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机器学习日报 2015-11-02
订阅：给 hao@memect.com 发封空信， 标题: 订阅机器学习日报
今日焦点 (5)
 刘凯HKBU 网页链接 2015-11-02 10:01
架构 算 法 Spark
快刀初试：Spark GraphX在淘宝的实践 - 由于Spark GraphX性能良好，又有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如运行复杂的图算法，淘宝尝试将它作为分布式图计算平台，进行各种算法尝试和生产应用。本文结合GraphX的原理和特点，分享其在淘宝的应用实践。 http://t.cn/RPNX0rR
 王威廉 网页链接 2015-11-02 23:08
应用 信息检索
保罗艾伦人工智能实验室表示，Google Scholar是十年前的产物，他们现在想要做进一步的提高。于是推出了全新的，专门针对科学家设计的学术搜索引擎Semantic Scholar：http://t.cn/RUxC6lS 报道：http://t.cn/RUxC6lX
王威廉 网页链接 2015-11-02 23:03
深度学习 视觉 资源 Adam Coates Christopher Manning Ian Goodfellow Leon Bottou Mark Schmidt Phil Blunsom Richard SocherRuslan Salakhutdinov Yoshua Bengio 视频
蒙特利尔深度学习夏令营视频全集在线观看。http://t.cn/RyImHId 包括Léon Bottou, Yoshua Bengio, Honglak Lee, Christopher Manning, Ruslan Salakhutdinov, Adam Coates, Phil Blunsom, Ian Goodfellow, Richer Socher, Mark Schmidt等。
 网路冷眼 网页链接 2015-11-02 11:58
架构 算 法 自然语言处理 S park 语言学 主题模型
【大规模主题模型：对Spark LDA算法的改进】为了关注分布式计算，该阅读哪些资讯文章呢？这些问题都能够被话题模型所解答。本文将要讨论Spark 1.4和1.5使用强大的隐含狄利克雷分布 （Latent Dirichlet Allocation，LDA）算法对话题模型的性能提升。 http://t.cn/RUM9scM
 数据分析招聘 网页链接 2015-11-02 10:16
相似度量
机器学习中的相似性度量 | 一起大数据 分享交流统计、数据分析、数据挖掘、大数据相关的理论和案例，组织专题交流聚会。 @数思网 @数据小兵 @零售创新 http://t.cn/RUMOIc3
最新动态
 iB37 网页链接 2015-11-02 23:37
会议活动 资源 ICML PDF Vladimir Vapnik 会议 教育网站 课程 书籍
#免费电子书#1)<Semi-Supervised Learning,MIT06>Chapelle.篇篇都是经典,作者包括Vapnik,Bengio,Lafferty,Jordan http://t.cn/RUxponL 2)半监督学习教程ICML07,ACL08,Chicago09,<Introduction to Semi-Supervised Learning,MC09>Zhu http://t.cn/zWjKo55
 题叶 网页链接 2015-11-02 22:58
进化计算 算法 Ruby Twitter 神经网 络
Skynet for Beginners - Using a Neural Network to Train a Ruby Twitter bot http://t.cn/RUM9gbt 没看明白, 中间的神经网络, 反向冒泡的数据, 怎么计算的? 看上去好简单的样子, 像遗传算法似的.
