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解应春BW 发表于 2015-8-16 07:59:53

机器学习日报 2015-08-15 结构最大熵模型SME；看不见正脸的人脸识别；篮球运动数据分析

机器学习日报 2015-08-15
[*]WSDM教程：面向网络搜索和自然语言处理的深度学习 @爱可可-爱生活
[*]结构最大熵模型SME @iB37
[*]看不见正脸的人脸识别 @吴甘沙
[*]机器学习技术在篮球运动数据分析中的作用 @张栋_机器学习
[*]卡内基梅隆SELECT实验室开源代码 @iB37

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会议活动 深度学习 应用 资源 自然语言处理 Jianfeng Gao PDF WSDM 会议 信息检索
【幻灯:面向网络搜索和自然语言处理的深度学习(DSSM/RNN)】《Deep Learning for Web Search and Natural Language Processing》by Jianfeng Gao (WSDM 2015) http://t.cn/RLBMmt1 云:http://t.cn/RLBMmtB
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会议活动 算法 Corinna Cortes ICML 会议 集成学习 期刊
结构最大熵模型SME，提升L1正则的最大熵算法 Structural Maxent Models 条件SME/多项LR，联系二类/多类深度Boosting算法http://t.cn/RLr78Ce 最大熵模型很方便的加入各种特征，如输入变量的阈值函数。“结构”指从复杂性不断增加的函数族中选择特征，但更复杂模型的总参数权重要递减
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http://tp1.sinaimg.cn/1557337604/50/5731260183/1 吴甘沙 网页链接 2015-08-15 22:20
会议活动 深度学习 视觉 资源 CVPR PDF 会议
个人识别看不见正脸怎么办？CPVR'15上面一篇文章 http://t.cn/RLrhMIS 采用Deep Learning综合其他线索，较好地解决了这个问题，来自Facebook，基于DeepFace。




http://tp3.sinaimg.cn/1686830902/50/40073418155/1 张栋_机器学习 网页链接 2015-08-15 18:33
资源 视频
推荐一个讲座：The math behind basketball's wildest moves 机器学习技术在篮球运动数据分析中的作用http://t.cn/RLEHKSB


安波_Multiagent 网页链接 转发于2015-08-15 19:19
Rajiv之前做了很多多智能体系统的工作，前年从ISI辞职专心搞企业。很有演讲才华！



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会议活动 算法 AISTATS CRF ICML UAI 会议 教育网站
卡内基梅隆SELECT实验室开源代码. 1)并行坐标下降解L1正则风险最小化: 并行LASSO和稀疏LR 2)基于GraphLab的并行Gibbs采样 3)GraphLab:并行机器学习框架 4)并行马尔科夫随机场MRF推理 树条件随机场CRF结构学习 分布式因子图推理 子模函数优化 http://t.cn/RLBj2Ie
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最新动态
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经验总结 算法 博客
《地图匹配算法实践》 如下图所示，1、2、3这三个点是汽车的GPS定位结果，尽管汽车是在道路上，但定位结果与道路存在偏差。地图匹配（Map Matching）是指将行车轨迹的经纬度采样序列与数字地图路网匹配的过程。 （分享自 @伯乐在线官方微博） http://t.cn/RLrwPXc
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【微软亚洲研究院院长沈向洋：不再需要实体电脑】沈向洋用“隐形革命”来形容微软正在经历的革新——当计算迁移到云中，它就得以隐形；当机器学习处于最佳状态，人们看到的是结果，而非过程；当交互界面集成到环境中，能够被声音、目光、手势所控制，人们就不需要实体的电脑。详情http://t.cn/RLr7jrC




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经验总结 深度学习 博客 代码 行业动态 可视化
前些日子谷歌的博客 http://t.cn/RLrhHWo 介绍了“造梦(inceptionism)”的方式可视化GoogLeNet classes。后来又好事者真的有样学样搞出来了 http://t.cn/RLCg5OF ，源代码在这里 http://t.cn/RLCg5Os




