【必读经典】机器学习论文清单:GitHub 2300+星
机器学习算法与Python实战
共 1569字,需浏览 4分钟
· 2020-09-15
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
工欲善其事,必先利其器。
在工作中动手实施自己的ML项目之前,了解领域里的前沿进展,吸收前人的经验,是很有必要的。
不过,现在arXiv上每天都有成百篇新论文冒头,哪些值得看?
为此,亚马逊工程师Eugene Yan等人打造了一个论文合集,在这个GitHub项目中,持续共享Google、亚马逊、Facebook等等大公司在数据科学和机器学习方面的论文和博客文章。
这些论文/文章涵盖24种不同分类,从搜索排名到NLP、CV,都能在这里找到:
数据质量
数据工程
数据挖掘
分类
回归
推荐算法
搜索排名
嵌入
自然语言处理
序列建模
预测
计算机视觉
强化学习
异常检测
图形
优化
信息提取
弱监督
生成
效率
验证和A/B测试
伦理道德
实践
失败
https://arxiv.org/abs/1905.06874
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45530.pdf
关于作者
传送门
https://github.com/eugeneyan/applied-ml
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