机器学习日报 2015-06-14 Yann LeCun CVPR2015 Slide;18大经典数据挖掘;遗传算法与符号回归;Deep Lear...
机器学习日报 2015-06-14[*]LeCun: What is Wrong with Deep Learning @视觉机器人
[*]18大经典数据挖掘 by linyiqun @数据挖掘DW
[*]遗传算法与符号回归 @爱可可-爱生活
[*]Deep Learning Machine Beats Humans in IQ Test @cswhjiang
[*]MLSS历年机器学习暑期学校列表 @好东西传送门
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http://tp1.sinaimg.cn/5501429448/50/5717596146/1 视觉机器人 网页链接 2015-06-14 18:02
视觉 资源 会议活动 深度学习 Yann Lecun CVPR PDF 会议 幻灯片
Yann LeCun CVPR2015 Plenary Speak：What's Wrong with Deep Learning?。http://t.cn/R2T08VP 。157页PPT直接下载：http://t.cn/R2T08Vv
http://ww3.sinaimg.cn/large/0060jr72gw1et3rxeb93uj31520ygqef.jpg
金连文 网页链接 转发于2015-06-14 18:41
其实，LeCun是指出了一下目前DL的limitations，以及理论上或技术上未被深入touch到的问题。
视觉机器人 网页链接 转发于2015-06-14 18:58回复 @金连文 “其实，LeCun是指出了一下目前DL的...”
是的，他主要列了几个未来的大的研究方向：内部机理、短期记忆（从图像视觉角度理解就是DL还应该获取多帧或连续帧的特征），非监督学习（借鉴人类自身的领悟能力）
http://tp4.sinaimg.cn/5291384903/50/40065714175/1 数据挖掘DW 网页链接 2015-06-14 22:21
算法
学习18大经典数据挖掘#算法# 本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了github上了。
数据小兵 网页链接 转发于2015-06-14 22:45
经常性的重复浏览，有助于不断强化数据的意识。 http://t.cn/R2Tnfto
hbyido 网页链接 转发于2015-06-14 22:49
18大经典机器学习算法 代码 http://t.cn/R2Tn9Aj 博客http://t.cn/R2Tn9AY
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-06-14 13:30
算法 进化计算 回归
【遗传算法与符号回归】《Genetic algorithms and symbolic regression》http://t.cn/R2TIjzapdf:http://t.cn/R2TIjzX
http://tp1.sinaimg.cn/2358675560/50/5646390744/1 cswhjiang 网页链接 2015-06-14 11:01
深度学习
这题目。。。 Deep Learning Machine Beats Humans in IQ Test http://t.cn/R2jsXAS
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-06-14 09:47
资源 课程 幻灯片
MLSS Machine Learning Summer Schools 历年机器学习暑期学校列表http://t.cn/R2T7qdY 特别推荐09年UK的MLSS 所有还幻灯片 打包下载ZIP 51M
http://ww4.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1et3dmpc7rcj30fb02jaa3.jpg
最新动态
http://tp4.sinaimg.cn/1497035431/50/5649647732/1 梁斌penny 网页链接 2015-06-14 22:04
自然语言处理
有网友反映我之前微博说的在文本中提取语义信息就是分词里面的“全切分”，已经well defined的问题。。首先，全切分会告诉你每个出词的概率嘛？没有吧。其次，全切分很多时候不能自主的组合语义信息。 一定不要被前人的定义套住了，要从解决问题的实际出发 http://t.cn/8kRROd9
52nlp 网页链接 转发于2015-06-14 22:23
其实mecab分词是提供全切分模式及周边概率的输出选项的 http://t.cn/R2TEij7
JoeWoo_HIT 网页链接 转发于2015-06-14 22:47回复 @52nlp “其实mecab分词是提供全切分模式及...”
