可视化/分类器评价ROCR @爱可可-爱生活
[*]用MXnet实战深度学习之二:Neural art @phunter_lau
[*]如何看待深度学习？ @InfoQ
[*]加州理工学院公开课【机器学习与数据挖掘】 @陆浑戎
@好东西传送门 出品, 过往目录 见http://ml.memect.com
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邮件版包括13条，本期的Web版有完整内容13条
用日报搜索找到以前分享的内容： http://ml.memect.com/search/今日焦点 (5)
http://tp3.sinaimg.cn/1400854834/50/39996025735/1 ruanyf 网页链接 2015-12-20 05:15
Google发布知识图（knowledge graph）搜索API，可以根据搜索词，返回相关的知识。下图是我搜索“上海”返回的结果。http://t.cn/R4LFaR2
http://ww1.sinaimg.cn/large/537f5932gw1ez5nx6ltlmj20o60x6gql.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-20 19:02
算法 分类 可视化
【(R)三行命令搞定分类器可视化/分类器评价ROCR】《ROCR: Classifier Visualization in R》http://t.cn/R4UBiCs
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1ez6btid8dvj20rr083gnl.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1770891687/50/40086373345/1 phunter_lau 网页链接 2015-12-20 18:52
深度学习 资源 课程 书籍
《用MXnet实战深度学习之二:Neural art》教大家用#mxnet# 深度学习生成名画风格的照片，地址在http://t.cn/R4U1R1E 也会在 52cs.org 上同步。感谢@antinucleon @李沐M @陈天奇怪 等#DMLC#大牛的工作，感谢@好东西传送门 @爱可可-爱生活 转发。大家玩出新花样记得at我或#mxnet#，我挑选优秀作品转发。
http://ww1.sinaimg.cn/large/698da9a7gw1ez6bbr61vbj218c13qwqi.jpg
phunter_lau 网页链接 转发于2015-12-20 18:55
感谢@dudulee的浪里格朗 以及她的猫破狗和泥巴@POGOGO-NIBABA 顺便，之前的logdown的微博就不继续用了，收费贵还被墙了，以后都会在farbox和52cs上更新。
phunter_lau 网页链接 转发于2015-12-20 19:09回复 @爱可可-爱生活 “"用MXnet实战深度学习之二:Neura...”
感谢可可老师转发，已火速升级farbox账户到每月2G流量，原来的基础账户的200M几分钟就捉襟见肘了。大家记得去给mxnet加星啊，传送门 http://t.cn/RyCsrir
http://tp1.sinaimg.cn/1746173800/50/40027977331/1 InfoQ 网页链接 2015-12-20 14:15
深度学习 算法 神经网络 数据科学
【如何看待深度学习？】深度学习算法为人工神经网络（ANN）带来了新生，它会训练多层ANN，而所需的数据比先前的预期要少。近日，数据科学家Anubhav Srivastava撰文分享了一些有关深度学习的看法。http://t.cn/R4LDwl6
http://ww2.sinaimg.cn/large/68147f68gw1ez5doa0ayfj207705edft.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1617242303/50/5683850413/1 陆浑戎 网页链接 2015-12-20 08:08
算法 SVM Yaser Abu-Mostafa 神经网络
加州理工学院公开课【机器学习与数据挖掘】18集 网易正在翻译11-18集，Yaser Abu-Mostafa主讲。介绍机器学习如何使运算系统得以根据获取的数据改善其表现，并将这些成果运用到工程、科技、金融商业等活动中。专业理论将包括线性模型、VC维、神经网络、支持向量机、数据探测法等。http://t.cn/RvGVQxG
http://ww3.sinaimg.cn/large/606528bfjw1ez5swfjhplj20nv0esglw.jpg
最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-20 15:32
深度学习 算法 资源 De Sherbrooke 课程 神经网络 书籍
年终特别献礼之3月热门分享排行：1、《Neural networks class - Université de Sherbrooke》2、《Algorithms, 4th Edition》3、Stanford CS231n - CNN for Visual Recognition 4、【牛津大学深度学习课程(2015)】5、《深入讨论RNN》…… http://t.cn/R4U8oEB
