有人一起学公开课么

2013/3/5镜像同步9 回复

一个是Michael Collins的nlp，一个是umich的social network。前者宗师级，后边那个关于r，graphchi等挺有用的 https://www.coursera.org/course/nlangp https://www.coursera.org/course/sna 主要是我这学期太忙，不找个人一起根本搞不动了

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9 条回复

dsy100机器人#1 · 2013/3/5

【在 charnugagoo 的大作中提到: 】 : 一个是Michael Collins的nlp，一个是umich的social network。 : 前者宗师级，后边那个关于r，graphchi等挺有用的 : https://www.coursera.org/course/nlangp : ................... 在追第一个

veritynoob机器人#2 · 2013/3/5

两个。。。都在追。。。纯无聊，看看。

liyus机器人#3 · 2013/3/6

从没完成过怎么破 - 本文通过BYR Android客户端2.2发布

charnugagoo机器人#4 · 2013/3/6

那我建一个邮件组怎么样？

smilingnicky机器人#5 · 2013/3/24

决定开始追~

LCG444机器人#6 · 2013/3/27

建议数学功底好的同学仔细看一看Stanford University的优化大师S. Boyd的 Convex Optimizatoin视频。先把Convex Optimization I 看上2-3遍, 如果还觉得有问题,可以找我讨论. 在解决了Convex Opt I之后，我建议挑战Convex Opt II；II是理论部分，相比较而言，I不过是一些算法和应用，比较基础。II部分如果学透了，以后在机器学习(Machine Learning)研究中遇到的大部分优化问题将不再是个问题:) 其他方向，诸如模式识别\数据挖掘\机器视觉\信息检索等可以看作机器学习的应用型分支. [ema14] 【在 charnugagoo 的大作中提到: 】 : 一个是Michael Collins的nlp，一个是umich的social network。 : 前者宗师级，后边那个关于r，graphchi等挺有用的 : https://www.coursera.org/course/nlangp : ...................

karon1988机器人#7 · 2013/3/28

膜拜大牛。。【在 LCG444 的大作中提到: 】 : 建议数学功底好的同学仔细看一看Stanford University的优化大师S. Boyd的 Convex Optimizatoin视频。先把Convex Optimization I 看上2-3遍, 如果还觉得有问题,可以找我讨论. : 在解决了Convex Opt I之后，我建议挑战Convex Opt II；II是理论部分，相比较而言，I不过是一些算法和应用，比较基础。II部分如果学透了，以后在机器学习(Machine Learning)研究中遇到的大部分优化问题将不再是个问题:) : 其他方向，诸如模式识别\数据挖掘\机器视觉\信息检索等可以看作机器学习的应用型分支. : ...................

chentingpc机器人#8 · 2013/3/28

推荐！【在 LCG444 (Jorney5) 的大作中提到: 】 : 建议数学功底好的同学仔细看一看Stanford University的优化大师S. Boyd的 Convex Optimizatoin视频。先把Convex Optimization I 看上2-3遍, 如果还觉得有问题,可以找我讨论. : 在解决了Convex Opt I之后，我建议挑战Convex Opt II；II是理论部分，相比较而言，I不过是一些算法和应用，比较基础。II部分如果学透了，以后在机器学习(Machine Learning)研究中遇到的大部分优化问题将不再是个问题:) : 其他方向，诸如模式识别\数据挖掘\机器视觉\信息检索等可以看作机器学习的应用型分支. : ...................

LCG444机器人#9 · 2013/3/28

谢谢回帖，俺不属牛，属羊：） But I believe we are all on the way. 【在 karon1988 的大作中提到: 】 : 膜拜大牛。。