爱可可老师今日推荐

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2015-05-19 星期二 (14)

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 18:03
【Stanford CoreNLP在线Demo】http://t.cn/R223Zn9 已支持Universal Dependencies(参阅http://t.cn/R2232g4 )

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 17:55
【概念可视化集锦网站】http://t.cn/R22uJwg http://t.cn/R22uJnv

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 13:28
【论文:用子矩阵相乘批量dropout加速NN训练】《Efficient batchwise dropout training using submatrices》B Graham, J Reizenstein, L Robinson (2015) http://t.cn/R22l2cM

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 12:27
【论文:预测模型入门】《A Primer on Predictive Models》AK Waljee, PDR Higgins, AG Singal (2013) http://t.cn/R22CaNX pdf:http://t.cn/R22CC9z

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 12:06
【深入浅出LSTM】《Demystifying LSTM Neural Networks》by Zachary Chase Lipton http://t.cn/R22VWfB pdf:http://t.cn/R22K0KY

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 11:55
【ICLR2015视频+讲义】Youtube:http://t.cn/R22ojaq 云:http://t.cn/R22ojat 视频+讲义:http://t.cn/RZ0DmpM

 

李沐M   网页版 2015-05-19 11:16
#dmlc# 第二弹!借助dmlc的分布式数据读写、启动、和通讯模块,从无到有几天写了一个异步SGD。用5台AWS机器在Criteo CTR数据集(40亿样本,8亿特征)上训练稀疏LR,每秒可以处理一千万样本,整个数据集可以十分钟内训练完。手把手教程重复实验 http://t.cn/R22Xi5X 更多文档 http://t.cn/R22Xi5a

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 07:06
【十年回顾:社交网络和语义网】《Social Networks and the Semantic Web: a retrospective of the past 10 years》http://t.cn/R22A80t 云:http://t.cn/R22A3ov

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 06:47
【弱学习/Boosting/AdaBoost算法】《Weak Learning, Boosting, and the AdaBoost algorithm》http://t.cn/R2AkS7o pdf:http://t.cn/R22wdx6

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 06:37
【幻灯:基于深度学习的姿态/手势识别】《Structured deep learning: Pose and gestures》Part1.http://t.cn/R22ZsNZ Part2.http://t.cn/R22wLS8 云:http://t.cn/R22wxmK

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 06:22
【R神经网络指南】《Neural Networks using R》http://t.cn/R22Z0VQ pdf:http://t.cn/R22ZROb

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 06:05
【推荐系统重在用户体验而非指标优化】《Recommendation Engines Aren’t For Maximising Metrics, They Are For Designing Experiences》http://t.cn/R22zrl2

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 05:53
【(Java)多目标决策树数据清洗工具DTCleaner】GitHub:http://t.cn/R22zpZQ

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-19 05:47
【纽约R会2015精彩报告集锦】《List of amazing talks from New York R Conference 2015》http://t.cn/R22ziC2 pdf:http://t.cn/R22z67X

 

TA点评的更早的微博 (2)

iB37   网页版 2015-05-18 23:07
PU(positive-unlabeled) Learning for Matrix Completion [Hsieh et al,ICML'15] http://t.cn/R2A3jOV PU学习的应用场景包括推荐系统和社会网络中仅有【正类】可观察实例(如点赞和好友关系),剩下的是未标注的实例,没有负类实例. 实验评估有链接预测. PS:arXiv'14的第2作者被替换为ICML'15上的第2作者
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-05-19 05:11
"PU(positive-unlabeled) Learning for Matrix Completion [Hsieh et al,ICML'15]"

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-15 05:57
【ICLR 2015见闻录】《ICLR 2015》http://t.cn/R2hGKLJ pdf:http://t.cn/R2hGKLx
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-05-19 13:37  回复 @爱可可-爱生活 “以及另一篇 http://t.cn/R2htoXp pdf: http://t.cn/R2htlPL”
Paul Mineiro的《ICLR 2015 Review》http://t.cn/R22jZwx pdf:http://t.cn/R22jqQb