机器学习日报 2016-05-28 Python机器学习库清单;31页报告解读全球深度学习产业链
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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邮件版包括18条，本期的Web版有完整内容22条
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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
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.177.177.50/612edf3agw1ekppvdur8wj2050050q32.jpg IT程序猿 网页链接 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）
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2016-05-28 20:28
《搞机器学习要哪些技能》by @吳YH堅 http://t.cn/R5LhNz9
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 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
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7fce1649jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 李志飞AI 网页链接 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 网页链接 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 网页链接 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 网页链接 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
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg 学生古 网页链接 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
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg 学生古 网页链接 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
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.3.3.1196.1196.50/006hy0lojw8f339ipu6h8j30xc0xc416.jpg 文因互联 网页链接 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 :D 用微信...全文： http://m.weibo.cn/5756099182/3980234187168443
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.460.50.1137.1137.50/403aa80ajw8f0zkgkemdnj21kw135gy1.jpg 数据科学家快报 网页链接 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 网页链接 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 网页链接 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 网页链接 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 网页链接 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 网页链接 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 网页链接 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
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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
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f4aqtytjr9j20j707y789.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 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 网页链接 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
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