机器学习日报 2015-12-06 预测建模监督机器学习与模式分类;使用RNN模型在图像中顺序分割...
机器学习日报 2015-12-06[*]预测建模监督机器学习与模式分类 @爱可可-爱生活
[*]使用RNN模型在图像中顺序分割物体 @人工智能与深度学习
[*]专为计算机科学家打造的搜索引擎 @网路冷眼
[*]Kronecker结构随机高斯过程 @爱可可-爱生活
[*]Python实战之KNN实现 @cnblog:风流才子
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-06 07:03
算法 应用 Sebastian Raschka 分类 预测
【预测建模、监督机器学习与模式分类】《Predictive modeling, supervised machine learning, and pattern classification - the big picture》by Sebastian Raschka http://t.cn/RPd8ZRL
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http://tp2.sinaimg.cn/1113268781/50/5743738916/1 人工智能与深度学习 网页链接 2015-12-06 22:37
深度学习 视觉 资源 PDF 论文
#深度学习# Oxford的论文（1511.08250）：Recurrent Instance Segmentation http://t.cn/R4vIT12 使用RNN (with LSTM)模型在图像中顺序分割物体，一次分割一个实例。RNN结构能记录已分割区域，能够处理不同实例之间的遮挡。项目主页 http://t.cn/R4vS1eM
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http://tp3.sinaimg.cn/1715118170/50/5653230631/1 网路冷眼 网页链接 2015-12-06 22:22
应用 信息检索
【Censys: A search engine that allows computer scientists to ask questions about the devices and networks that compose the Internet】http://t.cn/Ry3E2sq 专为计算机科学家打造的搜索引擎，可以搜索构建因特网的设备和网络，并可生成汇总报告。
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-06 12:23
算法 论文
【论文:Kronecker结构随机高斯过程】《Blitzkriging: Kronecker-structured Stochastic Gaussian Processes》T Nickson, T Gunter, C Lloyd, M A Osborne, S Roberts (2015) http://t.cn/R4vwG66
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http://icon.memect.com/http://www.cnblogs.com/fengliucaizi/p/5021775.html cnblog:风流才子 网页链接 2015-12-06 00:17
算法 KNN Python 聚类
【Python实战之KNN实现】【摘要】Python实战之KNN实现 用Python来实现K近邻分类算法（KNN）已经是一个老生常谈的问题，网上也已经有诸多资料，不过这里我还是决定记录一下自己的学习心得。 1、配置numpy库 numpy库是Python用于矩阵运算的第三方库，大多数数学运算都会依赖这个库来进行，关于numpy库的配...http://memect.co/28iVSy1RXWw
最新动态
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-12-06 21:04
深度学习 算法 应用 自然语言处理 Java 集成学习 简报 情感分析 信息检索
第443期机器学习日报(2015-12-05)http://t.cn/R4v6AnX 1) CTR预估中GBDT与LR融合方案 2) Label Propagation算法介绍 3) Twitter情感分析技术调研 4) (Java)灵活高效的搜索引擎Terrier 5) 深度学习MXNet推出纯JS版本 完整版14条 http://t.cn/R4v6Ana
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http://tp1.sinaimg.cn/2372017504/50/5743934404/1 samplingN 网页链接 2015-12-06 16:44
会议活动 算法 资源 自然语言处理 AISTATS ICLR PDF 会议 教育网站 论文 神经网络 主题模型
#fusing LDA (probabilistic) & Embedding (NN): A Hybrid Neural Network-Latent Topic Model, AISTATS 2012http://t.cn/zRxh6JY Gaussian LDA for Topic Models with Word Embeddings, ACL2015 http://t.cn/R4v5xgnWORD REPRESENTATIONS VIA GAUSSIAN EMBEDDING, ICLR2015 http://t.cn/RAs0gLz
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http://tp2.sinaimg.cn/1113268781/50/5743738916/1 人工智能与深度学习 网页链接 2015-12-06 12:29
深度学习 论文
#深度学习# Google Brain出品的论文：Adding Gradient Noise Improves Learning for Very Deep Networkshttp://t.cn/R4vwaC0 文章的做法很简单：在每次计算梯度时加入退化的高斯随机噪声，方差随着训练步数的增加递减。效果？一个极端的实验是20层MLP，加入随机噪声后在初值为0的情况下也可以收敛。
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http://tp1.sinaimg.cn/5501429448/50/5717596146/1 视觉机器人 网页链接 2015-12-06 12:19
经验总结 视觉 算法 博客
遥感图像处理流程: http://t.cn/8krrObY 一：各种预处理，二．几何纠正，三．图像增强， 四．图像裁剪 五．图像镶嵌和匀色 六．遥感信息提取。涉及的知识面比较广，也阐述了基本的处理算法，这是遥感图像处理的入门好材料，应用到其他领域也是可以借鉴的
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http://tp1.sinaimg.cn/2882426600/50/40060484769/1 91Ri_我的安全攻防指南 网页链接 2015-12-06 12:11
算法 神经网络
最好实现“人工智能”的算法？轻松解决维数很多的样本集进行学习？没错我说的就是神经网络。本篇笔者通过实现的代码来学习、搞清算法的整个过程。不能错过！via@ExploitCat-91Ri团队 http://t.cn/RUs7A6J
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http://tp2.sinaimg.cn/1932835417/50/5714878873/1 西瓜大丸子汤 网页链接 2015-12-06 11:00
知识工程 资源 PDF 幻灯片 语义网 知识库
2015-12-04_从语义网谈起 昨天的知识图谱讲座PPT 。主要观点是要利用结构化数据，减少人机界面数据摩擦力（主要的）和机器-机器间数据摩擦力（次要的），加快数据流动速度。 直接下载 http://t.cn/R4vhI8Hhttp://t.cn/R4vhSXd
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-12-06 11:14
这次来了大约60个人，有些朋友还是从外地远道而来。下次分享应该在1月份，@波多野丽猪 会讲讲知识表现和推理方向的事情
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-12-06 11:18
多说一句，我们这个是纯从应用的角度来讲的。在现场会不停听到“正则表达式”，“上人工”这些发不了文章的low词 [微笑] 。真正的前沿，要去听CCF的知识图谱讲习班，PPT里有广告，链接直达http://t.cn/RUkT4kf
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-12-06 11:44
多说一句，我们这个是纯从应用的角度来讲的。真正的前沿，要去听CCF的知识图谱讲习班，PPT里有广告，链接直达 http://t.cn/RUkT4kf
波多野丽猪 网页链接 转发于2015-12-06 11:46回复 @西瓜大丸子汤 “下次分享应该在1月份，@波多野丽...”
我可以讲讲近一年来一些实际经验，如何把一个需要传统DL推理的任务通过一系列工程trick将其实际可操作。。可能讲得会比较专。。毕竟我没啥high level的idea
刘康_自动化所 网页链接 转发于2015-12-06 19:39
我在#微盘#找到了一个超赞的文件"2015-12-04_从语义网谈起.pdf"，我已经保存到@微盘 啦，你也看看吧？
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-06 08:14
深度学习 算法 应用 论文 强化学习 推荐系统
【论文:Deep Q-learning+Attention+Slate-MDPs的高维控制框架(及其推荐系统应用)】《Deep Reinforcement Learning with Attention for Slate Markov Decision Processes with High-Dimensional States and Actions》P Sunehag, R Evans... (2015) http://t.cn/RUsD78v
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