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Social psychology is a science that studies the influences of our situations, with special attention to how we view and affect one another . More precisely, it is the scientific study of how people think about, influence, and relate to one another.…
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Introduction to Machine Learning https://www.amazon.cn/Introduction-to-Machine-Learning-Alpaydin-Ethem/dp/0262028182/ref=sr_1_3?s=books&ie=UTF8&qid=1464677979&sr=1-3&keywords=Introduction+to+Machine+Learning atificial Intelligence: A Moder…
---by   Aaron Swartz HOWTO: Be more productive “With all the time you spend watching TV,” he tells me, “you could have written a novel by now.” It’s hard to disagree with the sentiment — writing a novel is undoubtedly a better use of time than watchi…
文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | AI研习社 作者|Zonghan Wu 这是一个与图神经网络相关的资源集合.相关资源浏览下方Github项目地址,再点击对应链接跳转下载. 01Github项目地址: https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks 02调查报告 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks. …
CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…
原文链接:http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2915005 机器学习与人工智能学习资源导引 TopLanguage(https://groups.google.com/group/pongba/) 我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍,也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料,人工智能.机器学习.自然语言处理.知识发现(特别地,数据挖掘).信息检索 这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了(也是互相紧密联系的),这里将最近有关机器…
为什么读此系列文章? 优化数学和计算理论帮助机器学习完成问题分类: 1)按照领域划分,比如计算机视觉,自然语言处理,统计分析预测形: 2)按照算法复杂划分,比如是否是NP-Hard问题,是否需要精确解: 3)按照方法分类,监督性学习问题,非监督性学习问题,半监督性学习模型,和有先验信息的交互学习模型: 4)按照研模型分类,比如基于代数线性表出理论.基理论的线性模型,基于决策树的树状非线性模型,基于Kernel理论的非线性模型,基于编码解码器的神经网络: 逐渐形成以数据为主轴,离线训练算法,在线推…
[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录            …
此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…