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会议活动 深度学习 算法 ICML 会议 期刊 迁移学习
深度高斯过程(GP)知识迁移学习 Asymmetric Transfer Learning with Deep Gaussian Processes 将目标域数据通过源域的第一层GP投影到源域的隐藏空间, 将目标域数据通过目标域的第一层GP投影到目标域的隐藏空间; 然后线性组合这两种表示,喂给目标域的第二层GP http://t.cn/RLBet0T
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应用 自然语言处理 机器人
【《纽约时报》管头条和社交网站推送的，竟是个聊天机器人？】 头条上什么？官方微博帐号该推什么？对于媒体人来说，这类操作需要专业的新闻知识、长时间的从业经验，和一位优秀的管理主编／助理主编——而纽约时报另辟蹊径，在Slack上找了一个聊天机器人帮忙。http://t.cn/RLB8pQa
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算法 教育网站
Lecture Notes on Generalized Linear Models . 二元响应的Logit模型（logistic，probit）。计数、列联表、存活数据的泊松模型。多元响应的多项LR 。http://t.cn/RAFYGVl 除了PDF版外还有MathJax编辑的网页版
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会议活动 应用 自然语言处理 陈博兴 活动 机器翻译 教育网站 信息检索 朱晓丹
应哈工大社会计算与信息检索研究中心的邀请，加拿大国家科学院研究员朱晓丹博士（http://t.cn/RLBOh72）、陈博兴博士（http://t.cn/RLBOh7A），将于2015年8月17日（星期一）在哈工大做NLP与MT方面的学术报告，欢迎各位老师、同学届时参加！ @刘挺 @车万翔 @CIPS青工委
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http://tp2.sinaimg.cn/1877131725/50/5665119560/1 桉树GlobalRoaming 网页链接 2015-08-15 11:51
算法 神经网络
1）神经网络计算的基本原理是状态迁移。2）网络连接密度对网络动态特性有直接影响。3）婴儿脑过度连接，在幼年关键期删除大量不需要的连接。


砰砰的小屋 网页链接 转发于2015-08-15 12:44
@桉树GlobalRoaming:猜测这个原理可以解释一些事情：幼年删除连接较少的人，网络联想能力强，状态迁移较慢，表现为通感强烈，情绪丰富，是天生艺术家。网络连接密度较小的，横向干扰微弱，状态迁移迅速，网络计算效率高，表现为擅长理性思维，情商呵呵。



http://tp1.sinaimg.cn/1454560380/50/40012466991/1 时蝇喜箭 网页链接 2015-08-15 08:42
Oxford University Machine Learning Course http://t.cn/RwtTkDn ［来源］黑客新闻 http://t.cn/RLB6TUm




http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-08-15 08:25
自然语言处理 Omer Levy Tomas Mikolov 论文
【论文:word2vec解析笔记(重点是negative-sampling)】《word2vec Explained: deriving Mikolov et al.'s negative-sampling word-embedding method》Y Goldberg, O Levy (2014) http://t.cn/RLBiDJE




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算法 资源 PDF 教育网站 课程
【幻灯:时序重复结构(模式)挖掘——算法与应用】《Finding Repeated Structure in Time Series: Algorithms and Applications》by Abdullah Mueen, Eamonn Keogh (SDM2015 Tutorial) http://t.cn/RLBMWAg
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经验总结 Kaggle 博客
【Kaggle diabetic retinopathy竞赛第四名Julian & Daniel访谈】《Diabetic Retinopathy Winners' Interview: 4th place, Julian & Daniel》http://t.cn/RLBIeqd 参阅:http://weibo.com/1402400261/CvhnY266Q http://weibo.com/1402400261/Cts2hnjSC http://weibo.com/1402400261/CtcJcx1El
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深度学习 视觉 自然语言处理 Python 情感分析
第61期NLP日报(2015-08-14) 1) Python/Theano下的CNN句子分类 2) 论文: 面向自然语言处理和机器视觉的递归深度学习 3) 情感分析API的横向评测 完整版7条 http://t.cn/RLBIgAT
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深度学习 视觉 自然语言处理
第142期计算机视觉日报(2015-08-14) 1) 论文: 面向自然语言处理和机器视觉的递归深度学习 2) 计算机视觉和机器学习近年部分综述 3) ImageNet竞赛开始 完整版6条 http://t.cn/RLBIrHt
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视觉 简报
第330期机器学习日报(2015-08-14)http://t.cn/RLBIBvN 1) 《The Nature of Code》 2) 融合多元信息的混合推荐 3) Microsoft Academic Graph 4) DMOZ(the Open Directory Project)数据集 5) ImageNet 2015竞赛开始 完整版28条 http://t.cn/RLBIBvC
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