[计算广告] Pixie: A System for Recommending in Real-Time

说明： 实时推荐系统算法。在Pinterest开发和部署的基于图形的可扩展实时推荐系统。给定一组用户特定的引脚作为查询，Pixie从数十亿个可能的引脚实时选择那些与查询最相关的引脚。为了产生推荐，我们开发了Pixie随机游走算法，该算法利用了30亿个节点和170亿个边缘的Pinterest对象图。实验表明，与基于Hadoop的先前生产系统相比，Pixie提供的建议可使用户参与度提高50％。此外，我们制定图修剪策略，从而使建议额外提高58％。最后，我们讨论Pixie的系统方面，其中一台服务器每秒执行1,
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[机器学习] 核密度估计大作业KDE

说明： 东华大学机器学习核密度估计大作业 第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）
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[机器学习] 核密度估计大作业KDE代码

说明： 东华大学核密度估计KDE代码 第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）
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[深度学习] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks自翻译

说明： 最近看了一下Alexnet经典的那篇论文，自己看完英文版就忘记了，结合翻译软件，自己翻译了一点，有很多地方不准确，见谅，第一次上传文档，如有侵权，抱歉
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[深度学习] 谷歌人工智能团队的deepMindLab

说明： 这是deepmind开发团队的deepmindlab的详细说明，以及他们的开发文档
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[深度学习] Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列

说明： 阅读本文需要机器学习、计算机视觉、神经网络等等基础（如果没有也没关系了，没有就看看，能不能看懂，呵呵）。
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[机器学习] Python3读取UCI-breastcancer数据集

说明： 用于从UCI的Breast Cancer Wisconsin数据集中读取数据并存为array的小程序
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[深度学习] 关于fpga overlay的解释

说明： 关于FPGA overlay的解释，很有参考价值，对于项目实践很有作用。。。。
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[计算广告] 高斯过程回归_GPR

说明： 高斯过程模型回归的预测方法的Matlab实现，可以很好地进行模型预测
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[深度学习] 优美的机器深度学习课程信息图课程总结（全）大图

说明： 一份优美的课程笔记，吴恩达点赞的深度学习课程信息图 吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。下面，我们将从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记。
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[机器学习] 论辩挖掘综述

说明： 论辩挖掘试图通过机器学习和NLP挖掘文本中的论辩元素，包括论点，论据以及论证结构，是新涌现的NLP研究领域。
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[深度学习] Deep Learning：A Practitioners Approach（Adam Gibson&Josh; Patterson）

说明： 虽然大多数包含代码示例的深度学习书籍都使用 Python，但 Adam Gibson 和 Josh Patterson 撰写的 Deep Learning：A Practitioners Approach 一书却使用 Java 和 DL4J 库。 前几章讨论了基本的机器学习和深度学习基础知识，剩下的部分包括了使用 DL4J 库，基于 Java 的深度学习代码示例。
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