 孙明明_SmarterChina 网页链接 2015-11-02 22:12
算法 自然语言处理 主题模型
攒机才显现真功夫。机器学习系统尤其如此。怎么把一堆性能很烂的方法「比如topic model，聚类」，和一些噪声很大的特征信号整合起来，做成一个可上线，可持续改进的系统，真正考验对问题领域的理解，对方法的把握。这不是几个开源软件，或买几个算法包能解决的。大飞机也是如此。集成考验真功夫。
 AixinSG 网页链接 2015-11-02 21:00
应用 信息检索
The IBM Watson™ Retrieve and Rank service combines two information retrieval components in a single service: the power of Apache Solr and a sophisticated machine learning capability. http://t.cn/RUxxOFj
 慕课网 网页链接 2015-11-02 16:20
#慕课网分享#【机器学习和数据挖掘推荐书单】本文分享了一些机器学习和数据挖掘推荐书单。对于机器学习和数据挖掘感兴趣的朋友们，一步步揭开它们的神秘面纱吧！全文：http://t.cn/RUMwKm5
 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-02 15:59
知识工程 知识库
【(Microsoft)FB15K-237知识库补全数据集】"FB15K-237 Knowledge Base Completion Dataset - contains knowledge base relation triples and textual mentions of Freebase entity pairs" http://t.cn/RUMsRIe
爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-02 15:46
深度学习 Clayton S. Bingham Ray Kurzweil
【人工智能、深度学习与Ray Kurzweil的奇点理论】《Artificial Intelligence, Deep Learning, And Ray Kurzweil’s Singularity》by Clayton S. Bingham http://t.cn/RUMFmOL
 闫安Jon 网页链接 2015-11-02 11:44
深度学习 算法 论文 强化学习
[1510.09202] Generating Text with Deep Reinforcement Learning http://t.cn/RUMHRys 用DQN来改善普通的序列到序列学习，具体来说就是每次在当前输出句子中寻找需修改的单词，形成新的输出。相对于普通的从左到右解码，DQN在之前未出现过的句子上表现更好。很有创意的做法[赞]
 刘江总编 网页链接 2015-11-02 11:26
韩丁 行业动态
谷歌今天涂鸦是念布尔诞辰200周年。布尔代数是信息时代基础，Boole也是代码中最常见的人名。他5个女儿超牛：老大的儿女韩丁和寒春；老二儿子G.I. Taylor是20世纪最伟大的科学家之一；老三自己是四维几何重要贡献者；老四是英国第一位化学女教授；老五有个中国人更熟悉的名字伏尼契，《牛虻》的作者。
刘江总编 网页链接 转发于2015-11-02 13:36 回复 @晓风_机器学习 “布尔还有一个牛逼的玄孙：Geoffr...”
哈哈，的确是的，我的原微博写不下了。所以布尔算起来是深度学习的五世爷爷了，布尔代数是深度学习的……
 邓亚峰-open 网页链接 2015-11-02 11:16
视觉 论文
关于我们的在人脸检测和人脸识别上面的工作，论文可以参考：http://t.cn/RUMYnfK（识别），http://t.cn/RyXkKpq（检测），这是目前LFW和FDDB上面公布的最好结果。
 智家创客联盟 网页链接 2015-11-02 10:46
算法 戴文渊 行业动态
【定位人工智能的 “第四范式”，主攻多维度数据处理】第四范式 CEO 戴文渊曾是百度凤巢系统的负责人，他将目前自己在做的事情归为人工智能，在他看来，人工智能的本质就是汇集到足够多的有效数据，再利用算法对这些数据进行处理，而做企业服务是让数据实现价值的一种渠道。
数据分析招聘 网页链接 2015-11-02 10:12
算法 SVM
支持向量机实例讲解 | 一起大数据 分享交流统计、数据分析、数据挖掘、大数据相关的理论和案例，组织专题交流聚会。 @数思网 @数据小兵 @零售创新 http://t.cn/RUMOLud
 IT技术博客大学习 网页链接 2015-11-02 07:14
应用 推荐系统
【关键词推荐技术介绍】 本文通过行业对比等角度分析了关键词推荐技术及工具，关键词推荐系统帮助广告主扩展选词思路，挖掘有价值的关键词，从而更好地提升产品的曝光，帮助广告主找到客户；同时，一个好的关键词推荐系统也能更好地服务用户，帮助... 详见：http://t.cn/zQDygwC
爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-02 05:45
经验总结 算法 Manish Saraswat 博客 回归
【(R)Logistic回归简易指南】《Simple Guide to Logistic Regression in R》by Manish Saraswathttp://t.cn/RUMI4rn
 phunter_lau 网页链接 2015-11-02 03:08
算法 资 源 回归 课程 数据科学
又给一个安全人员普及了机器学习和数据科学的知识。越来越多安全问题需要用数据来解决，而很多安全人员并不知道自己手上繁复的问题可以用机器快速辅助，同学们动起来吧，先学个机器学习的课，对机器自动辅助数据决策有个理解，写一个logistic regression www.coursera.org/learn/machine-learning
睡眼惺忪的小叶先森 网页链接 转发于2015-11-02 08:45
虽然只在本科时候做过简短的ANTI ROOTKIT折腾，不算研究，更不算安全研究。但是，听说，听说，安全领域「坦白说这个概念太大」并不怎么需要所谓的机器学习，用的最多的还是大量规则，以及撑死简单的LR。楼主这么鼓吹数据科学在安全里的重要性到底是何原因？
phunter_lau 网页链接 转发于2015-11-02 11:04 回复 @睡眼惺忪的小叶先森 “以及撑死简单的LR。楼主这么鼓吹...”
越来越多规则是通过机器学习出来的，比如攻击者批量生成C&C随机域名，一次上来五千个，安全人员想挨个抓那就跪了，而机器可以更快速辅助判别，你看攻击者都用机器批量了，安全人员也得靴吸起来
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发表于 2015-11-3 13:29:33
