机器学习日报 2016-05-28 2个关键词，告诉你到底什么是机器学习;搞机器学习要哪些技能？
机器学习日报 2016-05-28[*]科普向：12个关键词，告诉你到底什么是机器学习 @爱可可-爱生活
[*]Python机器学习库清单 @IT程序猿
[*]搞机器学习要哪些技能？ @爱可可-爱生活
[*]31页报告解读全球深度学习产业链 @爱可可-爱生活
[*]AI产业界前沿：出门问问CEO李志飞创业访谈 @李志飞AI
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本期话题有：全部22 深度学习5 算法5 自然语言处理4 应用4 资源4 经验总结2 视觉1会议活动1
用日报搜索找到以前分享的内容： http://ml.memect.com/search/今日焦点 (5)
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页版 2016-05-28 07:40
经验总结 Matthew Mayo 博客
《Machine Learning Key Terms, Explained》by Matthew Mayo http://t.cn/R520VHT @雷锋网提供的译文《科普 | 12个关键词，告诉你到底什么是机器学习》 http://t.cn/R52yQOM
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f4ar7q6otpj20dw09rtb9.jpg
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.177.177.50/612edf3agw1ekppvdur8wj2050050q32.jpg IT程序猿 网页版 2016-05-28 23:30
Python
【最好的Python机器学习库】本文总结了一些很好的Python机器学习库的清单。http://t.cn/RqYKlZD（来自： CSDN）
http://ww1.sinaimg.cn/large/612edf3ajw1f4bip6s8q8j20c85stx46.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页版 2016-05-28 20:28
《搞机器学习要哪些技能》by @吳YH堅 http://t.cn/R5LhNz9
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f4bdglplgfj20ed0bpq39.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页版 2016-05-28 20:22
深度学习 视觉
《31页报告解读全球深度学习产业链》via:@智东西 http://t.cn/R52epFi ref:《Deep Learning Use Cases for Computer Vision》http://t.cn/R5LhiNz
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f4bd8boz4aj20hs0a040z.jpg
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7fce1649jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 李志飞AI 网页版 2016-05-28 11:32
自然语言处理 China Having Elon Musk Larry Page 李志飞 问答系统
文章很长，观点可能比较偏激，但确实是我做出门问问三年半以来的真实感受，也许将来随着我对创业和这个世界理解更深刻而观点有所变化，甚至自打耳光。但是选择现在把最真实的感受说出来，希望对想了解创业和AI真相的从业者有所帮助！（采访那天晚上，我经历了白天的高度焦虑，胡乱说了很多话，记者甲甲…全文： http://m.weibo.cn/2144212553/3980071050320662
Google谷歌爱好者 网页版 转发于2016-05-28 12:14
出门问问搬新家后观光了一次（印象中有Pepper做前台的说，却没见到），但创业气场却真是超强！[赞]
keukenhoff 网页版 转发于2016-05-28 12:27
“Larry Page is the person I spent 2 years closely watching”. Larry Page and Elon Musk are 2 person who influenced me the most. I spent my first 30 years in China having seen various excellent people, they’re the kind I’ve never known before.
asker2 网页版 转发于2016-05-28 13:13
基于机器学习的创业，李志飞（其实我第一次知道这名字）非常诚恳的分享了靠谱的看法
最新动态
2016-05-28 (13)
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg 学生古 网页版 2016-05-28 23:07
Alvin Cheung 教育网站
博士毕业于MIT现华盛顿大学助理教授Alvin Cheung合作论文两篇。1）源码摘要的神经留意模型 Summarizing Source Code using a Neural Attention Model 2） Packet Transactions: High-level Programming for Line-Rate Switches http://t.cn/RwnSlSp
http://ww3.sinaimg.cn/large/972a1170jw1f4bi10ltvoj20s80ixqah.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg 学生古 网页版 2016-05-28 22:45
算法 应用 资源 自然语言处理 PDF SVM 论文 预测
抽取式/选择式文本摘要 Learning-Based Single-Document Summarization with Compression and Anaphoricity Constraints 1）通过压缩规则予以删减。2）回指/指代约束提升句子间连贯性。结构化SVM，书籍Linguistic Structure Prediction (N.Smith 2011)http://t.cn/R5LbFwx
http://ww1.sinaimg.cn/large/972a1170jw1f4bhc30l8tj20lp0gtqbe.jpg
http://tva4.sinaimg.cn/crop.3.3.1196.1196.50/006hy0lojw8f339ipu6h8j30xc0xc416.jpg 文因互联 网页版 2016-05-28 22:20
我们刚刚推出了新一版的新三板搜索引擎，能查啥呢？ * 国信证券包括子公司都投了哪些企业？ * 新三板上有哪些糖尿病相关企业？ * 有多少企业高管来自清华大学？ * 医疗行业近期有哪些定向增发？价格多少？投给谁？ 欢迎大家去看看。试试在高管搜索里找找母校或者熟人的名字，说不定有惊喜 http://s.w.org/images/core/emoji/72x72/1f600.png 用微信…全文： http://m.weibo.cn/5756099182/3980234187168443
http://ww1.sinaimg.cn/large/006hy0lojw1f4bgodtcz8j3076076q3a.jpg
http://tva1.sinaimg.cn/crop.460.50.1137.1137.50/403aa80ajw8f0zkgkemdnj21kw135gy1.jpg 数据科学家快报 网页版 2016-05-28 21:48
数据科学
语义分析的一些方法 – 数据科学家 http://t.cn/R5L2iKw
http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.121.121.50/466d3e38jw8ennh9fqdsjj203e03d0sm.jpg ML_Yuens 网页版 2016-05-28 20:18
深度学习 魏秀参
深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？ – 魏秀参的回答 – 知乎 http://t.cn/RGJST79
