爱可可老师今日推荐

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2015-06-26 星期五 (14)

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 13:55
【论文:快速差分隐私矩阵分解】《Fast Differentially Private Matrix Factorization》Z Liu, YX Wang, AJ Smola (2015) http://t.cn/RAkJ9OY

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 12:36
【论文+代码:面向亚马逊商品评论的实体级情感分析】《Entity Level Sentiment Analysis for Amazon Web Reviews》Y. Ahres, N. Volk http://t.cn/R2DiF2R code:http://t.cn/R2DiF2u 主页:http://t.cn/R2DiF2m 更多CS224d期末报告:http://weibo.com/1402400261/Co2au0CVE

 

邱锡鹏   网页版 2015-06-26 12:26
分享最近报告的slides《Effective Composition of Dense Features in Natural Language Processing》,也是最近自己一些工作的汇总。主要关注于自然语言处理中的分布式特征的组合建模问题。希望和大家探讨。 http://t.cn/R2DizSl

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 09:28
【O’Reilly新书《R packages》在线版+代码】《R packages》by Hadley Wickham http://t.cn/RzMZCoi

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 08:33
【视频:(Whetlab)用贝叶斯优化解决深度学习自动调参问题】《Taking Humans out of the Deep Learning Loop》 Ryan Adams [Whetlab] http://t.cn/R2DZZOa 云:http://t.cn/R2DZZOi 更多Deep Learning Summit 2015视频请参阅http://weibo.com/1402400261/CoieF90gc

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 08:27
【视频:RE.WORK主办的深度学习Boston峰会(2015)系列报告】《RE.WORK Deep Learning Summit Boston 2015》http://t.cn/RAefrXc Youtube:http://t.cn/R2DzlCG 云:http://t.cn/R2DzlCb

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 06:55
《爱可可老师今日视野(15.06.26)》( 分享自 @简书http://t.cn/R2eFcVR

 

王威廉   网页版 2015-06-26 06:50
谷歌公布了2015年最新的会议及期刊h5-index与h5-median排名。NLP中ACL,EMNLP和NAACL稳居前三。AI中除去诡异的第一名,NIPS以微弱优势超过ICML。 CV中CVPR和PAMI继续独占鳌头。数据挖掘前三是TKDE, KDD和WSDM。信息系统中WWW优势有所减弱。完整名单见Google Scholar: http://t.cn/R2egIRU

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 06:16
【打造高效Python数据科学开发环境】《Building The Most Productive Data Science Stack With Python》http://t.cn/R2eDXEp

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 06:10
【Kaggle's Human or Robot竞赛第一名Peter Best访谈】《Facebook IV Winner's Interview: 1st place, Peter Best (aka fakeplastictrees)》"Mostly though, my advice is to just have a go, make mistakes and learn from these." http://t.cn/R2eDb20

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 06:02
【IPython使用提示与技巧】《IPython Tips and Tricks》http://t.cn/R2eeBgV

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 05:45
【论文:Attention模型在语音识别中的应用】《Attention-Based Models for Speech Recognition》J Chorowski, D Bahdanau, D Serdyuk, K Cho, Y Bengio (2015) http://t.cn/R2eeb9S

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 05:33
【(NLTK+SentiWordNet)电影口号的情感分析】《Sentiment analysis of movie taglines》 http://t.cn/R2eg1Gz ipn(代码):http://t.cn/R2eg1GZ

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-26 05:26
【信息图:数据科学/分析学必看书籍推荐】《Infographic: Must Read Books in Analytics / Data Science》http://t.cn/R2egWNc

 

TA点评的更早的微博 (5)

iB37   网页版 2015-06-25 23:17
“The Sum of Its Parts”: Joint Learning of Word and Phrase Representations with Autoencoders [Lebret & Collobert, arXiv'15] "simultaneously train words to sum, while keeping the maximum information from the original vectors" http://t.cn/R2eQNI8
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《“The Sum of Its Parts”: Joint Learning of Word and Phrase Representations with Autoencoders》

 

赵家平USC   网页版 2015-06-25 20:30
NLP 之 language model: 文章介绍了 n-gram, neural net, recurrent neural net (RNN), skip-gram 几种 语言模型,通俗易懂: http://t.cn/R2eKZzi

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-06-23 06:24
【论文:(Google)神经(感知)会话模型】《A Neural Conversational Model》O Vinyals, Q Le [Google] (2015) http://t.cn/R2BpHLz
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相关报道《Google’s New AI Can Answer Dumb IT Questions or Tell You the Meaning of Life - The search giant has a fresh development in artificial intelligence that could one day lead to a wise personal assistant》http://t.cn/R2eDFmP

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-06 10:28
【开源机器学习库(平台)分类性能不完全评测】《Simple/limited/incomplete benchmark for scalability/speed and accuracy of machine learning libraries for classification》GitHub:http://t.cn/RArSPDs 参评库(平台):R packages、Python scikit-learn、Vowpal Wabbit、H2O、Spark MLlib
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-06-26 14:24
Slide:《Benchmarking Machine Learning Tools for Scalability, Speed and Accuracy》http://t.cn/R2Dpl4D 云:http://t.cn/R2Dpl4e

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-01-18 04:57
《Baselines and Bigrams: Simple, Good Sentiment and Topic Classification》bigram+朴素贝叶斯+SVM=nbsvm 在文本和情感分类方面,论文指出:1.bigram更有效; 2.短文NB比SVM更有效; 3.nbsvm在大多数情况下表现都很好。简单有效,值得借鉴。 论文:http://t.cn/RZp6rK0 数据及代码:http://t.cn/RZp6gwY
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-06-26 06:21
Naive Bayes SVM (NB-SVM)的另一实现代码(Python),"They obtain 91.22% while this code obtains 91.55% with bigrams and 91.82% with trigrams. Little improvements (+0.33% with bigrams and +0.6% with unigrams) versus the paper." GitHub:http://t.cn/R2eDTLv