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机器学习日报 2015-09-21 LSTM学习教程;聚类算法综述;随机森林学习指南

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发表于 2015-9-22 09:15:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2015-09-21
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今日焦点 (5)
许家铭_NLP   网页链接 2015-09-21 22:39
深度学习 资源 胡新辰 课程
LSTM学习教程、资料以及最新进展介绍总结的都挺详细的。知乎问题:有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程? - 回答作者:胡新辰 http://t.cn/RyJETwM




iB37   网页链接 2015-09-21 21:22
会议活动 算法 ICLR 会议 神经网络
Bengio这篇文章要颠覆BP算法啊(新算法可以叫TP): BP算法通过链式法则将当前层的损失梯度回退到前一层,这叫信用分配;但是深层和非线性的极端情况会使得偏导数失效. Difference Target Propagation [Lee,ECMLPKDD15,原ICLR15ws] 引入target替换gradient,由Auto-encoder分配target http://t.cn/RyJHBop




爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-21 19:21
会议活动 算法 资源 自然语言处理 Dongkuan Xu PDF Yingjie Tian 会议 聚类 数据科学
【论文:聚类算法综述】《A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms》Dongkuan Xu, Yingjie Tian (Annals of Data Science 2015) http://t.cn/RyJOb2p




爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-21 18:58
会议活动 架构 应用 资源 PDF RecSys 幻灯片 会议 推荐系统
【论文+幻灯(100页):图结构推荐系统关联开放数据(LOD)自动特征选择】《Automatic Selection of Linked Open Data features in Graph-based Recommender Systems》C Musto, P Basile... (RecSys 2015)http://t.cn/RyJSsd0 Slide:http://t.cn/RyJovt6 云:http://t.cn/RyJ0PGQ


昊奋 网页链接 转发于2015-09-21 21:02
算是图谱和推荐系统的结合,第一次如此系统的做介绍



数思网   网页链接 2015-09-21 09:20
算法 Python 集成学习
Powerful Guide to learn Random Forest (with codes in R & Python) | 一起大数据 随机森林 好学易用效果好 @零售创新 @数据小兵 @数据分析招聘 http://t.cn/RyfGbLz




最新动态
iB37   网页链接 2015-09-21 21:42
会议活动 架构 深度学习 算法 资源 Geoffrey Hinton NIPS Spark 会议 课程 神经网络 凸优化
顶级会议期刊引用课程 1)[Dauphin,NIPS15]Equilibrated adaptive learning rates for non-convex optimization引用Hinton<神经网络用于机器学习>http://weibo.com/2536116592/CAZlOe1FO 2)[Meng,JMLR15]MLlib:Machine Learning in Apache Spark引用edX<Scalable Machine Learning>http://t.cn/Rzof4rA




格灵深瞳   网页链接 2015-09-21 19:19
【伦理的陷阱:人工智能与虚拟现实】http://t.cn/RyJvaIO 文中关于人工智能是否是人类的讨论切入点很有意思,有兴趣的可以看看~[衰]




TechCrunch中国   网页链接 2015-09-21 19:13
#HackDisrupt# 【智能新闻阅读器 Kno:助你找到高质量新闻来源】在本周末举行的TechCrunch Disrupt 旧金山黑客马拉松活动上,四个素不相识的人临时组建了一个团队,利用 IBM Watson 技术 开发出一个智能新闻阅读器。YDYW :http://t.cn/RyJSe6H




网路冷眼   网页链接 2015-09-21 17:53
进化计算 算法 代码 神经网络
【A baseline C++ neural network library, with genetic algorithm and backpropagation training 】http://t.cn/RyxnJxo 一个神经网络C++库,包含遗传算法和反向传播训练特性。转需!




iB37   网页链接 2015-09-21 13:45
资源 PDF
多标签学习.学习标签之间的模式和潜在结构,将实例和标签都投影到同一个空间,使得实例及其相关的标签都有相似的表示. Predicting Unseen Labels using Label Hierarchies in Large-Scale Multi-label Learning [Nam,ECMLPKDD15] 从标签的共现和层次结构中预训练标签embedding http://t.cn/RyJfj7s


上微博的猫V 网页链接 转发于2015-09-21 15:10
这篇可以一起看Large-scale Multi-label Learning with Missing Labels [Hsiang,ICML2014] 。这篇针对标记数很多(10万以上)的case。两篇论文实现出来的代码应该差不多。



格灵深瞳   网页链接 2015-09-21 09:30
深度学习 算法 行业动态 神经网络
【谷歌研究组:盗梦空间(Inceptionism):沉浸到神经网络的内部 http://t.cn/RyJAQia 本想观察深度学习神经网络的某一个隐层都提取了哪些特征以及这些特征提取的的是否准确,但却发现了这里面的创造性过程有可能揭示出人类大脑本身是如何进行创新的。




伯乐头条   网页链接 2015-09-21 09:21
《微软“机器学习”系列文章》 (分享自 @伯乐头条http://t.cn/RyJAzBi




好东西传送门   网页链接 2015-09-21 07:38
会议活动 算法 应用 资源 自然语言处理 EMNLP RecSys 会议 机器翻译 简报 聚类 课程 推荐系统 主题模型
第367期机器学习日报(2015-09-20)http://t.cn/RyJ7ha9 1) 用于数据挖掘的聚类算法 2) EMNLP15专题教程 3) 概率语言模型及其变形系列-LDA及Gibbs Sampling 4) 09-15年RecSys最佳论文列表 5) Attention-based神经(感知)机器翻译的高效实现 完整版21条 http://t.cn/RyJ7haK




好东西传送门   网页链接 2015-09-21 07:33
会议活动 算法 应用 资源 自然语言处理 EMNLP 会议 机器翻译 机器人 课程 主题模型
第98期NLP日报(2015-09-20) 1) EMNLP15专题教程 2) 后 Word Embedding 的”热点会在哪里 3) 概率语言模型及其变形系列-LDA及Gibbs Sampling 4) Attention-based神经(感知)机器翻译的高效实现 5) 聊天机器人与自动问答技术 完整版8条 http://t.cn/RyJhd9e




爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-21 06:35
算法 代码 决策树
【开源:Scikit-Learn决策树编译(加速)库】”Scikit-Learn Compiled Trees” GitHub:http://t.cn/RyJP0f0




爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-21 05:55
算法 Tony Fischetti 回归 可视化
“Model building is very often an iterative process that involves multiple steps of choosing an algorithm and hyperparameters, evaluating that model / cross validation, and optimizing the hyperparameters.” -Tony Fischetti (http://t.cn/RyJvexg )




爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-21 05:39
Kaggle Python
【IPN:Kaggle’s Predicting cab booking cancellations竞赛解决方案分析】《Predicting Cab Booking Cancellations》by Abhishek Sharma http://t.cn/RyJvQBo




立委_米拉   网页链接 2015-09-21 05:16
经验总结 自然语言处理 博客
科学网—泥沙龙笔记:骨灰级砖家一席谈,真伪结构歧义的对策(1/2) - 李维的博文 今天我们可以讨论伪句法歧义(pseudo-parses)的问题。我说过,多层FSA的deepparser不受伪歧义的困扰,虽然这是事实,但也还是需要一个阐释。 http://t.cn/RyJva4J




聪老师ZJU永远马屁精   网页链接 2015-09-21 01:45
熬夜写的,可能会有错。最近一周干了好多私活,这是最后一件,下周无论如何得干正事儿了。痴人呓语 - 机器学习在量化投资中的应用(二):那些年我犯过的错误(分享自 @知乎 专栏 · 作者:@聪老师ZJU永远马屁精http://t.cn/RyxkMZL






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