第507期机器学习日报(2016-02-07)

更新于 2016年2月8日 机器学习
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2016-02-07 日报 机器学习

机器学习日报 2016-02-07

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本期话题有:

全部22 算法9 深度学习6 自然语言处理3 应用1 视觉1 资源1

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爱可可-爱生活   网页版 2016-02-07 11:27
深度学习
【(Quora)深度学习为啥这么火?】《Why is “deep learning” in such demand now? – Quora》 http://t.cn/RGwkzTC

 

InfoQ   网页版 2016-02-07 14:30
应用 自然语言处理 Seth Grimes 情感分析 社交网络
【2016年,文本分析、情感分析和社交分析的10大趋势】文本分析、情感分析和社交分析帮助你转化成客户、病人、公众以及市场的“声音”。它们从线上、社交网络、企业数据源中提取商业洞察力。Seth Grimes对2016年,文本分析、情感分析和社交分析的发展趋势进行前瞻性观察 http://t.cn/RbFnY8f

 

IT程序猿   网页版 2016-02-07 09:00
【人工智能和机器学习领域有哪些有趣的开源项目?】本文简要介绍了10款 Quora上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。(来自: CODE_CSDN )

 

王威廉   网页版 2016-02-07 00:37
算法 Daniel Lowd 神经网络
俄勒冈大学统计关系学习著名专家Daniel Lowd教授对学好神经网络的一些建议。[doge][doge][doge] 蛤蛤蛤

 

AlgorithmDoge   网页版 2016-02-06 20:25
算法 分类 统计
【朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器】 朴素贝叶斯分类器是一种应用贝叶斯定理的分类器。线性分类器是通过特征的线性组合来做出分类决定的分类器。本质上,朴素贝叶斯分类器是一种线性分类器。朴素贝叶斯分类器是建立在属性变量相互独立的基础上,后验概率为… http://t.cn/R4TgQXd

 

中科大胡不归   网页版 2016-02-07 18:42
杨飞
围棋作为唯一一种电脑下不赢人的大众棋类,是何原因导致?以及量子计算机出现后有无可能? – 回答作者:杨飞 http://t.cn/RG2wuBS蒙特卡洛模拟通过“民主投票”决定哪一招更好。很不幸,真理往往掌握在少数人手里。涉及到死活/手筋,还是得回到搜索法。犬牙交错时,你就看到奇怪的招法出来了。

 

techcrunch:TC   网页版 2016-02-07 11:29
自然语言处理 Jack Dorsey Will Never 情感分析
【Twitter May Introduce An Algorithmic Timeline And People Are Losing Their Minds】Remember Twitter? Or, at least, that would seem to be the sentiment from parts of Twitter that are now shocked that the company is considering switching to an algorithmic timeline, according to a BuzzFeed report. Everyone panic! This changes everything! Twitter will never be the same. #RIPTwitter. There’s even a top trending hashtag for it. Update: CEO Jack Dorsey said in a… http://memect.co/26RgNocLLEC

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-07 06:15
深度学习 陈孝良 行业动态
【谷歌DeepMind的来龙去脉】by 陈孝良 via:人工智能学家 http://t.cn/RGwUqI0

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-07 06:08
算法 资源 神经网络 视频
【视频:PHP神经网络实战】《Neural Networks with PHP – YouTube》 http://t.cn/RGwyrS4 云:http://t.cn/RGwyrSG

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-07 05:26
Ian Allison
【对冲基金领域的机器学习浪潮】《Next generation of machine learning rockstars will trade Google and Facebook for top secret hedge funds》by Ian Allison http://t.cn/RGw2aaI

 

老师木   网页版 2016-02-06 18:53
深度学习
一个东西出来号称breakthrough,挺容易判断的,deep learning 算,一定程度上解决了learning representation 的问题。alphago 引入了什么新的技术,解决了什么问题?

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-06 18:24
Jeremy Freeman 可视化 神经科学
【论文:大规模神经科学开源工具集(分布式计算/机器学习/交互可视化)】《Open source tools for large-scale neuroscience》Jeremy Freeman (2015) http://t.cn/R2N59rR

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-06 16:49
深度学习 Ran Bi
【流行深度学习工具概览】《Popular Deep Learning Tools – a review | Declara》by Ran Bi pdf:http://t.cn/RGzTeBS http://t.cn/RGzT3CL

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-06 13:27
统计
【MOOC:(edX)不确定性的科学——概率论导论(MITx)】《Introduction to Probability – The Science of Uncertainty | edX》 http://t.cn/Rbeggfi

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-06 13:13
算法 Behnam Neyshabur 论文 神经网络
【论文:数据相关神经网络统一归一化/正则化/优化框架】《Data-Dependent Path Normalization in Neural Networks》B Neyshabur, R Tomioka, R Salakhutdinov, N Srebro [Toyota Technological Institute at Chicago] (2015) http://t.cn/RGzMMhO

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-06 12:26
自然语言处理
【Word2Vec词嵌入中的分形结构】《Fractal Structure in Word2Vec Word Embeddings》by Ferns http://t.cn/RGztynA

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-06 06:35
视觉 论文 统计
【论文:基于隐性反馈的视觉特征贝叶斯个性化排序(VBPR)】《VBPR: Visual Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback》R He, J McAuley [UC San Diego] (2015) http://t.cn/RG7psVk

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-06 05:05
深度学习 算法 分类 神经网络
【论文:面向语句领域分类的RNN模型比较研究】《A Comparative Study of Recurrent Neural Network Models for Lexical Domain Classification》S Ravuri, A Stolcke [Microsoft] (2016) http://t.cn/RG79uYc

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-02-05 06:30
算法 Forest Case Jason Brownlee 集成学习
【(R)机器学习算法调优(随机森林为例)】《Tune Machine Learning Algorithms in R (random forest case study) – Machine Learning Mastery》by Jason Brownlee http://t.cn/RGPvO5q

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-12 09:57
算法 回归 统计
【Logistic回归之Logic】《The Logic of Logistic Regression – The Bayesian Quest》by tvjoseph http://t.cn/R4pbxWs

 

楠有乔木-   网页版 2015-12-30 09:08
算法 集成学习 决策树
随机森林:对训练集多次取样,每次取样都生成一个决策树。分类时将待分类样本分别输入每个决策树,对各个树的分类结果进行投票,将样本归为得票最多的类。 取样过程既对样本取样,又对特征取样。如果训练集有N个样本… http://t.cn/R4fGatA

 

龙星镖局   网页版 2015-11-29 11:37
深度学习 算法 决策树
决策树的伟大不在于使用熵的变化来指导分裂,而在于用分层的方法来度量世界,这是非常自然也是非常美妙的,和深度学习有夙途同归之妙。不同的是决策树是先上后下,从整体到局部;而深度学习先下后上,从局部到整体,秒啊!

颜沁睿_KUL 网页版 转发于2016-02-07 17:16  回复 @LR机器学习计算机视觉
top down 和 bottom up两种假定认知方式,结合起来玩是有意义的

 

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