机器学习日报 2015-10-03 漫谈语言形式；面向NLP的神经网络模型；逻辑斯谛回归与最大熵
机器学习日报 2015-10-03[*]漫谈语言形式 @立委_米拉
[*]面向NLP的神经网络模型入门 @爱可可-爱生活
[*]杨伯翰大学语料库 @译鸣Babel
[*]新信息检索会议ICTIR最佳论文 @王威廉
[*]逻辑斯谛回归与最大熵模型 @hankcs
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邮件版包括12条，本期的Web版有完整内容20条
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http://tp3.sinaimg.cn/2316531634/50/40029784010/1 立委_米拉 网页链接 2015-10-03 01:04
经验总结 博客 语言学
科学网—泥沙龙笔记：漫谈语言形式 - 李维的博文 如果有兴趣的话，准备在群里讲一次语言的形式手段的话题，这是语言学的基础。是hard-core语言学，不是电脑学。 http://t.cn/RyWb6b6
http://ww1.sinaimg.cn/large/8a1377b2jw1ewnac51co8j202v03c744.jpg
算文解字 网页链接 转发于2015-10-03 06:42
赞！一篇博文体量的谈话就生动地把语言学基本问题，特别是形态和句法的关系，都交代清楚了。期待后续对句法和语意等更深入的探讨，最好再加点吐槽[嘻嘻]
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-03 20:37
算法 资溍 ? 自然语言处理 PDF < span class="keyword keyword_yellow tag_person string_89_111_97_118_32_71_111_108_100_98_101_114_103" title="" style="background:#F93; border-radius:2px; color:white; cursor:pointer; font-size:14px; margin-right:5px; padding:2px; word-wrap:normal">Yoav Goldberg 神经网络
【面向NLP的神经网络模型入门】《A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing》by Yoav Goldberg http://t.cn/RylZr3I
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1ewo878jsv4j20bn0akmye.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/3254607342/50/5738480035/1 译鸣Babel 网页链接 2015-10-03 18:37
自然语言处理 教育网站
#自娱笔记# 杨伯翰大学语料库 http://t.cn/z0gjcls 来自@GXY-GraceLife 的分享。记得知乎上一篇讲如何单词量过两万的回答就提到了这个语料库的运用。
http://ww3.sinaimg.cn/large/c1fd5deejw1ewo4r2m4d8j20sk0h547p.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2015-10-03 08:34
应用 Bruce Croft James Allan 统计 信息检索
ICTIR是麻省大学信息检索大牛Bruce Croft和James Allan组织的新信息检索会议，全称是International Conference on The Theory of Information Retrieval今年的最佳论文被三个评委打了最高分，一直推荐候选最佳论文。Bayesian Inference for Information Retrieval Evaluation http://t.cn/RyWSbE7
http://tp2.sinaimg.cn/1824228933/50/40038626872/1 hankcs 网页链接 2015-10-03 00:05
算法 资溍 ? Python 回归 可视化 书籍 统计
【逻辑斯谛回归与最大熵模型】 本文希望通过《统计学习方法》 第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。针对最大熵，提供一份简明的GIS最优化算法实现，并注解了一个IIS最优化… http://t.cn/RyWyCR2
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最新动态
http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2015-10-03 23:46
深度学习 语音 自然语言处理 Steve Young 行业动态 问答系统
剑桥大学语音组Steve Young的深度学习语音创业公司VocalIQ正式被苹果公司收购：http://t.cn/Rylqjis Steve在语音和对话系统领域非常有名：他是早期著名语音识别平台HTK的作者，剑桥大学前资深副校长，英国皇家工程院院士。
http://tp1.sinaimg.cn/1704141184/50/40015959463/1 张包峰 网页链接 2015-10-03 23:00
会议活动 深度学习 算法 资源 Jeff Dean Jeffrey Dean NIPS PDF 分布式学习 会议
Jeffrey Dean这篇Large Scale Distributed Deep Networks http://t.cn/Rylbi21，提出了Downpour SGD和Sandblaster L-BFGS两种改进模型，framework名叫DistBelief。鉴于对DL的无知，仅从计算模型的角度看，似乎没有什么，得补一把parameter server再体会体会。
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http://tp2.sinaimg.cn/1670481425/50/1286328769/1 伯乐在线官方微博 网页链接 2015-10-03 20:46
经验总结 算法 Python 博客 数据科学
《10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）》这篇指南的目的，是为那些有追求的数据科学家和机器学习狂热者们，简化学习旅途。http://t.cn/RyWyg6g （Agatha 译，欢迎加入翻译组：http://t.cn/R2azJxi ）
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-03 19:56
会议活动 Charlie Frogner Chiyuan Zhang NIPS 会议 教育网站 论文
【论文+代码(Matlab)+数据:基于Wasserstein Loss的多标签学习】《Learning with a Wasserstein Loss》Charlie Frogner, Chiyuan Zhang, Hossein Mobahi... (NIPS 2015) http://t.cn/Ryl7jnn project page:http://t.cn/Ryl7jnE Code:http://t.cn/Ryl7jnm
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爱可可-爱生活 网页链接 转发于2015-10-03 19:58
MIT News:《More-flexible machine learning - Giving machine-learning systems “partial credit” during training improves image classification》http://t.cn/Ryl78aV
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-03 15:15
资源 Ben Carterette PDF 幻灯片 教育网站 课程 统计
【幻灯+参考文献:(ICTIR 2015 Tutorial)统计显著性检验】《ICTIR 2015 Tutorial on Statistical Significant Testing in Theory and in Practice》Ben Carterette, University of Delaware http://t.cn/RyWuaHbSlide:http://t.cn/RyWuaH4
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-03 13:29
会议活动 资源 自然语言处理 David Jurgens EMNLP Mohammad Taher Pilehvar PDF 代码 会议 课程
【幻灯+扩展阅读列表:(EMNLP 2015 Tutorial)语义相似度】《Semantic Similarity Frontiers: From Concepts to Documents》 David Jurgens, Mohammad Taher Pilehvar http://t.cn/RyWQrHv GitHub(collection of documents and materials):http://t.cn/RyWQrHP
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-10-03 09:03
深度学习 视觉 Samy Bengio Yoshua Bengio 简报
第379期机器学习日报(2015-10-02)http://t.cn/RyWolX0 1) 博士论文: 面向机器视觉的无监督特征学习 2) Samy Bengio等人RNN的Scheduled Sampling训练方法论文 3) arXiv最受关注五篇深度学习论文及解读/笔记 4) Sparse Topical Coding 5) 实例详解机器学习如何解决问题 完整版19条 http://t.cn/RyWolXO
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