微博收藏（機器學習課程與論文）（三）

Jeremy Lin

1.0 機器學習課程推薦

@曹胖胖要減肥
給大家推薦兩個機器學習課程，log實驗室年度嘔心瀝血之作，張志華老師在交大IEEE班和ACM班機器學習課程全紀錄

統計機器學習 地址

機器學習導論 地址

      @陳天奇怪: 不錯，似乎比較偏向統計和Bayesian

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@王威廉

Hinton教授的同事、在深度學習圈子很活躍的多倫多大學助理教授Russ Salakhutdinov本週開了一門大規模機器學習課程，提供線上視訊直播、幻燈片及錄影，大家放假休息的時候可以看看：

http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA4273_2015/

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@趙家平USC

牛津大學 Nando de Freitas 的 machine learning 課程video和slides 網頁連結 很 up-to-date 的 課程內容， 主要focus在 CNN, RNN, LSTM 和 reinforcement learning

2.0 機器學習入門資源不完全彙總

http://ml.memect.com/article/machine-learning-guide.html

3.0

@愛可可-愛生活

[文章]《Feature Engineering: How to transform variables and create new ones?》網頁連結討論特徵工程實踐，很不錯的文章

4.0

@王威廉

如何欺騙一個深度學習模型？懷俄明大學三位科學家寫了一篇文章，告訴你如何可以故意向state-of-the-art的ImageNet深度學習模型輸入人類無法識別的影象，卻得到99%確信度的影象類別輸出。

論文地址

5.0

@G_Auss
我們的論文《從零開始理解文字》（Xiang Zhang, Yann LeCun, Text Understanding from Scratch）已放到Arxiv上！其思想是把卷積網路直接用到字元上，在大資料集上取得了特別好的結果。在亞馬遜商品評論情感分析中準確度比詞袋好10%-20%，在中文新聞分類上也得到了不錯的結果。

http://arxiv.org/abs/1502.01710

6.0

本團隊雕琢多年的人臉檢測庫現以MIT協議釋出 網頁連結 ,供商業和非商業無限制使用,包含正面和多視角人臉檢測兩個演算法.優點:速度快(OpenCV haar+adaboost的2-3倍), 準確度高 (FDDB非公開類評測排名第二），能估計人臉角度. 例子看下圖. 希望能幫助到有需要的個人和公司。

7.0

@趙家平USC

Zoubin的2014Archive paper：Unifying linear dimensionality reduction。把PCA，LDA，MSD，FA，PPCA... 用統一的optimization problem來建模，以至於linear dimension reduction 完全可以變成一個black-box， cool...

8.0

大資料分析與機器學習領域Python兵器譜

地址

9.0

[論文]《Transient Attributes for High-Level Understanding and Editing of Outdoor Scenes》(SIGGRAPH 2014)戶外圖片瞬態場景的識別與生成

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10

[文章]《The Fourier Transform, explained in one sentence》一句話解釋傅立葉變換，太經典了！

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11

《From feature descriptors to deep learning: 20 years of computer vision》從特徵描述子到深度學習——機器視覺20年回顧

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本文地址http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/44496371

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