机器学习日报 2015-01-11

@好东西传送门 出品, 过刊见 http://ml.memect.com

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机器学习速查手册 Elements of machine learning

@爱可可-爱生活

关键词：资源, 书籍

Free Ebook: Elements of machine learning [1]

[1] http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/elements-of-machine-learning

Python 实现的随机森林

@机器学习的那个男人

关键词：算法, Python, 集成学习

Python 实现的随机森林：随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的… （分享自 @点点网 ） [1]

[1] http://www.diandian.com/share/sina_weibo/f24611b0-9971-11e4-a690-90b11c0ed01e

88页的深度学习文献综述和索引

@我爱机器学习

关键词：深度学习, 论文, 神经网络

[Deep Learning in Neural Networks: An Overview] [1] 这篇文章非常值得一读，可以比较全面的了解神经网络的相关历史。

[1] http://arxiv.org/abs/1404.7828

机器学习中的相似性度量方法汇总

@数盟社区

关键词：相似度量

[机器学习中的相似性度量，方法汇总对比] 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 [1]

[1] http://dataunion.org/?p=7260

《Data Science at the Command Line》

@爱可可-爱生活

关键词：资源, 书籍

[今天你利器了吗？] “必先利其器”是个永远不会过时的话题，对于从事机器学习、数据分析的你，有必要翻翻《Data Science at the Command Line》这本书，即使不看书的内容，也该知道有awk、aws、bigmler、cat、cols、csvcut等命令行工具，有时候菜鸟和大师之间，就隔着一条命令行 [1]

[1] http://datascienceatthecommandline.com/