专栏名称: 机器学习研究会

机器学习研究会是北京大学大数据与机器学习创新中心旗下的学生组织，旨在构建一个机器学习从事者交流的平台。除了及时分享领域资讯外，协会还会举办各种业界巨头/学术神牛讲座、学术大牛沙龙分享会、real data 创新竞赛等活动。

2017年4月历史文章汇总

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-04-12 19:16

正文

2017年1月历史文章汇总

2017年2月历史文章汇总

2017年3月历史文章汇总

2017年4月1日

【推荐】Faster R-CNN视频目标检测

【学习】大白话解释模型产生过拟合的原因

【学习】深度学习中的基础线性代数-初学者指南

【讲座】智能连接人与信息：信息流的未来与人工智能的机会——今日头条副总裁马维英博士

2017年4月2日

【推荐】物体检测算法全概述：从传统检测方法到深度神经网络框架

【学习】利用深度学习查找"相似问题"——Quora技术实践

【学习】深度学习如何帮助搜索引擎提高效果？

【讲座】UCL汪军教授人工智能讲座通知

2017年4月3日

【推荐】目标定位与检测

【干货】完结篇|一文搞定k近邻算法（k-NN）算法（二）

【学习】中文数据预处理材料

【学习】使用sklearn自带的贝叶斯分类器进行文本分类和参数调优

2017年4月4日

【推荐】基于LSTM矩阵分解/分块的大型LSTM网络简化加速（附代码）

【干货】深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

【学习】以《星际争霸》为例，阿里多智能体协作网络BiCNet展现人工集体智能无限潜力

【学习】完整手写一个朴素贝叶斯分类器，完成文本分类

2017年4月5日

【推荐】SVD分解入门

【学习】为什么说机器学习模型中的预测变量可能越少越好？

【学习】通俗讲解平方损失函数平方形式的数学解释？

【报名】MIT在读博士薛天帆：运动辅助视频处理和合成

2017年4月6日

【竞赛】国内首个迁移学习赛题上线，速来报名！

【学习】EACL2017特邀报告：Probabilistic Topic Models and User Behavior

【学习】分析momentum在梯度下降中的作用的好文章

2017年4月7日

【推荐】加大伯克利的迈克尔·约旦教授推荐的17本基本机器学习书籍

【学习】CNN的感受野计算指南

【干货】MIT在读博士薛天帆：运动辅助视频处理和合成

【学习】华盛顿大学深度学习系统课程

2017年4月8日

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2017年4月9日

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2017年4月10日

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