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全部话题 - 话题: 空信
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
大数据日报 2015-02-17
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1) 【大规模Docker集群助力微博迎接春晚峰值挑战】 by @i陈飞
关键词：虚拟化, Docker, 容器
借助大规模Docker集群，5分钟可以完成上百规模节点调度，即刻提供10W QPS的承载能
力，应对服务的峰值——大规模Docker集群助力微博迎接春晚峰值挑战 [1]
[1] http://weibo.com/p/1001603811301997572906
2) 【人工智能领域鲜为人知的趋势：云计算 vs 高性能计算】 by @Linux中国
关键词：吴恩达
人工智能领域鲜为人知的趋势：云计算 vs 高性能计算 | 当吴恩达还在Google训练电
脑矩阵使用人工智能，识别喵星人视频时，他并非一帆风顺。 Google在世界各地的数
据中心拥有... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-18
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1) 【GraphLab Create开源了核心代码】 by @Jay_大头机器学习
关键词：算法, Python, 代码
GraphLab Create今天开源了核心代码，包括SFrame，SGraph，图分析算法库以及
Python和C++的通信架构等模块。 [1]
[1] https://github.com/dato-code/Dato-Core
2) 【用Python实现决策树的ID3和C4.5生成算法】 by @hankcs
关键词：算法, 资源, Python, 决策树, 可视化, 书籍, 统计
【决策树】 “何以别离久，何以少团栾。”本文对应《统计学习方法》 第5章，用
Python实现了决策树的ID3生成算法和C4.5生成算法，并用m... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 大数据日报 2015年2月楼
机器学习日报 2015-02-19
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1) 【百度Deep Speech讨论会视频】 by @黄浩XJU
关键词：深度学习, Andrew Ng, 行业动态
昨天百度Deep Speech讨论会视频 Andrew Ng ‏ @AndrewYNg Starting right
now! Presentation on Deep Speech breakthrough on deep learning+speech.
Livestream [1]
[1] https://freeflowapp.com/v/2ajfgt
2) 【SearchOnMath：数学搜索引擎】 by @网路冷眼
【SearchOnMath：数学搜索引擎】 [1] SearchOnMath 旨在让学生和研究者... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-02-20
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1) 【Wiki2Vec从维基百科Dumps生成Word2Vec向量】 by @爱可可-爱生活
关键词：自然语言处理
[开源] Wiki2Vec —— 从维基百科Dumps生成Word2Vec向量的工具，包括词向量和主题
向量
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epfedr29wsj20l42p21h4.jpg
2) 【Netflix开源大数据异常检测模块RAD】 by @爱可可-爱生活
关键词：算法, Java, PCA, 代码, 可视化, 异常检测
[开源]《RAD - Outlier Detection on Big Data》 [1] Netflix开源大数据异常检测
模块RAD(Robus... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-22
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1) 【大数据金融2.0系列：红包大战和移动金融的崛起】 by @36大数据网
关键词：应用, 鲍忠铁, 金融
【大数据金融2.0系列：红包大战和移动金融的崛起】36大数据专稿，作者：鲍忠铁，
转载本文需要得到作者daxiakanke 的授权。　　2015年春节，抢风头的不再是春晚小.
. [1] （分享自 @搜狐新闻客户端 ）
[1] http://3g.k.sohu.com/t/n38125932
2) 【汲取Linux灵感 Pivotal开源大数据套件】 by @Linuxeden开源社区
关键词：数据库
【汲取Linux灵感 Pivotal开源大数据套件】 Pivotal公司将把旗下大数据套件中的主
要组成部分加以开源，而这正是从Linux发展概念... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-23
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1) 【波士顿深度报告：回归价值本源-金融机构如何驾驭大数据】 by @36大数据网
关键词：应用, PDF, 金融
【波士顿深度报告：回归价值本源-金融机构如何驾驭大数据（附PDF下载）】 ❶
; 价值导向与内嵌式变革——BGG对大数据的理解 ❷ 应用场景与基础设施——
纵览海内外金融机构的大数据发展实践❸ 超越技术的管理视角——金融机构驾
驭大数据的三个关键点❹ 用实践引领思考 [1]
[1] http://www.36dsj.com/archives/23048
2) 【没有数据驱动的流程和产品，你的大数据毫无价值】 by @麦嘉
关键词：应用, 新闻
没有数据驱动的流程和产品，你的大数据毫无价值... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-24
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1) 【《科学通报》大数据研究与应用专辑】 by @李武军nju
《科学通报》大数据研究与应用专辑， [1]
[1] http://csb.scichina.com:8080/CN/volumn/home.shtml
2) 【大数据时代的数据新闻生产】 by @新闻传播学研
关键词：应用, 新闻
【大数据时代的数据新闻生产：现状、影响与反思】数据新闻被认为是新闻业未来的发
展趋势，将会在呈现方式、生产流程和生产理念等方面对新闻生产产生巨大的影响。当
然，数据新闻也存在着局限性。全文链接： [1]
[1] http://pan.baidu.com/s/1jGy0M7k
3) 【股票价格预测竞赛获胜者Dr. Steve Donaho访谈】 by @爱可可-爱生... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-25
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1) 【我为什么选择MongoDB】 by @IT技术博客大学习
关键词：数据库, MongoDB, NoSQL
【我为什么选择MongoDB】 大概在08年，那时候nosql的概念特别热，最早的那批开源
