机器之心深度研学社每周干货：2017年第11周

Synced 深度研学社 每周干货，每周五为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少，每周进步一点点~

【入门教程】A Tour of Machine Learning Algorithms

by Jason Brownlee

简介：这是一篇长度和细节都恰到好处的机器学习算法介绍文章。作者从不同的角度对机器学习算法进行分类介绍，附以图表和学习建议。文章后半部分还特别推荐了许多自学机器学习算法的资源。这篇文章来自 Jason Brownlee 自己创立的技术网站 ”Machine Learning Mastery”，其目的就是帮助技术领域的人才自学机器学习。如果你想在机器学习方面得到系统的建议，不妨在这个网站探索一下有用的资源。

链接：http://machinelearningmastery.com/a-tour-of-machine-learning-algorithms/

【技术分析】Baidu Deep Voice explained: Part 1 — the Inference Pipeline

by Dhruv Parthasarathy

简介：前段时间，由吴恩达带领的百度人工智能研究团队发布论文介绍了 Deep Voice，其展示了百度在语音合成方面的最新突破，令人惊讶。Dhruv Parthasarathy 在文章中讨论了自己对于 Deep Voice 的分析，以及一些初步的看法。值得一读。

链接：https://medium.com/athelas/paper-1-baidus-deep-voice-675a323705df#.kmm6hyedu

相关资料：

• 论文 Arxiv 链接: https://arxiv.org/abs/1702.07825

【资源分享】Visdom - Facebook 出品的数据可视化工具

简介：Visdom 是一个能够创建、管理、与分享的可视化工具，能够处理实时、海量的数据，并且支持 Torch 和 Numpy。出自 Facebook 研究院。

Github 链接：https://github.com/facebookresearch/visdom