機器學習概論

與其重視模型的細節,不如花時間研究業務和數據

1.基本原則

表示--->評價---->優化


2.參考資料

(1)機器學習那些事 & 機器學習根基

那些事兒:http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf

根基:http://www.cs.cmu.edu/~tom/pubs/MachineLearning.pdf

(2)SVM支持向量機:

作者:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/

英文版:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf

中文版:http://blog.sina.com.cn/s/blog_72995dcc0100pflx.html

(3)深度學習神經網絡

作者:http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/index.html

英文版:http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/YB-tricks.pdf

(4)模型選擇

英文版:http://eprints.pascal-network.org/archive/00005768/01/guyon-mlss.pdf

(5)貝葉斯網絡

英文版:http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470060301.html

(6)樸素貝葉斯

英文版:http://paulgraham.com/better.html

(7)文本分析中的參數估計,以LDA爲例

英文版:http://faculty.cs.byu.edu/~ringger/CS601R/papers/Heinrich-GibbsLDA.pdf

(8)吉布森採樣

英文版:Gibbs Sampling for the Uninitiated

連接:http://www.umiacs.umd.edu/~resnik/pubs/gibbs.pdf

(9)貝葉斯推理

英文版:Bayesian Inference with Tears: A Tutorial Workbook for Natural Language Researchers

鏈接:http://www.isi.edu/natural-language/people/bayes-with-tears.pdf

(10)非參貝葉斯

英文版:A Tutorial on Bayesian Nonparametric Models

連接:http://www.cs.princeton.edu/~blei/papers/GershmanBlei2012.pdf

(11)最大熵

英文版:Using Maximum Entropy for Text Classification

連接:http://www.kamalnigam.com/papers/maxent-ijcaiws99.pdf

(12)廣告點擊率預估

英文版:Ad Click Prediction: a View from the Trenches

連接:http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/41159.pdf

(13)邏輯迴歸

英文版:Using and Interpreting Logistic Regression: A Guide for Teachers and Students

連接:http://www.sjsu.edu/people/james.lee/courses/JS203/s1/Logistic%20Regression.pdf




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