爱可可老师今日推荐

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2015-08-09 星期日 (13)

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 20:56
【论文+代码:面向电影评论情感分析的生成式/判别式集成方法】《Ensemble of Generative and Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews》G Mesnil, T Mikolov, M Ranzato, Y Bengio (ICLR2015) http://t.cn/RzF6mwc GutHub:http://t.cn/RzF6mwV

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 20:22
【视频:李飞飞关于计算机视觉智能研究的报告】《Computer Vision: A Quest for Visual Intelligence》by Fei-Fei Li (IBM Research Cognitive Systems Colloquium) http://t.cn/RLE20hc 云:http://t.cn/RLE20hV

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 17:10
http://t.cn/RzLs4Xb 世上没有什么命中注定,所谓命中注定,都基于你过去和当下有意无意的选择。 分享自Kindle

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 13:52
【新书推介:Python数据科学手册】《Python Data Science Handbook》By Jake VanderPlas http://t.cn/RLRQ1Fx Early Release已上架 参阅:http://t.cn/RLRQ1FM

 

西瓜大丸子汤   网页版 2015-08-09 13:16
我不相信基于算法的用户偏好学习。这篇文章说的不错:“机器还无法短时间学习到你的爱好兴趣。这是个变化很快的时代,APP这么多,用户没有义务,也不会花时间来帮一个应用来提高用户体验,三十秒看不到你的好你就over了,现实就是这么残酷。“http://t.cn/RvM9mau
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 15:17
赞,未来的个性化:更丰富的交互(行为收集)+减法模式(偏好修剪)+(准)实时反馈(极度压缩的模型修正周期)+大众/协同/个人的最优混合

 

zwner   网页版 2015-08-09 09:39
我将在KDD2015上介绍有关在线展示广告套利算法的研究成果 Statistical Arbitrage Mining for Display Advertising http://t.cn/RLRo4F6 论文中我们总结了在线广告中存在的4种套利方式,并对其中一种介于CPA订单和CPM流量之间的统计套利进行了深入的学习,提出了基于投资组合理论来控制风险的策略。
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 13:48
"Statistical Arbitrage Mining for Display Advertising"

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 09:20
【(图像)选择性搜索Python实现】"Selective Search Implementation for Python" GitHub:http://t.cn/RLRS5xO 关于"Selective Search"请参阅(有 Matlab代码):http://t.cn/zYoK33C 论文《Selective Search for Object Recognition》(IJCV2013) http://t.cn/RLRS5xW
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 09:41
两篇介绍选择性搜索的中文博客:http://t.cn/RLRocM7 http://t.cn/RLRocMh

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 09:09
【IPN:基于IRIS数据集的神经网络(Keras) vs. Logistic回归(Scikit-Learn)实验】http://t.cn/RLRaH25

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 09:01
【RNN生成古典音乐】《Composing Music With Recurrent Neural Networks》by Daniel Johnson http://t.cn/RLRJ6Xy GitHub:http://t.cn/RLRacFs
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 15:38

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 06:27
【论文:手机数据集挖掘结果综述】《A survey of results on mobile phone datasets analysis》V D Blondel, A Decuyper, G Krings (2015) http://t.cn/RLYUUkb pdf:http://t.cn/RLRMl1v

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 06:10
《爱可可老师今日视野(15.08.09)》 ( 分享自 @简书http://t.cn/RLRMqbY

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 05:58
【论文+Slide+Models+Tool:用于大规模图像识别的超深度卷积网络】《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》K Simonyan, A Zisserman (ICLR 2015) http://t.cn/Rhj3sRl Slide:http://t.cn/RLRIkwt Project:http://t.cn/RLRIkw5 thingscoop:http://t.cn/RLRIkwq
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 06:03
thingscoop是基于"Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition"/"Going Deeper with Convolutions"实现(with Caffe)的视频自然语言检索/过滤工具,值得关注 GitXiv:http://t.cn/RLRIF6E

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-09 05:22
【浏览器里的机器学习——Javascript机器学习资源列表】《Machine Learning in Javascript- A compilation of Resources》by Vozag http://t.cn/RLRIb3L Slide《Machine Learning for JavaScript Hackers》by Heather Arthur http://t.cn/RLRIb3y

 

TA点评的更早的微博 (5)

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-08 05:29
【(Python)纽约出租车数据可视化】《Mapping NYC Taxi Data》by Daniel Forsyth http://t.cn/RLQoWkL 参阅:http://weibo.com/1402400261/CunOcuT5v
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 05:36
《Taxi pickups in NYC by hour and trip length [OC]》http://t.cn/RLRI9O7

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-05 06:19
【论文+代码:Top-N推荐的稀疏线性方法SLIM】《SLIM: Sparse Linear Methods for Top-N Recommender Systems》X Ning, George Karypis (ICDM2011) http://t.cn/RLjdkS8 SLIM library:http://t.cn/RLjdkSR GitHub::http://t.cn/RLjdkSQ
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 21:07
"SLIM: Sparse Linear Methods for Top-N Recommender Systems - Effective and efficient algorithms for top-N recommender systems" GitXiv:http://t.cn/RLEU3lf

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-07-31 06:56
【幻灯:数据科学家之测试观】《Testing for data scientists》http://t.cn/RLpZ7PQ
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 05:16
视频(PyData Seattle 2015): Youtube:http://t.cn/RLRIwCI 云:http://t.cn/RLRIwCM

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-02-03 09:29
[论文]《Distributed Representations of Sentences and Documents》Quoc Le,Tomas Mikolov arXiv:http://t.cn/RhpdQqv 通过无监督学习算法生成任意长度文本的表示向量,其具有与词向量相似的语义特性。另有该论文基于gensim的Python开源实现项目sentence2vec,GitHub:http://t.cn/RPDxH82 值得一试
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 21:01
"Paragraph Vector: Distributed Representations of Sentences and Documents" GitXiv:http://t.cn/RLEU6hT

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-01-24 05:28
《Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images》愚弄DNN的图片,讨论DNN机器视觉的泛化能力 http://t.cn/RzOOFge 相关另一篇《Intriguing properties of neural networks》前面说到的DNN缺陷可能与其中提到DNN的两个特性有关 http://t.cn/RP79ihf
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-08-09 21:39
代码"Fooling Code" GitHub:http://t.cn/RLEbsy6 GitXiv:http://t.cn/RLEbsyi