机器学习日报 2016-02-18 博客推荐系统;面部表情识别;Amazon机器学习;数据聚类实用介绍
机器学习日报 2016-02-18[*]博客推荐系统 @爱可可-爱生活
[*]Voice:(Andrew Ng)数据规模成就深度学习 @爱可可-爱生活
[*]论文:数据聚类实用介绍 @爱可可-爱生活
[*]面部表情识别——单一规则 vs. 深度学习 @爱可可-爱生活
[*]Amazon机器学习——简单实用或是过于简单？ @爱可可-爱生活
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经验总结 应用 博客 推荐系统
【博客推荐系统】《A recommendation system for blogs》by Thom Hopmans Part1.Setting up the prerequisites http://t.cn/RGiYhC5 Part2.Content-based similarity http://t.cn/RGiYhCt
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f139f48lk4j20tk0i441b.jpg
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深度学习 资源 Andrew Ng 视频
【(Andrew Ng)数据规模成就深度学习】《How Scale is Enabling Deep Learning - YouTube》by Andrew Nghttp://t.cn/RGilDP1 http://t.cn/RGilDPY .
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-18 06:30
算法 聚类 论文
【论文:数据聚类实用介绍】《Practical Introduction to Clustering Data》A K. Hartmann (2016) http://t.cn/RGiKepq
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f1338lxts6j20er096ta8.jpg
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深度学习 自然语言处理 Carlos Argueta 情感分析
【面部表情识别——单一规则 vs. 深度学习】《Facial Emotion Recognition: Single-Rule 1–0 DeepLearning》by Carlos Argueta @kidargueta/facial-emotion-recognition-single-rule-1-0-deeplearning-c90c3c2be788">http://t.cn/RGiKpih
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经验总结 Alex Perrier 博客 数据科学
【Amazon机器学习——简单实用或是过于简单？】《Amazon Machine Learning: Nice and Easy or Overly Simple? | Open Data Science》by Alex Perrier http://t.cn/RGiKxeY
最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/1670481425/50/1286328769/1 伯乐在线官方微博 网页链接 2016-02-18 20:00
经验总结 视觉 算法 资源 博客 神经网络 书籍
《OpenCV进阶之路：神经网络识别车牌字符》关于OpenCV进阶之路前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章，主要内容是面向OpenCV初学者，介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法，相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释。http://t.cn/RwbcAq8（by @RonnyYoung ）
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http://tp3.sinaimg.cn/5594081530/50/5726531681/1 CCF通讯 网页链接 2016-02-18 16:20
深度学习 视觉 自然语言处理
CCCF 2016年第2期《专栏》【深度学习与人脑模拟】 作者：万 赟 最近几年，计算机和电子商务领域最激动人心的发展，莫过于通过人工智能技术实现了在声音识别、图像识别、无人驾驶、医学诊断、自然语言翻译...http://t.cn/RG6h4Ql
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http://tp1.sinaimg.cn/5339148412/50/5722402708/1 硅谷王川 网页链接 2016-02-18 15:07
视觉 算法 SVM Vladimir Vapnik 神经网络
支持向量机 (support vector machine) 的算法最早在 1963年由俄国人 vladmir vapnik 发明，九十年代初 vapnik 和合作者提出了这个算法在图像识别上的应用。有人称 svm 等价于一种特殊的培训两层的神经网络的优化算法。
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硅谷王川 网页链接 转发于2016-02-18 15:07
一直到 2006年，SVM 识别美国标准局的 minst 字库的错误率只有 1.4%，远远超过神经网络算法的表现。神经网络算法还是太慢，表现欠佳，九十年代末又进入一个寒冬。
http://tp1.sinaimg.cn/2372017504/50/5744902124/1 samplingN 网页链接 2016-02-18 13:08
资源 PDF 论文 统计
#paper# Patterns of Scalable Bayesian Inference, 118 pages http://t.cn/RGi3s7j "A broad review of Monte Carlo and variational methods that can be called on to build large-scale Bayesian ML", by Shakir Mohamed
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http://tp2.sinaimg.cn/3561737261/50/5730421334/1 TechCrunch中国 网页链接 2016-02-18 12:22
行业动态
【谷歌推出 TensorFlow Serving，希望降低将机器学习模型投入生产的难度】谷歌在今天推出了TensorFlowServing，这是一个旨在帮助开发者将机器学习模型投入实际生产的开源项目。谷歌表示它还可以进一步支持其他的模型和数据。http://t.cn/RGiEf5Y
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http://tp1.sinaimg.cn/2509905220/50/40107801236/0 云创大数据 网页链接 2016-02-18 11:51
资源 课程
【数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例】这是笔者第一次按照AOSP-SM方法来进行数据挖掘，虽然因为无法得到示例中的数据而更多的对教程进行了理论上的分析和体会，但是通过自己部分的操作感受到了SmartMining软件的人性化和功能强大。 http://t.cn/RGi8ClR
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-18 11:01
算法 回归 论文
【论文:"更好更快强"的最小二乘回归收敛率】《Harder, Better, Faster, Stronger Convergence Rates for Least-Squares Regression》A Dieuleveut, N Flammarion, F Bach (2016) http://t.cn/RGiQp3Y
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http://tp1.sinaimg.cn/5501429448/50/5717596146/1 视觉机器人 网页链接 2016-02-18 09:55
深度学习 应用 GPU Python 机器人
深度学习机器人:http://t.cn/R4yqtkF 主要用于在人工智能和机器人领域的深入研究，预装 Google TensorFlow, Robot Operating System (ROS), Caffe,Torch,Theano, CUDA & cuDNN。期望将人工智能和机器人的突破性技术嵌入到人们的日常用品中。目测深度学习无人机不久将问世[微笑] ~~
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http://tp2.sinaimg.cn/1548358505/50/1288833405/1 金连文 网页链接 2016-02-18 09:20
会议活动 算法 NIPS 会议 论文 神经网络
Benign团队新论文BinaryNet: http://t.cn/RGq6hD5 。 这是继他们NIPS BinaryConnect论文之后又一新作。BinaryNet限制神经网络的链接及输出为+1或-1，从而可提升速度，理论上也极大降低存储量（1bit vs 4 bytes float), 且在MNIST、CIFAR10、SVHN数据上获得接近SOTA的性能。具有明显的实际应用意义！
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-18 06:23
资源 自然语言处理 PDF 代码
【论文+代码(非官方):基于同义/反义词典与大规模无标记语料的词嵌入反义词检测】《Word Embedding-based Antonym Detection using Thesauri and Distributional Information》M Ono, M Miwa, Y Sasaki (NAACL2015) http://t.cn/RGiKu4e GitHub:http://t.cn/RGiKu4g
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深度学习 Nicholas Leonard 代码
【开源:(Torch7)面向精简研发的深度学习库dp】"A deep learning library for streamlining research and development using the Torch7 distribution" by Nicholas Léonard http://t.cn/RGiK7qC Reference Manual:http://t.cn/RGiKzjB
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