2017.4.17-2017.4.21文本分类，XGBoost综述，图像识别

内容简介：2017.4.17-2017.4.21文本分类，XGBoost综述，图像识别

http://alias-i.com/lingpipe/  LingPipe is tool kit for processing text using computational linguistics.

http://svmlight.joachims.org/ 基于svm做文本分类

http://adrem.ua.ac.be/~tmartin/  svm jni java接口

https://github.com/antoniosehk/keras-tensorflow-windows-installation  windows上安装基于tensoflow-gpu的keras深度学习包

http://thegrandjanitor.com/  机器学习

http://www.wsdm-conference.org/2017/accepted-papers/  wsdm 2017 accepted papers

https://www.slideshare.net/BhaskarMitra3/neural-text-embeddings-for-information-retrieval-wsdm-2017

https://github.com/laura-dietz/tutorial-utilizing-kg

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

https://cmusatyalab.github.io/openface/

https://eliasvansteenkiste.github.io/ Predicting lung cancer

https://brage.bibsys.no/xmlui/handle/11250/2433761 Tree Boosting With XGBoost - Why Does XGBoost Win "Every" Machine Learning Competition?

https://github.com/YaronBlinder/MIMIC-III_readmission/ Predicting 30-day ICU readmissions from the MIMIC-III database

https://github.com/caffe2/caffe2  facebook  开源深度学习框架 caffe2

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications https://arxiv.org/abs/1704.04861

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24322376 欺诈盛宴：百万黑产军团，两千万手机号，瓜分百亿蛋糕

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