项目好多参考google bigtable来设计，我也关注过其中的几个，比如hypertable，
couchdb之类，阅读了一些相关的文档和... 详见： [1]
[1] http://blogread.cn/it/article/3662?f=wb
2) 【Apache HBase高可用性的新阶段】 by @LUPA开源社区
关键词：计算框架, 数据库, Hadoop, HBase
【Apache HBase高可用性的新阶段】Apache HBase... 阅读全帖
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大数据日报 2015-02-26
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1) 【开启一个新的时代：Apache HBase 1.0】 by @ChinaHadoop
关键词：计算框架, 数据库, Hadoop, HBase, 代码
【开启一个新的时代：Apache HBase 1.0】由小象科技CTO翻译，[大红灯笼]热腾腾端
出来，[大红灯笼]供大家参考。点击: [1] [呵呵][呵呵][呵呵]
[1] https://github.com/chinahadoop/news/blob/master/hbase/release_1.0.0.md
2) 【Docker生态系统系列之二：容器化综述】 by @DockerOne
关键词：虚拟化, Docker, 容器
【Docker生态系统系列之二：容器化综述】本篇文章是介绍Doc... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-01
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1) 【稀疏线性模型】 by @爱可可-爱生活
关键词：算法, Trevor Hastie
[视频]《Sparse Linear Models》 [1] Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-
Up上的报告，讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型
云: [2] 13年同主题报告: [3] 讲义: [4]
[1] http://new.livestream.com/accounts/10932136/events/3779068
[2] http://pan.baidu.com/s/1jGy0WB0
[3] http://pan.baidu.com/s/1kTMf6h5
[4] http://... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-02
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1) 【VALSE视觉与学习青年学者研讨会视频】 by @视觉机器人
关键词：会议活动, 视觉, 活动, 教育网站, 李学龙, 潘纲, 山世光, 颜水成
VALSE是山世光教授（博士、研究员、博导）等发起的一项研讨会，主要目的是为计算
机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者（以70后和80后为
主）提供一个深层次学术交流的舞台 [1] ，历次QQ群活动信息： [2] ，技术分享视频
列表： [3]
[1] http://vipl.ict.ac.cn/valse/
[2] http://valse.mmcheng.net
[3] http://vision.ouc.edu.cn/valse/
2) 【Why word2vec wor... 阅读全帖
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来自主题: DataSciences版 - 机器学习日报 2015年3月楼
机器学习日报 2015-03-03
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1) 【奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义】 by @徽沪一郎
关键词：经验总结, 算法, 博客, 矩阵
讲解SVD(#奇异值分解#)的绝世好文， [1] 附中文翻译 [2]
[1] http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd
[2] http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=696950&do=blog&quickforward=1&id=699380
2) 【eHarmony如何做用户推荐】 by @breezedeus
关键词：应用, 推荐系统
国外在线交友网站eHarmony是如何做用户推荐的： [1] ，对应视频... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-04
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1) 【The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP】 by @王威廉
关键词：资源, 自然语言处理, Eduard Hovy, Jiwei Li, PDF, 论文
来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei Li一篇有意思的Arxiv文章：The NLP Engine: A
Universal Turing Machine for NLP [1] 作者用Shannon Entropy来刻画NLP中各项任
务的难度。
[1] http://arxiv.org/pdf/1503.00168.pdf
2) 【信息检索排序模型BM25】 by @iB37
关键词：应用, 资源, PDF, ... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-05
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1) 【Grounded Language Learning】 by @刘挺
关键词：会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, Ray Mooney, 幻灯片, 会议, 视频
推荐：Grounded Language Learning，Invited talk at AAAI’2013，Ray Mooney, 把
自然语言处理与感知、行动相关联，从而在环境中实现“落地”，而不只是在语言的空
间里转，想一想孩子不是看了海量语料才学会语言的！有视频，有PPT： [1]
[1] http://videolectures.net/aaai2013_mooney_language_learning/
2) 【IBM收购Alchemy API】 by @ZD... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-01
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1) 【稀疏线性模型】 by @爱可可-爱生活
关键词：算法, Trevor Hastie
[视频]《Sparse Linear Models》 [1] Stanford的Trevor Hastie教授在H2O.ai Meet-
Up上的报告，讲稀疏线性模型——面向“宽数据”(特征维数超过样本数)的线性模型