http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.751.751.50/6d0e6f0djw8esx5nu9k22j20kv0kwmz2.jpg 王利锋Fandy 网页版 2016-05-28 18:11
从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 – 科学探索-炼数成金-Dataguru专业数据分析社区http://t.cn/RqHWLEI
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/670eab70jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 科学网 网页版 2016-05-28 15:04
经验总结 博客 集成学习 周涛
【用似然分析的方法预测网络链路】周涛：统计物理处理网络一个笨笨的方法就是分析网络系综（network ensemble）结构，看看在系综中不同网络出现的概率，或者叫似然（likelihood）。最近，我们尝试把这种方法应用到链路预测中，获得了迄今为止我们尝试过的所有方法中最高精确度。http://t.cn/R521ayk
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.401.401.50/68147f68jw8ezff3h1n0ij20b50b5weq.jpg InfoQ 网页版 2016-05-28 13:00
深度学习
【知行合一的深度学习】为什么深度学习受到重视？为什么它应该受到重视？演讲者从四个方面回答这个问题。 http://t.cn/R52EHfi
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.3.3.1196.1196.50/006hy0lojw8f339ipu6h8j30xc0xc416.jpg 文因互联 网页版 2016-05-28 09:30
应用 信息检索
#Fintech 101# Alphasensehttp://t.cn/R52lm8O是一个解决专业信息获取和碎片问题的金融搜索引擎。Alphasense面向金融投资领域，从文件/新闻和研究中集合所有投资信息并进行语义分析，在全球公司数据中进行趋势分析。其使命愿景是从大量噪音中寻找有价值的信息，专注信息丰富度和碎片化基本问题，从而大…全文：http://m.weibo.cn/5756099182/3980040247114001
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/be5dc787jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 洪亮劼 网页版 2016-05-28 07:37
应用 信息检索
今天我们看一篇文章，把点击模型（Click Model）和Multi-armed Bandit相结合，为Learning To Rank提供了更加符合现实的Exploitation与Exploration的模型。《【论文每日读】DCM Bandits: Learning to Rank with Multiple Clicks》 http://t.cn/R520qPV
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页版 2016-05-28 07:26
算法 论文 神经网络
《No bad local minima: Data independent training error guarantees for multilayer neural networks》D Soudry, Y Carmon (2016)http://t.cn/R52pDQQ
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页版 2016-05-28 07:19
深度学习 算法 代码 论文 神经网络
《Deep Neural Networks Under Stress》M Carvalho, M Cord, S Avila, N Thome, E Valle (2016) http://t.cn/R52pEp0 GitHub:http://t.cn/R52pEpp
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页版 2016-05-28 05:16
Python Sebastian Raschka 代码
“A Concise Overview of Standard Model-fitting Methods – Fitting a model via closed-form equations vs. Gradient Descent vs Stochastic Gradient Descent vs Mini-Batch Learning. What is the difference?” by Sebastian Raschka http://t.cn/R52CKQa
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f4an2t9vemj20ke0g3q4t.jpg
温故知新 (4)
更早的微博，有新精彩评论或被再次推荐
2016-05-27 (2)
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg 学生古 网页版 2016-05-27 19:00
深度学习 算法 应用 资源 PDF 分类 教育网站 期刊 统计 信息检索
Quora上Y.Bengio回答调多个超参的方法 http://t.cn/R52UtGw 1）网格搜索法不好 2）各个超参随机独立采样，例如对数域的均匀采样；Random Search for Hyper-Parameter Optimization http://t.cn/zOVVuEC 3）贝叶斯优化；Algorithms for Hyper-Parameter Optimization …全文： http://m.weibo.cn/2536116592/3979821350811906
http://ww4.sinaimg.cn/large/972a1170jw1f4a59yzm1hj20y30hktbk.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页版 2016-05-27 06:50
资源 自然语言处理 书籍
《Three tips for getting started with NLU – Natural language understanding: What it is and where to begin》by Alyona Medelyan http://t.cn/R5AHRoy
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f49k6u9qy9j21400qo4gt.jpg
2016-05-26 (1)
http://tva4.sinaimg.cn/crop.101.0.209.209.50/6d1b7657gw1egydt9et5qj20a405u74v.jpg 龙星镖局 网页版 2016-05-26 17:22
资源 PDF 教育网站
在big data的背景下，hashing技术在数据库、机器学习、数据分析等领域都扮演着重要作用，大大提升了利用数据价值的效率。推荐大家看看南大 @李武军nju 和 @南大周志华 老师合作的中文综述《大数据哈希学习: 现状与趋势》，http://t.cn/R5Ac7Dj
2016-05-25 (1)
http://tva3.sinaimg.cn/crop.26.15.242.242.50/59388e26gw1euewa05isdj2080080jrz.jpg asker2 网页版 2016-05-25 09:54
会议活动 算法 自然语言处理 代码 会议 主题模型
ACL长文”Generative Topic Embedding: a Continuous Representation of Documents”: 词嵌入和LDA结合的模型，兼顾词在上下文级(局部)的模式和文档级(全局)的模式，得到k个话题向量，作为文本的精简、连续的表示。在文档分类任务上超过bow,词向量平均,sLDA等方法。代码:http://t.cn/RLCEuI4 论文后放出
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