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