@好东西传送门 出品, 过刊见 http://ml.memect.com
订阅:给 [email protected] 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报
可点击加长版45条 http://memect.co/ml-list-2015-01-11
@爱可可-爱生活
关键词:资源, 书籍
Free Ebook: Elements of machine learning [1]
[1] http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/elements-of-machine-learning
@机器学习的那个男人
关键词:算法, Python, 集成学习
Python 实现的随机森林:随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的… (分享自 @点点网 ) [1]
[1] http://www.diandian.com/share/sina_weibo/f24611b0-9971-11e4-a690-90b11c0ed01e
@我爱机器学习
关键词:深度学习, 论文, 神经网络
[Deep Learning in Neural Networks: An Overview] [1] 这篇文章非常值得一读,可以比较全面的了解神经网络的相关历史。
[1] http://arxiv.org/abs/1404.7828
@数盟社区
关键词:相似度量
[机器学习中的相似性度量,方法汇总对比] 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量,这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 [1]
[1] http://dataunion.org/?p=7260
@爱可可-爱生活
关键词:资源, 书籍
[今天你利器了吗?] “必先利其器”是个永远不会过时的话题,对于从事机器学习、数据分析的你,有必要翻翻《Data Science at the Command Line》这本书,即使不看书的内容,也该知道有awk、aws、bigmler、cat、cols、csvcut等命令行工具,有时候菜鸟和大师之间,就隔着一条命令行 [1]