机器学习日报 2015-01-14

@好东西传送门 出品, 过刊见 http://ml.memect.com

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《机器学习的统计基础》

@爱可可-爱生活

关键词：资源, R语言, 书籍

《机器学习的统计基础》在线版，该手册希望在理论与实践之间找到平衡点，各主要内容都伴有实际例子及数据，书中的例子程序都是用R语言编写的。 [1]

[1] https://www.otexts.org/book/sfml

Ivan Vasilev的深度学习导引

@iB37

关键词：深度学习, 资源, Henry Kautz, Ivan Vasilev, 课程

IVAN VASILEV写的深度学习导引：从浅层感知机到深度网络。已经被twitter了近五百次，Facebook七百次。 Henry Kautz称赞其高度可读，并作为reading group的阅读文章。 [A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks] [1]

[1] http://www.toptal.com/machine-learning/an-introduction-to-deep-learning-from-perceptrons-to-deep-networks

百度Deep Image系统在ImageNet分类比赛上取得最好结果

@韧在百度

关键词：深度学习, 视觉

异构高性能计算 + insight, 告诉你会有什么样的威力. Baidu Deep Image: Imagenet 1k challenge, 5.98%. 目前世界最好结果. bit.ly/deepimage

鲁棒及有益的人工智能优先研究计划

@王威廉

关键词：深度学习, 资源, Elon Musk, Eric Horvitz, Geoffrey Hinton, PDF, Peter Norvig, Stuart Russell, Tom Dietterich, Tom Mitchell, Yann Lecun, 霍金

《鲁棒及有益的人工智能优先研究计划：一封公开信》 [1] 目前已经有Stuart Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签署： [2]

[1] http://futureoflife.org/static/data/documents/research_priorities.pdf

[2] http://futureoflife.org/misc/open_letter

Metacademy自学机器学习的路线图

@好东西传送门

关键词：简报

有人问“我在某期的机器学习日报中，看到一个自学的网站，里面根据词条提供了许多资源，还有相关知识结构，路线图，用时长短，找不到了，能在提供下吗？是英文的界面，可以点词条，好像是某个名校博士创办的” 传送门自己都想不起来关键词了，找不到，大家有记得的吗？#论搜索的重要性#