机器学习日报 2015-12-26 机器学习的实际场景应用案例;数据模型需要多少训练数据;知识图谱

解应春BW

机器学习日报 2015-12-26

• HMM最佳学习范例 @52nlp
• 机器学习的实际场景应用案例。 @数据分析精选
• 数据模型需要多少训练数据？ @数据分析精选
• 知识图谱和问答系统 @爱可可-爱生活
• Berkeley实验室的深度学习前沿探索 @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
52nlp   网页链接 2015-12-26 21:26
算法 HMM
“HMM最佳学习范例”于09年年中开始翻译，是52nlp上访问量较高的系列文章，现在逐步搬运到WX上吧，搬运的过程，刚好也做个校对。HMM学习最佳范例：介绍 & 生成模式 http://t.cn/R4tAopO




数据分析精选   网页链接 2015-12-26 19:31
算法
【数据夜话：机器学习的七嘴八舌】数据分析做了很久，一直对机器学习这块怀揣着敬畏的心情，就像面对“大自然”的力量一样。因为机器学习、算法真的很难，不过真正的应用层面，可能并不是想象的那么难。今天就总结下这段时间应用到和机器学习相关的哪些应用来解决实际中得问题http://t.cn/R4t7PWi

数据分析精选   网页链接 2015-12-26 12:16
算法
【数据模型需要多少训练数据？】毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分，在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢？http://t.cn/R45nAMq

爱可可-爱生活   网页链接 2015-12-25 04:37
知识工程 自然语言处理 问答系统 知识库
【知识图谱和问答系统】by 李维 via:@新智元 http://t.cn/R4qOB2Y




爱可可-爱生活   网页链接 2015-12-10 06:01
深度学习 Kathy Kincade 政府网站
【Berkeley实验室的深度学习前沿探索】《Berkeley Lab Explore Frontiers of Deep Learning for Science》by Kathy Kincade http://t.cn/R47Xasu

最新动态
星空下的巫师   网页链接 2015-12-26 20:31
会议活动 资源 NIPS PDF 会议 课程
NIPS 2015 Workshop Tutorial：Microsoft Computational Network Toolkit (CNTK) http://t.cn/R4tZ417




慕课网   网页链接 2015-12-26 19:50
资源 R语言 课程
#慕课网#【R语言基础】R语言其免费、开源、适用于多平台的特点吸引了大量使用者。今天我们就随Angelayuan老师踏上学习R语言的旅程。[耶]在本次课程中，老师将带大家对R语言进行系统性地了解，掌握构建子集的方法以及操纵数据相关的重要函数。准备好了吗？[最右]课程地址：http://t.cn/R4quHcN

邹博_机器学习   网页链接 2015-12-26 18:39
算法 应用 矩阵 推荐系统
今天忐忑的分享了推荐系统方面的心得，从各种相似度/距离度量的区别和联系，到隐语义模型，用谱方法来做降维。协同过滤占用了一半的时间，SVD分享了理论和案例，提及EM算法和pLSA。最后以商品流行度作为思考方向来修正Jaccard相似度。拖堂10分钟，但内容仍可继续丰富。

KissDev   网页链接 2015-12-26 18:30
算法 代码
你也许听说过bloom filter，只用很少几十M内存就完成千万级数据表的是否在表中判定，你也许知道HyperLoglog，只用几K内存就能统计10亿条数据中不重复的数目，这些都叫概率(probabilistic)数据结构， #golang#有个库叫Skizze就专门实现这些算法，http://t.cn/R4tvCf8 ，海量数据统计必备

爱可可-爱生活   网页链接 2015-12-26 08:00
深度学习 算法 资源 自然语言处理 GPU Python 课程
年终特别献礼之9月热门分享排行：1、【(Python/R)数据降维/聚类实例教程】2、【机器学习/数据挖掘/自然语言处理经典图书排行榜】3、【理解高斯分布】4、【Python/R常用机器学习算法速查表】5、【打造自己的深度学习机(GPU服务器)】…… http://t.cn/R45OFbm




爱可可-爱生活   网页链接 2015-12-26 06:24
论文
【论文:走出鞍点——可用于张量分解的在线随机梯度】《Escaping From Saddle Points --- Online Stochastic Gradient for Tensor Decomposition》R Ge, F Huang... [Microsoft Research] (2015) http://t.cn/R2EnJ0F Intro:《Improving machine learning with an old approach》http://t.cn/R45pDXj

爱可可-爱生活   网页链接 2015-12-26 05:36
深度学习 视觉 代码
【开源eep Residual Networks的Lasagne实现】实现微软在ImageNet挑战赛获胜使用的Deep Residual Networks "Recreating the Deep Residual Learning for Image Recognition" 参阅:http://weibo.com/1402400261/D7Vwz9zt8 GitHub:http://t.cn/R45pqyd