机器之心深度研学社每周干货:2017年第2周

Synced 深度研学社 每周干货,每周五为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少,每周进步一点点~

【入门教程】

Bayesian Machine Learning, Explained


by Zygmunt Zając


简介:这是一篇短小精悍的贝叶斯派机器学习的入门介绍,适合对贝叶斯理论有所了解、但对其在机器学习方面的应用不甚清楚的读者。文章详细解释了贝叶斯公式在机器学习中的应用,以及各个概念在机器学习中的意义;并介绍了相关的算法和软件。文后还附有很多延伸学习材料。


链接:http://www.kdnuggets.com/2016/07/bayesian-machine-learning-explained.html


相关资料:



【技术分析】


low sample complexity applications of RL in robotics


by Sergey Levine


简介:这份幻灯片是 UCB 电子工程与计算机学院的 Sergey Levine 教授,在欧洲强化学习研讨会( EWRL )上发言的展示幻灯片。他主要介绍了自己在研究机器人控制与强化学习研究中的观察,以及待解决的问题和挑战。


链接:https://ewrl.files.wordpress.com/2016/12/levine.pdf


【资源分享】


人脸数据集资源汇总


简介:这份 Github 人脸识别资源库,包含了相关论文、数据集、训练模型、软件、框架等。非常全面。

链接:https://github.com/betars/Face-Resources

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