2017年1月历史文章汇总

2017年1月历史文章汇总

原创 2017-02-01 机器学习研究会 机器学习研究会

2017年1月1日

【推荐】Pandas数据处置速查表

【学习】决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现

【学习】变の贝叶斯

【学习】Intel 收官开源之作--BigDL：构建在 Apache Spark 之上的分布式深度学习库

2017年1月2日

【推荐】阿里天池O2O优惠券消费行为预测竞赛优胜方案

【学习】tensorflow笔记：多层LSTM代码分析

【学习】机器学习基础训练营(1.23–1.27, 讲师来自UC Berkeley, CMU等)

【学习】Theano tutorial和卷积神经网络的Theano实现 Part1

2017年1月3日

【推荐】Ian Goodfellow的NIPS 2016教学讲座: GANs现已写成介绍性论文

【学习】加大伯克利分校计算机课程CS 294，2017年春季，深度强化学习

【学习】(论文+代码)Feedback Networks —— 反馈网络

【报名】微软亚洲研究院王太峰：浅谈分布式机器学习算法和工具

2017年1月4日

【推荐】用Spark分析Amazon八千万商品评价

【数据集】时间序列/信号处理/医学影像开源数据集

【学习】使用Python的时间序列数据可视化

【学习】百度PaddlePaddle深度学习平台：面向工程师，性能优先

2017年1月5日

【推荐】NLP必读经典文献100篇

【干货】循环神经网络（Recurrent）——介绍

【学习】基于Spark GraphX实现微博二度关系推荐实践

【学习】机器码农：深度学习自动编程
2017年1月6日

【推荐】手把手：TensorFlow实现简单图片识别系统

【干货】微软亚洲研究院王太峰：浅谈分布式机器学习算法和工具

【学习】直观理解信息论

【论文】Neural style transfer的理论解释

2017年1月7日

【推荐】神经网络与深度学习

【干货】深度学习新星：GANs的基本原理、应用和走向

【论文】(论文+代码)苹果发表的AI方面第一篇论文

【课程】大数据科学与应用系列讲座（自主模式）

2017年1月8日

【推荐】AlphaGo核心部分的Python原生重现

【学习】Bring TensorBoard to MXNet

【论文】Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation

【学习】技术人，为什么需要构建知识图谱

2017年1月9日

【推荐】机器学习法则：机器学习工程最佳实践

【学习】(论文+代码+数据)SalGAN：用生成对抗性网络进行视觉显著性预测

【论文】Deep Convolutional Denoising of Low-Light Images

【学习】350+ 数据结构编程面试问题

2017年1月10日

【推荐】NIPS 2016 Tutorial: 变分推断

【学习】TensorFlow + Inception + Raspberry Pi的视频连续分类(用CNN检测视频内容)

【学习】没有任何公式——直观的理解变分自动编码器VAE

【学习】增强学习的解释——学习基于长期回报的行为

2017年1月11日

【推荐】关于机器学习的领悟与反思 —— 张志华

【课程】麻省理工学院（MIT）公开课.S094：自主驾驶汽车的深度学习

【学习】这些杀手级应用不太冷——从语义网到知识图谱的回顾

【报名】微软亚洲研究院边江：机器学习驱动下的内容分发和个性化推荐

2017年1月12日

【推荐】THUOCL：清华大学开放中文词库

【学习】基于Keras实现CNN验证码识别的知乎爬虫

【学习】Cross-Validation（交叉验证）详解

【学习】对深度网络Dropout层的详尽分析

2017年1月13日

【推荐】Python自然语言处理(NLP)实践指南

【干货】微软亚洲研究院边江：机器学习驱动下的内容分发和个性化推荐

【学习】通俗理解神经网络BP传播算法

【学习】美团Apache Kylin精确去重指标优化历程

2017年1月14日

【推荐】Data Science Bowl 2017：肺癌检测竞赛(60多GB数据&奖金1百万美金)

