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机器学习日报 2015-08-30 人机对话的浪潮;深度学习研究框架;Click Models for Web Search;Graph-Based ...

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发表于 2015-8-31 17:07:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2015-08-30
@好东西传送门 出品, 过往目录http://ml.memect.com


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今日焦点 (5)
刘挺   网页链接 2015-08-30 08:13
应用 语音 自然语言处理 机器人
人机对话的浪潮:语音助手、聊天机器人、机器伴侣 http://t.cn/RyztuW7




iB37   网页链接 2015-08-30 22:33
应用 资源 De Rijke PDF 行业动态 书籍 统计 信息检索
#免费电子书# <Click Models for Web Search>荷兰阿姆斯特丹大学 & 谷歌瑞士 [Chuklin,Markov,de Rijke; MC15] http://t.cn/Ryz17zy 第一章导言引用了单手创立现代统计学的RA Fisher的女婿、去世不不久的GE Box (1919-2013)的“模型皆有误,或由建奇功" All models are wrong but some are useful.




爱可可-爱生活   网页链接 2015-08-30 08:05
深度学习 算法 Python 代码 神经网络
【开源:基于Theano的深度学习研究框架Theano-lights】"Deep learning research framework based on Theano" Included models:FFN/CNN/VAE/CVAE/DRAW/LSTM Included features:Batch normalization/Dropout/LSTM, GRU and SCRN recurrent layers/Virtual adversarial training/... http://t.cn/Ryzt0W6




星空下的巫师   网页链接 2015-08-30 08:00
算法 应用 资源 教育网站 课程 预测
KDD2015 Tutorial: Graph-Based User Behavior Modeling - From Prediction to Fraud Detectionhttp://t.cn/RLmS3e2




爱可可-爱生活   网页链接 2015-03-24 09:52
经验总结 资源 博客 书籍 数据科学 特征工程
[文章]《Three Things About Data Science You Won't Find In the Books》http://t.cn/RAAvZrN 关于数据科学,书上很少提及的三点经验:模型评价是关键、特征提取是天、模型选择最耗神。最欣赏一句话:特征工程更像是艺术。


李振AI_Geo 网页链接 转发于2015-08-30 18:26
我觉得从事数据科学这个方向至少要对常用算法做到深刻理解,不然一味地往数据上面灌各种算法,但是你会发现准确率总是上不去,更别说创造新的应用场景,处于一种很尴尬的位置,别人做什么跟着做,还会受到别人的限制。基于上面再对业务有深的理解,能够组合一些新的东西去满足一些需求(商业洞察力)



最新动态
Linuxeden开源社区   网页链接 2015-08-30 21:55
【通过 AI 和机器学习智能化伴奏,Cadenza...】 音乐学习者在练习过程中,伴奏是一个强烈的需求,尤其当乐器不适合单独演奏时。而市面上许多的伴奏应用只能固定地输出曲子,无法跟演奏者有交互。 这一块就是 Cadenza 瞄准…http://t.cn/RyzuoQx




hbyido   网页链接 2015-08-30 20:30
深度学习 Python
【theano学习指南】 http://t.cn/RyzEhMj(分享自 @一点资讯




hbyido   网页链接 2015-08-30 19:54
经验总结 John Platt 博客
John Platt微软研究院杰出科学家的机器学习博客http://t.cn/RvsH9kU




爱可可-爱生活   网页链接 2015-08-30 19:17
入门 资源 Hal Daume PDF 教育网站
【机器学习数学基础】《Math for Machine Learning》by Hal Daume III http://t.cn/RyzQyZI http://t.cn/R2Wit7t




hbyido   网页链接 2015-08-30 17:23
算法
【优化算法——截断梯度法】 http://t.cn/RyzjvLr(分享自 @一点资讯




iB37   网页链接 2015-08-30 12:28
会议活动 算法 应用 自然语言处理 CIKM 分类 会议 教育网站 矩阵 信息检索 主题模型
用压缩感知从少量的关键词中蒸馏主题模型. 先用LSI/LSA/SVD从文档集中无监督学习隐藏语义空间,然后用压缩感知从少量的关键词中重构(稀疏的)主题;并加入迭代学习增强蒸馏出的主题的健壮性.Topic Modeling in Semantic Space with Keywords [Pu,CIKM15] http://t.cn/RyzX8RJ 文本分类信息检索关键词扩展




