机器之心深度研学社每周干货:2017年第30周

Synced 深度研学社 每周干货,每周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~

【入门资料】AI 背后的数学原理之随机森林

by Siraj Raval



简介:


逗比小哥 Siraj 又来了。这次他介绍的是「随机森林」这一机器学习常见的数学模型,它被广泛应用到回归和分类算法中。感兴趣的不妨一看。



Bilibili 链接:

https://m.bilibili.com/video/av11574509.html?bsource=weibo#page=11

Youtube 链接:

https://www.youtube.com/watch?v=QHOazyP-YlM&app=desktop

Github 链接:

https://github.com/llSourcell/random_forests


【技术分析】论文:数据文档生成面临的挑战

by Sam Wiseman, Stuart M. Shieber, Alexander M. Rush



简介:


哈佛自然语言处理小组 (Harvardnlp) 对数据文档生成算法们提出了一个小小的挑战 —— 给定一个全新的、与描述文档相匹配的大型数据集,并观察现有神经网络算法的相应表现。他们发现,这些算法能够生成流畅的文本内容,但是难以准确估算人类写出的文档。



链接:http://lstm.seas.harvard.edu/docgen/


【资源分享】Gluon 教程资料 (CVPR 2017)

by 李沐



简介:


Gluon 是 MXNet 的新交互界面,它整合了包括 PyTorch、Caffe2 在内的许多工具包,让使用 MXNet 进行研究变得更加高效。亚马逊 AWS 深度学习组研究院李沐,在 Github 上分享了自己的 Gluon 教程资料。



Github 链接:https://github.com/mli/cvpr17
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