分词永无止境呀[嘻嘻]从首尾最长匹配到到语言模型到隐马到最大熵隐马到条件随机场，现在又有深度学习加入进来。[挖鼻]然而，最终一个好词表才是王道。就像研究了一通IR各种模型，最终商用搜索引擎pk的是规则库！
http://tp3.sinaimg.cn/3992019742/50/40045096664/0 博士圈 网页链接 2015-06-14 20:26
教育网站
#博士圈互助# 文献求助“Linear quadratic regulators with eigenvalue placement in a specified region ”是1988年发表的，作者是Leang S. Shieh ;Hani M. Dib;Sekar Ganesan,r如果有的话，请发送到邮箱dangqingqing@buaa.edu.cn 万分感谢！（求助者：@剃度的嫖客）
http://tp4.sinaimg.cn/1497035431/50/5649647732/1 梁斌penny 网页链接 2015-06-14 16:28
自然语言处理 行业动态
下周机会开放一个打语义标签API，另外分享一大批微信公共账号语料，一定要记得关注某job啊。 语义标签API并不完全等价于分类，出来后大家就懂了，百度内部有一个工具做这个，但人家是不可能公开的，对啵。http://t.cn/8kRROd9
梁斌penny 网页链接 转发于2015-06-14 16:31
就拿那天我和百度一个同志交流，问“你们怎么不开放你们的分词啊？”他说什么都可能开放，分词绝不会。。否则其他搜索公司就会拿大量语料把我们的词库都洗走了。。特别是一些商业性强的词。
http://tp1.sinaimg.cn/5501429448/50/5717596146/1 视觉机器人 网页链接 2015-06-14 16:18
视觉
360°全景拼接技术简介：http://t.cn/R2T9iiG 。柱面，立方体，球面全景图；图像获取、图像矫正、图片匹配、图片拼接、图片融合、全景图像投射。转载一个日本产经新闻社采用360°全景技术的新闻【壇蜜らグラドル27人 大集合 360°パノラマ】：http://t.cn/R2T9iib
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http://tp2.sinaimg.cn/1735559201/50/40080262730/1 GeekPark 网页链接 2015-06-14 15:35
李志飞 行业动态
#未来头条 · 极客制造#智能硬件和软件公司并不一样，@出门问问 李志飞从语义分析切入创业。一步一步把软件和硬件上遇到的问题克服。而工程师的特质驱使 @Ticwatch 专挑最难的问题解决。李志飞觉得过程很艰难，但绝不跳票！
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http://tp2.sinaimg.cn/1735559201/50/40080262730/1 GeekPark 网页链接 2015-06-14 15:02
自然语言处理 李志飞 行业动态 问答系统
#未来头条 · 极客制造# 出门问问 & Ticwatch 创始人 & CEO 李志飞的 Geek Show：「从科学家到智能表哥」。李志飞之前在谷歌把翻译从繁琐的后台解放，到手机不需要联网就能运行。他一直想把人工智能做到人人都能使用的程度。而之所以做智能手表，是因为手表能天天使用，可交互，最重要的是带有传感器。
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http://tp1.sinaimg.cn/1746173800/50/40027977331/1 InfoQ 网页链接 2015-06-14 14:15
应用 推荐系统
【Facebook如何向十亿人推荐东西】为了应对大规模数据，Facebook推出了自己的旋转混合式的物品推荐系统。本文介绍了推荐系统的原理、性能及使用情况。 http://t.cn/R2WNrXo 更多干货，请关注我们的公众账号geekbang01
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-06-14 10:33
视觉 自然语言处理
计算机视觉日报 2015-06-13 http://t.cn/R2TA45T 1) Cornell大学创建鸟类识别网站 2) 视觉支持的文本表示学习 3) 面向机器视觉的机器学习 完整版14条 http://t.cn/R2TA45j
http://ww2.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1et3ez4jtpsj30n30dh77c.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1830516311/50/40056293723/1 龙星镖局 网页链接 2015-06-14 09:47
应用 深度学习 Andrew Ng Will Be Your 信息检索
这篇文章涵盖了Google三大深度学习风云人物的故事，还提及了Ng发起的那个Google Brain，信息量和文章长度基本正比[可爱]『Google Search Will Be Your Next Brain — Backchannel — Medium』http://t.cn/RZNATuh
http://tp2.sinaimg.cn/3901551321/50/5716876029/1 一起读论文 网页链接 2015-06-14 09:13
算法 矩阵
@littlekideee 点评:潜在因子模型中的矩阵分解方法（MF），从funk-SVD到加bias项的SVD，以及SGD优化算法。并在Netflix数据集上进行了实验。...详情参见:http://t.cn/RZmQqeR @一起读论文
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-06-14 08:40
深度学习 论文
【论文:张量分解实现的卷积词典学习】《Convolutional Dictionary Learning through Tensor Factorization》F Huang, A Anandkumar (2015) http://t.cn/R2YF3Ki
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1et3bnqsqanj20qp08awhg.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1895047203/50/40001034450/1 bitslife 网页链接 2015-06-14 08:21
视觉 代码
PacBio 已经有很多序列比对软件，比如 BWA-MEM、BLASR、DALIGNER等，Nanopore的序列比对工具GraphMap 也跟上了，Nanopore 生态越来越丰度。 文章：http://t.cn/R2Yk9Me Github：http://t.cn/R2Yk9MB 使用了图像处理中的Hough Transform 对共线性的seed alignment 进行聚类 http://t.cn/R2Yk9Mr
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bitslife 网页链接 转发于2015-06-14 08:23
先转出来，很看好 Nanopore 在病原诊断上的应用，这个可能是最大的卖点，便携、实时。
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-06-14 07:37
算法 论文 集成学习
【论文+代码:线性阈值随机森林(RerFs)】《Randomer Forests》T M. Tomita, M Maggioni, J T. Vogelstein (2015) http://t.cn/R2Yg19X GitHub:http://t.cn/R2Yg19S
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1et39vljsdbj20lz09sdl6.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-06-14 06:23
架构 资源 Spark 代码 幻灯片
【幻灯+代码:Spark ML介绍】《Spark ML - A new High-Level API for MLlib Spark》http://t.cn/R2YBCI1GitHub:http://t.cn/R2YBCI3 云:http://t.cn/R2YBCIB
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1et37quzidsj20hq09z0tz.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-06-14 05:35
算法 视觉 自然语言处理 Michael Jordan 分类 简报
机器学习日报 2015-06-13 http://t.cn/R2Y1GgW 1) Google新文Grammar as a Foreign Language 2) Mariana机器学习框架 3) 回顾：michael jordan推荐的机器学习书籍 4) 视觉支持的文本表示学习 5) Otto Product Classification第二名优胜者访谈—— Stacking的胜利 完整版27条 http://t.cn/R2Y1Ggl
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