@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39条 http://ml.memect.com/archive/2015-03-01/long.html
@爱可可-爱生活
关键词:算法, Trevor Hastie
[视频]《Sparse Linear Models》 [1] Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-Up上的报告,讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型 云: [2] 13年同主题报告: [3] 讲义: [4]
[1] http://new.livestream.com/accounts/10932136/events/3779068
[2] http://pan.baidu.com/s/1jGy0WB0
[3] http://pan.baidu.com/s/1kTMf6h5
[4] http://pan.baidu.com/s/1jGpD6Ii
@爱可可-爱生活
关键词:视觉, 资源, 代码
[资源]《Awesome Computer Vision》 [1] 分类整理的机器视觉相关资源列表,秉承Awesome系列风格,有质有量,推荐
[1] https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision
长微博图: http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eppulbfe3uj20lgclm4qs.jpg
@rayblue2011
关键词:应用, 资源, Adam Szeidl, 课程, 社交网络
再对那些对social networks感兴趣的推荐一下 Adam Szeidl( [1] )的课程Economic and social networks Fall2014 [2] Szeidl毕业于哈佛大学,入选当年的RES TOUR,在取得UCB的终身教职之后,返回祖国匈牙利的中欧大学任教
[1] http://www.personal.ceu.hu/staff/Adam_Szeidl/
[2] http://www.personal.ceu.hu/staff/Adam_Szeidl/networkscourse/networkscourse.htm
@Nash_Equilibrium
关键词:公告板, 应用, 金融
好多答案看了几遍,工作中也觉得很在理——不要吐槽我现在不在金融行业混≥﹏≤ ——对于 Quant 来说, Financial Modeling 和传统的机器学习方法有什么联系和区别? [1] (分享自 @知乎 )
[1] http://www.zhihu.com/question/22221540
@wbrecom
关键词:经验总结, 算法, 博客
[#在线最优化求解#之一:预备篇] 高维高数据量场景下的最优化求解多采用在线学习方式。不同于批量处理,在线方式无法在L1正则化下产生稀疏性模型。本系列以模型的稀疏性为主线,分5篇博文进行介绍。系列第一篇:预备篇 [1] 介绍在线最优化求解的相关预备知识