爱可可老师今日推荐

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2015-07-16 星期四 (13)

iB37   网页版 2015-07-16 20:51
伯克利Dan Klein的NLP组ACL15文章:Neural CRF Parsing [Durrett & Klein,ACL15] 在CRF parsing中打分anchored规则产生式时, 将原来的基于稀疏特征的线性势函数替换为通过前馈神经网络计算的非线性势函数. 组合稀疏的指示特征和稠密的embedding特征能进一步提升性能. 有代码 http://t.cn/RLcQJTu
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-07-16 21:43
"Neural CRF Parsing"

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 20:23
【视频+讲义:从实验室到工厂——构建机器学习生产架构】《From the Lab to the Factory: Building a Production Machine Learning Infrastructure (Cerner's Tech Talk series)》by Josh Wills from Cloudera http://t.cn/RLcTWjU 云(+Slide):http://t.cn/RLcTWj4

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 20:14
【适合做数据挖掘的6个经典数据集(及另外100个列表)】《6 Useful Databases to Dig for Data (and 100 more)》http://t.cn/RLcTz5G

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 20:11
【视频+讲义:(来自DL4J创始人Adam Gibson)深度学习及其机器视觉应用】《Practical Deep Learning and Its Applications: Computer Vision》by Adam Gibson http://t.cn/RLcY11o 云(+Slide):http://t.cn/RLcY11K

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 20:06
【视频+讲义:(ILSVRC2014)Google面向机器视觉的深度学习】《Deep Networks for Computer Vision at Google – ILSVRC2014》http://t.cn/RLcYCMs 云:http://t.cn/RLcYCMe Slide:http://t.cn/RLcYCMk

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 19:58
【视频:不依赖(大量)标注的文本分类——词向量应用】《Text By the Bay 2015: Mike Tamir, Classifying Text without (many) Labels》http://t.cn/RLcYhOd 云:http://t.cn/RLcYhOg

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 19:46
【杀入Kaggle机器人检测竞赛前十的经验分享】《Getting into Top 10 in Kaggle Facebook Recruiting Competition》http://t.cn/RLcjJbu

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 08:48
【Twitter2009年全量数据集】《Twitter Social Graph 2009》"41.7 million user profiles, 1.47 billion social relations, 4,262 trending topics, and 106 million tweets" http://t.cn/RLtFhUc

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 08:20
【又一篇ICML 2015回顾】《ICML 2015 Review》by Paul Mineiro http://t.cn/RLtDlqN

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 07:10
【讲义:Aaron Courville的RNN教程】《Recurrent Neural Networks》by Aaron Courville http://t.cn/RLtdQy2 选自"IFT6266 – H2015 Representation Learning",请参阅http://weibo.com/1402400261/CqRAWjwio

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 06:52
【开源:(Java)在线Twitter情感判断Umigon】http://t.cn/RLtdLyL Paper:http://t.cn/RLtdLy2 GitHub:http://t.cn/RLtdLyU 情感判断规则(表):http://t.cn/RLtdLyA

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 06:41
【论文:在线看涨对国际金融市场影响之量化】《Quantifying the effects of online bullishness on international financial markets》H Mao, S Counts, J Bollen (2015) http://t.cn/RLtrrJb 相关报道《If Twitter Is Bullish, Maybe You Should Be Too》http://t.cn/RLtrrJ4

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-16 05:48
【推荐给数据科学家的七个Python工具】《Seven Python Tools All Data Scientists Should Know How to Use》IPython/GraphLab Create/Pandas/PuLP/Matplotlib/Scikit-Learn/Spark http://t.cn/RLtB01Z

 

TA点评的更早的微博 (3)

PoetNiu   网页版 2015-07-15 21:23
Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches http://t.cn/amvRmJ 【Introduction: http://t.cn/zlrADJJ 】 【Tree ensembles: http://t.cn/RwHFsXz 】 【Graphical models: http://t.cn/RLtCFoZ 】 【Summary】
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-07-16 10:43
"Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches"

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-13 05:45
【Y Bengio写的深度学习展望文章】《The Promise of Deep Learning》By Yoshua Bengio http://t.cn/RLGJFBk
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-07-16 04:49
@格灵深瞳 提供的译文《Bengio最新博文:深度学习展望》http://t.cn/RLtCALL 参阅http://weibo.com/3769368692/CrgmKzOZz

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-04-09 06:01
【视频:DataSchool的机器学习基本概念教学】《What is machine learning, and how does it work?》http://t.cn/RAixa2E Data School系列教程“Introduction to machine learning with scikit-learn”(基于Scikit-Learn的机器学习教程)第一讲,ipn:http://t.cn/RAixKje 云:http://t.cn/RAixCFE
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-07-16 19:51
更新《How to find the best model parameters in scikit-learn》http://t.cn/RLcjNGF 云:http://t.cn/RLcjNGs