【干货】2016CCF 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘优胜方案

【学习】基于深度学习的交通灯检测器，使用dlib和几个来自谷歌街景的图像

【学习】Integrating Lexical Contrast into Word Embeddings

2017年1月15日

【推荐】用深度学习识别红绿灯，介绍作者如何在10周内学习深度学习，并赢得了5000美元奖金

【论文】《Machine Learning that Matters》 论文辩证讨论ML研究的重要性和必要性（不要仅灌水）

【学习】推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型

【学习】优化常用不等式速查

2017年1月16日

【抢课】人工智能前沿与产业趋势——与10余位顶级大咖面对面

【学习】清华大学刘知远老师为本科生入门自然语言处理做的推荐书目

【论文】Visualizing Residual Networks

【报名】MIT在读博士周博磊：理解和利用CNN的内部表征

2017年1月17日

【推荐】通过LSTM/CNN对抗训练生成文本

【学习】机器学习算法线上部署方法

【学习】金融大数据在平安科技信用风险管理中的应用实践

【抢课】人工智能前沿与产业趋势——与10余位顶级大咖面对面

2017年1月18日

【推荐】MIT在读博士周博磊：理解和利用CNN的内部表征

【学习】《不一样的技术创新-阿里巴巴双11背后的技术》PDF开放下载！

【论文】理解深度卷积网络的有效感受野(ERF)

【学习】可能是 2017 最全的机器学习开源项目列表

2017年1月19日

【推荐】Python数据科学之NumPy速查

【学习】一篇很好的参考文章：深度学习算法在自然语言处理中的一些心得

【学习】 饿了么推荐系统：从0到1

【学习】数据挖掘 知识重点（整理版）

2017年1月20日

【推荐】对抗生成网络(GAN)训练过程研究

【学习】深度学习论文实现：空间变换网络

【干货】DBoW3 视觉词袋模型、视觉字典和图像数据库分析

【学习】CIPS青工委学术专栏第19期 | 基于互指导的实体之间相关度计算方法

2017年1月21日

【推荐】自然语言处理NLP推荐学习路线及参考资料

【学习】（教程+代码）基于Keras＆Tensorflow的车道跟随自动驾驶仪

【学习】 2017年最值得关注的科学概念之“迁移学习”

【学习】Sequential Match Network

2017年1月22日

【推荐】不用博士学位玩转Tensorflow深度学习

【学习】跨领域推荐，实现个性化服务的技术途径

【学习】基于 Gensim 的 Word2Vec 实践

【学习】技术学习年货之--交易核心链路的故事

2017年1月23日

【推荐】(R/Python)t-SNE聚类算法实践指南

【论文】（论文+代码）无监督的跨域图像生成

【学习】汉字生成模型的那些坑

【学习】深度增强学习系列文章

2017年1月24日

【推荐】Kaggle大牛讲解Gradient Boosting基础

【学习】 文本型医疗大数据，拿来就可用？

【学习】深度学习第一课：了解深度学习的基本原理和工作方式

【学习】从零开始的Python爬虫速成指南

2017年1月25日

【推荐】基于CGAN的图像除雨方法(ID-CGAN)

【学习】 如何做出一个更好的Machine Learning预测模型

【学习】如何用Python和PubNub做实时数据可视化

【学习】Intel开源深度学习库BigDL：Non GPU on Spark

2017年1月26日

【推荐】Apache Spark/Keras分布式深度学习

【学习】用Spark和DBSCAN对地理定位数据进行聚类

【学习】深度神经网络进军医学界——《自然》杂志刊登了一篇斯坦福大学关于用深度学习检测皮肤癌的论文

【学习】线性相关和秩的物理意义

2017年1月27日

【推荐】深度增强学习概览

【学习】深度学习：今生前世 —— 张志华

【学习】理解NLP深度学习模型

【学习】这一年来，数据科学家都用哪些算法？

2017年1月28日

【推荐】机器学习常用公式集

【学习】部署机器学习简明指南

【学习】NLP/深度学习/增强学习/AI主题Python代码集锦

【学习】用LaTeX绘制贝叶斯网络、图模型、(有向)因子图等

2017年1月29日

【推荐】Google 研究员、Keras 作者Francois Chollet书籍《Python深度学习》

【学习】知名机器学习专家Russ Salakhutdinov的深度学习教程

【推荐】基于数据分析的最佳数据科学在线课程推荐

【论文】通过对齐学习实现端到端的人脸识别

2017年1月30日

【推荐】考察数据科学家深度学习基础的45道题(及答案)

【学习】真的理解贝叶斯公式吗？

【学习】编程基础书籍自由电子版新春大放送

【学习】赛尔译文 | Dropout分析

2017年1月31日

【推荐】AI突破性论文及代码实现汇总

【学习】增强学习能解决什么样的机器人问题？CMU深度增强学习第一讲

【学习】OpenCV(C++/Python)手写数字分类教程

【学习】概率编程核心算法