机器之心深度研学社每周干货：2017年第30周

Synced 深度研学社 每周干货，每周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~

【入门资料】AI 背后的数学原理之随机森林

by Siraj Raval

逗比小哥 Siraj 又来了。这次他介绍的是「随机森林」这一机器学习常见的数学模型，它被广泛应用到回归和分类算法中。感兴趣的不妨一看。

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【技术分析】论文：数据文档生成面临的挑战

by Sam Wiseman, Stuart M. Shieber, Alexander M. Rush

哈佛自然语言处理小组 (Harvardnlp) 对数据文档生成算法们提出了一个小小的挑战 —— 给定一个全新的、与描述文档相匹配的大型数据集，并观察现有神经网络算法的相应表现。他们发现，这些算法能够生成流畅的文本内容，但是难以准确估算人类写出的文档。

【资源分享】Gluon 教程资料 (CVPR 2017)

by 李沐

Gluon 是 MXNet 的新交互界面，它整合了包括 PyTorch、Caffe2 在内的许多工具包，让使用 MXNet 进行研究变得更加高效。亚马逊 AWS 深度学习组研究院李沐，在 Github 上分享了自己的 Gluon 教程资料。