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机器学习和深度学习学习资料专题二十四

深度学习实验室 2018-12-07 11:50:55

  • 《A First Course in Linear Algebra》

介绍: 【A First Course in Linear Algebra】Robert Beezer 有答案 有移动版、打印版 使用GNU自由文档协议 引用了杰弗逊1813年的信

  • 《Inverting a Steady-State》

介绍:WSDM2015最佳论文 把马尔可夫链理论用在了图分析上面,比一般的propagation model更加深刻一些。通过全局的平稳分布去求解每个节点影响系数模型。假设合理(转移受到相邻的影响系数影响)。可以用来反求每个节点的影响系数

  • 《The Trouble with SVMs》

介绍: 非常棒的强调特征选择对分类器重要性的文章。情感分类中,根据互信息对复杂高维特征降维再使用朴素贝叶斯分类器,取得了比SVM更理想的效果,训练和分类时间也大大降低——更重要的是,不必花大量时间在学习和优化SVM上——特征也一样no free lunch

  • 《Rise of the Machines》

介绍:CMU的统计系和计算机系知名教授Larry Wasserman 在《机器崛起》,对比了统计和机器学习的差异

  • 《Gaussian Processes for Machine Learning》

介绍:面向机器学习的高斯过程,章节概要:回归、分类、协方差函数、模型选择与超参优化、高斯模型与其他模型关系、大数据集的逼近方法等

  • 《FuzzyWuzzy: Fuzzy String Matching in Python》

介绍:Python下的文本模糊匹配库,老库新推,可计算串间ratio(简单相似系数)、partial_ratio(局部相似系数)、token_sort_ratio(词排序相似系数)、token_set_ratio(词集合相似系数)等

  • 《Blocks》

介绍:Blocks是基于Theano的神经网络搭建框架,集成相关函数、管道和算法,帮你更快地创建和管理NN模块.

  • 《Introduction to Machine Learning》

介绍:机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to Machine Learning“近期刚刚开课,课程4K高清视频同步到Youtube上,目前刚刚更新到 2.4 Exponential Families,课程视频playlist,感兴趣的同学可以关注,非常适合入门

  • 《Collaborative Feature Learning from Social Media》

介绍:用社交用户行为学习图片的协同特征,可更好地表达图片内容相似性。由于不依赖于人工标签(标注),可用于大规模图片处理,难在用户行为数据的获取和清洗;利用社会化特征的思路值得借鉴

  • 《Introducing practical and robust anomaly detection in a time series》

介绍:Twitter技术团队对前段时间开源的时间序列异常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍,其中对异常的定义和分析很值得参考,文中也提到——异常是强针对性的,某个领域开发的异常检测在其他领域直接用可不行


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