http://tp1.sinaimg.cn/1646218964/50/1279883225/1 IT技术博客大学习 网页链接 2015-12-20 14:14
算法 应用 推荐系统
【基于综合兴趣度的协同过滤推荐算法】 1 概述 电子商务推荐系统最大的优点在于它能收集用户的兴趣资料和个人信息，根据用户兴趣偏好主动为用户做出个性化推荐。推荐技术指的是如何找出用户感兴趣的商品并列出推荐清单，在用户信息获取差别不大... 详见：http://t.cn/zjoCH07
http://ww3.sinaimg.cn/large/621f4ed4jw1ez63i56fgej207s015web.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/1815070622/50/5736692914/1 Google谷歌爱好者 网页链接 2015-12-20 11:55
应用 语音 机器人 智能汽车
【Google神秘部门元老：机器人将让人类更长寿】十来年后，你的手机会传出熟悉的人工智能语音，自动驾驶汽车会让你从100 慢慢倒数（睡去）。还将有台 Google 设备为你做手术：一台自动化手术机器人。这是帕维兹 2010 年加入 Google 超级神秘的 Google X 部门时向公司描绘的愿景。 http://t.cn/R4U0nzl
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http://tp1.sinaimg.cn/1746173800/50/40027977331/1 InfoQ 网页链接 2015-12-20 10:30
数据科学
【数据科学中最好的5个机器学习API】正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。最近Khushbu Shah在KDnuggets上发表了一篇文章，介绍了5个机器学习API。 http://t.cn/R4LDZtj
http://ww2.sinaimg.cn/large/68147f68gw1ez5deitimmj208204u74c.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1670481425/50/1286328769/1 伯乐在线官方微博 网页链接 2015-12-20 09:02
经验总结 算法 博客
《夜深人静写算法（二） - 动态规划》暂且先不说动态规划是怎么样一个算法，由最简单的递推问题说起应该是最恰当不过得了。因为一来，递推的思想非常浅显，从初中开始就已经有涉及......http://t.cn/R4y0ClU （by menjitianya ）
http://ww3.sinaimg.cn/large/63918611gw1ez4uk1mra7j20cm0awt9n.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/3862893381/50/40037028897/1 电气技术杂志社 网页链接 2015-12-20 07:00
算法 神经网络
【基于相平面和遗传BP神经网络的配电网线路绝缘预警】采用了相平面轨迹法对暂时性接地故障数据进行分析处理,对相平面进行分区并提取波形轨迹在各区域所占百分比的特征量。结合故障的其他特征量,利用神经网络在预测方面的优越性,对线路设备距离绝缘完全损坏的天数进行预测。http://t.cn/R4U6BWC
http://tp2.sinaimg.cn/1113268781/50/5743738916/1 人工智能与深度学习 网页链接 2015-12-20 00:15
深度学习
#深度学习# 深度学习三十年创新路 http://t.cn/R4Ufr4y 本篇文章来自依图科技 CEO Leo的投稿，依图科技是一家专注研究 CV的创业公司，Leo也在这一领域有深入研究，因此这次写下这篇文章，希望回顾一下深度学习三十年的创新之路。[博主注：貌似是老文章？可以了解下深度学习的发展史和各流派的人物]
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http://tp2.sinaimg.cn/1113268781/50/5743738916/1 人工智能与深度学习 网页链接 2015-12-20 00:07
会议活动 深度学习 算法 Brad Neuberg NIPS 会议 强化学习
#深度学习#【NIPS 2015】深度学习未来十大趋势 http://t.cn/R4Ufi3Z 作者Brad Neuberg 是一个在Dropbox做新产品开发的工程师，从他的角度看到了Deep Learning和Reinforcement Learning的一些趋势，包括“所有最酷的系统都在使用 LSTMs”，“注意力模型在升温”等等。[博主注：没找到英文原址]
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