机器学习日报 2017-07-20
- 国务院印发:新一代人工智能发展规划
- 利用深度学习和计算机视觉分析脸部表情
- PyMC3贝叶斯数据分析方案集
- Cython实现的XGBoost在线预测模块
- Google开源机器学习数据集可视化工具Facets
@好东西传送门 出品,由@AI100运营, 过往目录 见http://ml.memect.com
订阅:关注微信公众号 AI100(ID:rgznai100,扫二维码),回复“机器学习日报”,加你进日报群
本期话题有:
全部5 算法2 视觉1 应用1 深度学习1
用日报搜索找到以前分享的内容: http://ml.memect.com/search/
今日焦点 (5)

深度学习 视觉 算法 神经网络
【利用深度学习和计算机视觉分析脸部表情】 深度学习技术对于降低计算机视觉辨识和分类的错误率展现出巨大的优势。在嵌入式系统中实施深度神经网络有助于机器透过视觉解读脸部表情,并达到类似人类的准确度。 http://t.cn/RK3lcaW

Eric Ma 代码 统计
【PyMC3贝叶斯数据分析方案集】’bayesian-analysis-recipes – A collection of Bayesian data analysis recipes using PyMC3′ by Eric Ma GitHub: http://t.cn/RK3X87i

算法 应用 代码 预测
【Cython实现的XGBoost在线预测模块,速度比Scikit-Learn集成API快数倍】’CythonXGB – Fast one-sample prediction for XGBoost for usage with Cython’ by Arcady GitHub: http://t.cn/RK3f3M9

行业动态 可视化
【Google开源机器学习数据集可视化工具Facets】ML 数据集可以包含数亿个数据点,每个数据点由数百(甚至数千)的特征组成,几乎不可能以直观的方式了解整个数据集。为帮助理解、分析和调试 ML 数据集,谷歌开源了 Facets,一款可视化工具。 http://t.cn/RKu0JBJ