好东西传送门   网页链接 2015-08-30 12:13
架构 视觉 算法 资源 自然语言处理 Spark 简报 课程 异常检测
第345期机器学习日报(2015-08-29)http://t.cn/RyzXyoi 1) Twitter 和 Netflix的异常检测视频教程 2) 标定移动APP的成人级别 3) @也爱数据挖掘 数据挖掘系列 关联规则 4) 用Spark做大规模并行NLP 5) 文档图像除噪(去背景)教程 完整版23条 http://t.cn/RyzXyo6




好东西传送门   网页链接 2015-08-30 12:03
深度学习 视觉 智能汽车
第157期计算机视觉日报(2015-08-29) 1) 2012年以来历届ImageNet挑战优胜者/技术汇总 2) 我国首例自动驾驶客车在开放的道路上运行成功 3) 面向快速图像检索的二进制哈希码深度学习 完整版7条 http://t.cn/Ryz6mrp




好东西传送门   网页链接 2015-08-30 12:01
自然语言处理 统计
第76期NLP日报(2015-08-29) 1) 文本地理信息抽取三个主要任务 2) 放松朴素贝叶斯中的属性间的条件独立性假设 3) NLP预测笑话是否有趣 完整版7条 http://t.cn/Ryz68Zz 感谢 @iB37 @爱可可-爱生活


智博是小叮当 网页链接 转发于2015-08-30 13:03  回复 @AixinSG “文本地理信息”
之前也遇到过这个需求,做细了,需要解决的问题无处不在

好东西传送门 网页链接 转发于2015-08-30 14:38  回复 @智博是小叮当 “之前也遇到过这个需求,做细了,...”
http://t.cn/Ryz9r5x 这里还有一些Geocoding的工具



Linuxeden开源社区   网页链接 2015-08-30 11:22
算法 决策树
【常用机器学习方法总结】 原文出处: fengfenggirl(@也爱数据挖掘) 1.决策树算法 决策树是一种树形分类结构,一棵决策树由内部结点和叶子结点构成,内部结点代表一个属性(或者一组属性),该结点的孩子代表这个属性的不同取…http://t.cn/Ryziy9X




星空下的巫师   网页链接 2015-08-30 10:35
深度学习 Will Lead
Why Deep Learning Will Lead To New, Troublesome Art | Mapping Babel http://t.cn/RyzxUWl




爱可可-爱生活   网页链接 2015-08-30 08:43
论文
【论文:基于释义数据集(PPDB)的复合释义模型(GloVe)】《From Paraphrase Database to Compositional Paraphrase Model and Back》J Wieting, M Bansal, K Gimpel... (2015) "...achieve human-level performance on SL999 and WS353..." http://t.cn/Ryzcung




爱可可-爱生活   网页链接 2015-08-30 06:04
会议活动 深度学习 视觉 ICCV 会议 教育网站 智能汽车
【论文+源码:ConvNets直接驱动的自动驾驶DeepDriving】《DeepDriving: Learning Affordance for Direct Perception in Autonomous Driving》C. Chen, A. Seff, A. Kornhauser, J. Xiao (ICCV2015) http://t.cn/R2fQuEGcode:http://t.cn/Ryzq4hJ data:Coming soon...




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 楼主| 发表于 2015-8-31 17:44:19 | 显示全部楼层
补充一下:今天“机器学习日报”的【theano学习指南】,是@宫延河M追踪 翻译的thenao学习指南,用的markdown语法,原版的排版更优美,更适合阅读,原地址:http://t.cn/RyzJtij 。另外github上的地址,提供了原始的md文件。OpenDL这个project价值比翻译那个指南要大的多。地址:http://t.cn/RyZXVJw
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