机器学习日报 2015-02-09 ImageNet 分类超过人的算法

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ImageNet分类超过人的算法

@winsty

关键词：视觉, Tony Jebara, 论文

[1] 终于等来surpass human level on imagenet的这一天了，看到这paper我真是一言难尽啊。。。实在是想到太多有趣的事情在一起了

[1] http://arxiv.org/abs/1502.01852

Occam’s Razor文献索引

@爱可可-爱生活

关键词：奥卡姆剃刀

[列表]很好的Occam’s Razor文献索引 [1] 跟踪《The Role of Occam's Razor in Knowledge Discovery》找到这个页面，推荐了关于奥卡姆剃刀的Top 10 Papers、Links和Bibliography，推荐文献有质有量，想深入研究奥卡姆剃刀的可以仔细研究下

[1] http://science.martinsewell.com/occam/

香港中文大学Deep Learning的课程

@金连文

关键词：深度学习, 视觉, 语音, 资源, Wang Xiaogang, 教育网站, 课程

香港中文大学Wang Xiaogang教授今年新开设了Deep Learning的课程，内容涵盖从基础理论、模型、优化方法、大规模训练、转移学习、多任务学习、计算机视觉语音识别领域应用等等丰富内容。 [1] ，到今天讲到第5讲。课件很赞！还有不少教辅内容及资料。

[1] https://piazza.com/cuhk.edu.hk/spring2015/eleg5040/home

Jiawei Han ”Pattern Discovery in Data Mining”今日开课

@课程图谱

关键词：资源, Jiawei Han, 课程

#今日开课#UIUC的Pattern Discovery in Data Mining今日开课！讲师是数据挖掘方面的大牛Jiawei Han，感兴趣的朋友不要错过！ @朱飞达_新加坡管理大学 [1]

[1] http://coursegraph.com/pattern-discovery-in-data-mining-coursera-patterndiscovery-university-of-illinois-at-urbana-champaign%EF%BC%88-%E4%BC%8A%E5%88%A9%E8%AF%BA%E4%BC%8A%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E5%8E%84%E5%B7%B4%E7%BA%B3-%E9%A6%99%E6%A7%9F%E5%88%86%E6%A0%A1%EF%BC%89

Real World Active Learning

@爱可可-爱生活

关键词：资源, 视频

[视频]《Real World Active Learning - Machine Learning》 [1] 由Lukas Biewald带来，聚焦主动学习，讲人工参与和交互在机器学习过程中的重要性及其如何降低系统的不确定性(报告)，重点讲训练数据的清洗、校正及模型优化报告(免费): [2] 云: [3]

[1] https://www.youtube.com/watch?v=NQrkfLbX4tQ

[2] http://info.crowdflower.com/real-world-active-learning

[3] http://pan.baidu.com/s/1eQ5um3K