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2017.4.17-2017.4.21文本分类,XGBoost综述,图像识别

(2017-04-23 18:16:42)
标签:

svm

xgboost

深度学习

分类: TIPS
http://alias-i.com/lingpipe/  LingPipe is tool kit for processing text using computational linguistics.
http://svmlight.joachims.org/ 基于svm做文本分类
http://adrem.ua.ac.be/~tmartin/  svm jni java接口
https://github.com/antoniosehk/keras-tensorflow-windows-installation  windows上安装基于tensoflow-gpu的keras深度学习包
http://thegrandjanitor.com/  机器学习
http://www.wsdm-conference.org/2017/accepted-papers/  wsdm 2017 accepted papers
https://www.slideshare.net/BhaskarMitra3/neural-text-embeddings-for-information-retrieval-wsdm-2017
https://github.com/laura-dietz/tutorial-utilizing-kg
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
https://cmusatyalab.github.io/openface/
https://eliasvansteenkiste.github.io/ Predicting lung cancer
https://brage.bibsys.no/xmlui/handle/11250/2433761 Tree Boosting With XGBoost - Why Does XGBoost Win "Every" Machine Learning Competition?
https://github.com/YaronBlinder/MIMIC-III_readmission/ Predicting 30-day ICU readmissions from the MIMIC-III database
https://github.com/caffe2/caffe2  facebook  开源深度学习框架 caffe2
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications https://arxiv.org/abs/1704.04861
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24322376 欺诈盛宴:百万黑产军团,两千万手机号,瓜分百亿蛋糕

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