“Miao Fan”版本间的差异
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[范淼；《PySpark 2.0 分布式机器学习与大数据分析》 ；清华大学出版社 (Tsinghua University Press) 计划出版] [https://www.youtube.com/playlist?list=PL-x35fyliRwhDv3g1dae8v2F6-_bzBfGK YouTube视频] [源代码（Source Codes）] | [范淼；《PySpark 2.0 分布式机器学习与大数据分析》 ；清华大学出版社 (Tsinghua University Press) 计划出版] [https://www.youtube.com/playlist?list=PL-x35fyliRwhDv3g1dae8v2F6-_bzBfGK YouTube视频] [源代码（Source Codes）] | ||
| − | [范淼；《Python深度学习实践：探秘谷歌TensorFlow》] [https://www.tensorflow.org/ Google TensorFlow] [https://arxiv.org/pdf/1610.01178v1.pdf A Tour of TensorFlow] | + | [范淼；《Python深度学习实践：探秘谷歌TensorFlow》] [https://www.tensorflow.org/ Google TensorFlow] [https://arxiv.org/pdf/1610.01178v1.pdf A Tour of TensorFlow] [https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730 谷歌官方视频教程] |
[范淼；《Python推荐系统实战》(Recommender System in Practice with Python Programming)] [https://arxiv.org/pdf/1606.07792v1.pdf Wide & Deep Learning for Recommender Systems] | [范淼；《Python推荐系统实战》(Recommender System in Practice with Python Programming)] [https://arxiv.org/pdf/1606.07792v1.pdf Wide & Deep Learning for Recommender Systems] | ||
2016年11月2日 (三) 01:32的版本
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B.Eng Dissertation （北京邮电大学本科优秀毕业设计：基于百科知识的中文自动问题生成技术的研究与系统实现）
Ph.D. Research Proposal（清华大学博士开题报告：基于低维表示的大规模实体关系挖掘技术研究）
[Ph.D. Thesis （清华大学博士论文）] References（已发表的学术论文集）
Slides of NYU Special Talks（美国纽约大学授课讲义：Statistical NLP: A Machine Learning Perspective）
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范淼、李超；《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》; 清华大学出版社 (Tsinghua University Press) 书籍样章 京东购书 源代码 (Source Codes) Github
[范淼；《PySpark 2.0 分布式机器学习与大数据分析》 ；清华大学出版社 (Tsinghua University Press) 计划出版] YouTube视频 [源代码（Source Codes）]
[范淼；《Python深度学习实践：探秘谷歌TensorFlow》] Google TensorFlow A Tour of TensorFlow 谷歌官方视频教程
[范淼；《Python推荐系统实战》(Recommender System in Practice with Python Programming)] Wide & Deep Learning for Recommender Systems
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Deep Learning（校对图书） 公开下载网址 Tutorial(教程) Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton; Nature: Review of Deep Learning
Machine Learning (Stanford University) YouTube（视频） 网易公开课视频
Mining of Massive Datasets Youtube（视频）
Reinforcement Learning: An Introduction (MIT Press)
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Pre-mentors/advisers: Ralph Grishman Rui Yan Thomas Fang Zheng
Outstanding Friends: Wenbing Huang Dawei Yin
