2015-7-10 收集资料

《爱可可老师今日视野(15.07.10)》网页链接

【(R)情感分析与文本挖掘(实例)教程】《Sentiment Analysis and Text Mining - "Bag of Words Meets Bags of Popcorn" - A Quick R Demonstration》基于Kaggle's “Bag of Words Meets Bags of Popcorn' 数据网页链接云:网页链接

【机器学习模型设计——精度&召回的故事】《Designing Machine Learning Models: A Tale of Precision and Recall》by Ariana Radianto, from Airbnb网页链接
提供的译文《Airbnb如何设计机器学习模型》网页链接

【在线教育领域的机器学习应用】我们将传统教育中的能力反应模型(IRT)和一些经典的机器学习模型(LR、FTRL)相结合用来预测用户的高考分,利用推荐系统算法来为用户挑选最能提升其能力的题目,利用深度学习技术来做拍照搜题,还有很多图像处理、自然语言处理相关的应用。O网页链接

【A survey of sparse representation: Algorithms and applications】一篇对稀疏表示进行大量总结的综述性文章,A survey of sparse representation: Algorithms and applications, 发表不到一个月,下载量排名在所发表期刊的前十!@邓伟洪_北邮@传媒老跟班@好东西传送门网页链接

【机器学习是什么?】《What is machine learning?》网页链接

【写给开发者的机器学习指南】《Machine Learning for Developers》by Mike de Waard网页链接pdf:网页链接参阅爱可可-爱生活

【(Harvard)HIPS将发布可扩展/自动调参贝叶斯推理神经网络Proba. Back Prop(PBP)】网页链接

【论文:RNN实证研究】《An Empirical Exploration of Recurrent Network Architectures》R Jozefowicz, W Zaremba, I Sutskever (ICML2015)O网页链接

【为什么manifold的翻译是“流形”呢?】HG Zhao:他给了这些多度延展的量(几何对象)一个名称,德文写作 mannigfaltigkeit,英文翻译为 manifold,英文字面意思可以理解为「多层」,中国第一个拓扑学家江泽涵把这个词翻译为「流…O网页链接(分享自@知乎) 信达雅。

【[视频]谷歌新算法让街景图片打造成无缝流畅视频】谷歌科研人员近日设计和研发名为“DeepStereo”的新算法,可整合街景服务中的多张图片成为无缝流畅的一段视频--从而在未来让地图服务变得更加实用。目前通过照片串制作标准的24fps电影并不是非常流畅,来自谷歌的John Flynn和网页链接

【论文:面向上下文感知查询建议的层次递归编解码器】《A Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder For Generative Context-Aware Query Suggestion》A Sordoni, Y Bengio, H Vahabi, C Lioma, JG Simonsen, JY Nie (2015)网页链接

【Seth's MarI/O实操指南】《NeuroEvolution with MarI/O》O网页链接参阅O爱可可-爱生活

【论文:GPU上基于Mean-for-Mode估计的高效LDA训练】《Efficient Training of LDA on a GPU by Mean-for-Mode Estimation》JB Tristan, J Tassarotti, G Steele (ICML2015)O网页链接

【分类整理的免费GIS数据列表】"a categorised list of links to over 300 sites providing freely available geographic datasets - all ready for loading into a Geographic Information System"网页链接pdf:网页链接

【免费书:(Python)数字信号处理】《Think DSP》by Allen B. Downey Sounds & signals/Harmonics/Non-periodic signals/Noise/Autocorrelation/Discrete cosine transform/Discrete Fourier Transform/Filtering and Convolution/Signals and Systems...网页链接云:网页链接

【论文:基于非平衡热力学的深度无监督学习】《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》J Sohl-Dickstein, E Weiss, N Maheswaranathan, S Ganguli (ICML2015)网页链接Intro:《Unsupervised Learning by Inverting Diffusion Processes》网页链接

【幻灯:自然语言理解——基础与现状】《Natural Language Understanding: Foundations and State-of-the-Art》by Percy Liang网页链接云:网页链接更多ICML 2015 Tutorials请参阅:O爱可可-爱生活

【Targeting Ultimate Accuracy: Face Recognition via Deep Embedding】 [1506.07310] @邓亚峰-open网页链接

【RankNet——网页排序(ranking)回顾】《RankNet: A ranking retrospective》网页链接

【Airbnb搜索推荐服务(体验)分析】《Product Insights for Airbnb》by Edwin ChenO网页链接云(幻灯):O网页链接

【论文+代码:生成式矩匹配网络(GMMNs)】《Generative Moment Matching Networks》Y Li, K Swersky, R Zemel [University of Toronto] (ICML2015)O网页链接GitHub:O网页链接

【论文:基于词向量的文档距离测度WMD】《From Word Embeddings to Document Distances》MJ Kusner, Y Sun, NI Kolkin, KQ Weinberger (ICML2015)O网页链接  WMD实现代码(by MJ Kusner):O网页链接云:O网页链接

【基于维基百科的热点新闻发现】《Hot news detection using Wikipedia》O网页链接GitHub(R):O网页链接

【永远不要用概率的思维思考统计】O网页链接在很多教材中,概率论与数理统计都是写在一起的。这是为了快速让读者进入概率统计的世界。然而对于真正有志于概率统计研究的人来说,这是一种非常不负责任的做法。二者截然不同的逻辑使得很多初学者将概率论中的概念与统计学中的概念搞混。

【未来属于深度学习——Naveen Rao(Nervana Systems CEO)访谈】《Deep Learning Is The Future: Q&a With Naveen Rao Of Nervana Systems》O网页链接

【值得关注的56个人脸识别研究团队】《56 Facial Recognition Research Groups to Watch》O网页链接pdf:O网页链接

蒋田仔樊令仲:脑网络组图谱——人类认识脑和脑疾病的利器O网页链接

今天听公司网络大神介绍网络基础知识和架构体系,真当是爽!分享涉及到了网络延时,前段时间恰好看过一篇相关好文:Everything You Ever Wanted to Know About Message LatencyO网页链接推荐给感兴趣的朋友。在跨城数据中心越来越多的前提下,网络延时成了重点需要关注的点之一。

Bayesian vs. Frequentist 系列 之 参数估计O听同事讲 Bayesian statistics: Part 2 - Bayesian inference用城市白领们上下班 乘地铁 的例子, 生动的讲解了 maximum likelihood estimation (ML) 和 maximize a posterior estimation (MAP) 的差异, 这个例子 深刻的陈述了 Bayesian 和 Frequentist 解决问题的思维差异

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【FB:虚拟现实半年后是主流 增强现实要更长时间】O网页链接(分享自@新闻资讯

【专访刘文志:异构并行计算的未来很光明】O网页链接(分享自@新闻资讯

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MIT CSAIL Parallel and Distributed Operating Systems原来Matei加入了PDOS组,O网页链接这个组的存在已然开始逆天了。。。 

【等风来,深度学习的大时代】O网页链接作者:张德兵,格灵深瞳视觉工程师。深度学习(Deep Learning),这是一个在近几年火遍各个领域的词汇,似乎所有的算法只要跟它扯上关系,瞬间就显得高大上起来。但其实,从2006年Hinton在Science上的论文算起,深度学习发展至今才不到十年。

【深度学习工具caffe详细安装指南】在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe,但是如果系统本身很旧,又没有GPU的话,安装就太麻烦了,所有都得从头做起,本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑。O网页链接

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