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机器学习日报 2015-08-08 比较各大Knowledge Base;CNN里使用非平衡训练数据;集体智慧背后的科学

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发表于 2015-8-9 11:42:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2015-08-08

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今日焦点 (5)


波多野丽猪   网页版 2015-08-08 06:27
知识工程 资源 PDF 语义网 知识库
一篇比较各大Knowledge Base的文章,从各方面比较了DBpedia,Freebase,Yago,Cyc,Wikidata。这些metrics还是挺浅显的,当然也是因为他们只针对用了语义网标准(rdf,sparql)的KBs,而这些KBs最大的问题就是schema难理解,query难写,工程师想入手得要先观察数据集很长时间。 http://t.cn/RLQKDXS







神牛gogo   网页版 2015-08-08 14:02
深度学习 算法 语音 资源 PDF 神经网络
The Impact of Imbalanced Training Data for Convolutional Neural Networkshttp://t.cn/RLQdlKY 在语音里面试试类别均衡






湾区日报BayArea   网页版 2015-08-08 13:01
经验总结 自然语言处理 博客
【Spotify战胜Apple Music的计划】通过爬虫抓取点评音乐的网站与博客,用自然语言处理,分析出可能会走红的不知名的音乐人的作品;再加上公司里的32个全职编辑的(手动)加持,精选出金曲新人榜(Fresh Finds):这样能战胜吗 | 简评:http://t.cn/RLQ1G0C 原链:http://t.cn/RLQ1G09 #湾区日报#






爱可可-爱生活   网页版 2015-08-08 11:54
【集体智慧背后的科学】《The Science Behind Team Intelligence – Groups Have IQs All Their Own. Here’s How Psychologists Are Learning To Measure “collective Intelligence.”》By Geoff Colvin http://t.cn/RLQJuMN







iB37   网页版 2015-08-08 09:13
会议活动 自然语言处理 EMNLP 会议 论文 语言学
网络用户名一般由几个子单元拼接,如taylorswift13 = taylor + swift + 13. 这些子单元在语言学上叫做语素morpheme,是带有词法或语法含义的最小单元. What Your Username Says About You [Jaech,EMNLP15short] 称作u-morphs,用来预测用户性别和使用语言. 数据集:OkCupid和Twitter. http://t.cn/RLQWueD





上微博的猫V 网页版 转发于2015-08-08 09:38
从用户名这个最基础的数据中挖到用户属性。




最新动态
2015-08-08 (12)


Linuxeden开源社区   网页版 2015-08-08 23:25
算法 决策树 刘昭东
【决策树算法介绍及应用】 原文出处: IBM刘昭东 机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应…http://t.cn/RL83ZKx







中国科学报   网页版 2015-08-08 17:30
[喵喵]【脑神经发育存在“强者愈强”现象】为什么随年龄增长学习新技艺变得困难?近日,中科院上海生命科学研究院研究表明,在人类大脑中,连接各个神经元的“信使”突触和树突棘之间存在着相互竞争关系,强者获得更多的资源走向成熟,弱者被修剪,这一修剪过程在青春期达到峰值。http://t.cn/RL8AsOa







爱可可-爱生活   网页版 2015-08-08 15:40
会议活动 深度学习 视觉 CVPR 代码 会议 论文
【论文+Caffe模型:面向图像语义分割的全卷积网络】《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》J Long, E Shelhamer, T Darrell (CVPR2015) http://t.cn/RLQFHIMFCN-Xs Models(Caffe):http://t.cn/R2FlBZg







闪闪的红五星   网页版 2015-08-08 11:45
经验总结 算法 资源 Cheng-Hsuan Li 博客 课程 李政轩
机器学习算法中文视频教程 zouxy09@qq.com http://t.cn/zljwtDW 在网上狂搜ReproducingKernel Hilbert Space的时候,找到了一个好东西。这个是李政軒Cheng-Hsuan Li的关于机器学习一些算法的中文视频教程。感觉讲得很好。这里非常感谢他的分享:http://t.cn/RLQEkfD






iB37   网页版 2015-08-08 10:11
会议活动 算法 资源 Jordan Scholkopf 行业动态 活动 视频
Shiffrin Dumais Jordan Schölkopf等组织的科学院Sackler学术研讨会<从大数据中得出因果推断Drawing Causal Inference from Big Data>. 演讲者有:图灵奖得主J.Pearl,郁达夫晚辈B.Yu, 随机梯度下降集大成者Bottou,谷歌首席经济学家Varian。官网: http://t.cn/RLQTqgc 视频:http://t.cn/RLQTqgV







jakevdp:Jake Vanderplas   网页版 2015-08-08 10:00
经验总结 See Also 博客 统计
【Frequentism and Bayesianism V: Model Selection】This post is part of a 5-part series: See also , a peer-reviewed article partially based on this content. Last year I wrote a series of posts comparing frequentist… http://memect.co/7B2xOGmiHWZ






光亮in   网页版 2015-08-08 09:47
公告板 深度学习 问题
@爱可可-爱生活 @好东西传送门 有没有深度学习理论分析方面的文章和资料求推荐,找工作经常被问到赶紧学习下。[拍手]




好东西传送门 网页版 转发于2015-08-08 11:13
在机器学习日报的“深度学习”标签上找找吧,很多 http://t.cn/RAhwbaa




好东西传送门   网页版 2015-08-08 08:44
会议活动 语音 自然语言处理 EMNLP 会议
第54期NLP日报(2015-08-07) 1) 语音识别论文: Listen, Attend and Spell 2) 有争议的ACL 2015最佳论文: Improving Evaluation of Machine Translation Quality Estimation 3) EMNLP 2015录用论文 完整版10条 http://t.cn/RLQOtz2







好东西传送门   网页版 2015-08-08 08:38
会议活动 语音 自然语言处理 EMNLP 会议 机器翻译 简报 统计
第323期机器学习日报(2015-08-07)http://t.cn/RLQ0DVi 1) SLAM系统的研究点介绍 2) Listen, Attend and Spell (LAS) 语音识别 3) 《贝叶斯统计方法–R和BUGS软件数据分析示例》 4) 有争议的ACL 2015最佳论文(机器翻译质量预测) 5) EMNLP2015 接收论文列表 完整版27条http://t.cn/RLQ0DVJ







柏斯维   网页版 2015-08-08 07:35
应用 机器人
《【新闻】能用人工智能流畅对话的“Erica”,面容令人心生恐惧》 大阪大学和京都大学研究团队开发出的“美女”机器人问世。不过这种外貌看起来像人但仔细一看又不太像的机器人,最能让人恐惧,心理学上称之为…(阅读全文: http://t.cn/RLQNyqV 下载LOFTER客户端:http://t.cn/RPSYdQu







爱可可-爱生活   网页版 2015-08-08 05:57
深度学习 资源 Hugo Larochelle 课程
【幻灯DLSS2015)基于深度学习的分布估计】《Deep Learning for Distribution Estimation》by Hugo Larochelle (University of Sherbrooke), Deep Learning Summer School 2015 pdf:http://t.cn/RLQK4la







爱可可-爱生活   网页版 2015-08-08 05:53
深度学习 资源 Aaron Courville 课程
【幻灯DLSS2015)无向图模型】《Undirected Graphical Models》by Aaron Courville (University of Montreal), Deep Learning Summer School 2015 pdf:http://t.cn/RLQKAx1









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