云: [2] 13年同主题报告: [3] 讲义: [4]
[1] http://new.livestream.com/accounts/10932136/events/3779068
[2] http://pan.baidu.com/s/1jGy0WB0
[3] http://pan.baidu.com/s/1kTMf6h5
[4] http://... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-02
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1) 【VALSE视觉与学习青年学者研讨会视频】 by @视觉机器人
关键词：会议活动, 视觉, 活动, 教育网站, 李学龙, 潘纲, 山世光, 颜水成
VALSE是山世光教授（博士、研究员、博导）等发起的一项研讨会，主要目的是为计算
机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者（以70后和80后为
主）提供一个深层次学术交流的舞台 [1] ，历次QQ群活动信息： [2] ，技术分享视频
列表： [3]
[1] http://vipl.ict.ac.cn/valse/
[2] http://valse.mmcheng.net
[3] http://vision.ouc.edu.cn/valse/
2) 【Why word2vec wor... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-03
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1) 【奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义】 by @徽沪一郎
关键词：经验总结, 算法, 博客, 矩阵
讲解SVD(#奇异值分解#)的绝世好文， [1] 附中文翻译 [2]
[1] http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd
[2] http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=696950&do=blog&quickforward=1&id=699380
2) 【eHarmony如何做用户推荐】 by @breezedeus
关键词：应用, 推荐系统
国外在线交友网站eHarmony是如何做用户推荐的： [1] ，对应视频... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-04
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1) 【The NLP Engine: A Universal Turing Machine for NLP】 by @王威廉
关键词：资源, 自然语言处理, Eduard Hovy, Jiwei Li, PDF, 论文
来自CMU的Ed Hovy和Stanford的Jiwei Li一篇有意思的Arxiv文章：The NLP Engine: A
Universal Turing Machine for NLP [1] 作者用Shannon Entropy来刻画NLP中各项任
务的难度。
[1] http://arxiv.org/pdf/1503.00168.pdf
2) 【信息检索排序模型BM25】 by @iB37
关键词：应用, 资源, PDF, ... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-05
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1) 【Grounded Language Learning】 by @刘挺
关键词：会议活动, 资源, 自然语言处理, AAAI, Ray Mooney, 幻灯片, 会议, 视频
推荐：Grounded Language Learning，Invited talk at AAAI’2013，Ray Mooney, 把
自然语言处理与感知、行动相关联，从而在环境中实现“落地”，而不只是在语言的空
间里转，想一想孩子不是看了海量语料才学会语言的！有视频，有PPT： [1]
[1] http://videolectures.net/aaai2013_mooney_language_learning/
2) 【IBM收购Alchemy API】 by @ZD... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-06
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1) 【踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的】 by @杨静Lillian
关键词：算法, 应用, 行业动态, 机器人, 杨强
【杨强】踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的？ [1] 不管马克的谷歌大狗能做出多少动作
，它都并不真正具有智能：它的整个“头脑”，都是在算法控制下，计算如何保持平衡
而已。下面就让我们跟着杨强教授的分析，像拆穿魔术一样，来揭开踹不倒的谷歌大狗
的真面目吧！
[1] http://weibo.com/p/1001603817391019661074
2) 【DeepDive Open Datasets】 by @爱可可-爱生活
关键词：自然语言处理, 教育网站
[数据集] DeepDive Open Datasets [1] 经Stanfor... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-07
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1) 【52nlp上HMM相关文章索引】 by @52nlp
关键词：算法, HMM
HMM系列文章是52nlp上访问量较高的一批文章，这里做个索引，方便大家参考。 [1] [
2]
[1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODkzMzMwMQ==&mid=203765668&idx=1&sn=e0899d1267bf728b2a4b2de1869e0d06#rd
[2] http://www.52nlp.cn/hmm%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%96%87%E7%AB%A0%E7%B4%A2%E5%BC%95
2) 【TKDE： Tweet分割和在NER上的应用】 by @AixinSG
关键词：... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-08
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1) 【机器学习中距离和相似性度量方法】 by @陈晓鸣在硅谷
关键词：相似度量
《漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法》 [1] 真不错！通俗易懂，温故知新~ 主
要介绍机器学习和数据挖掘中一些常见的距离公式，包括： 闵可夫斯基距离 欧几里得
距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 马氏距离 余弦相似度 皮尔逊相关系数 汉明距离 杰
卡德相似系数 编辑距离 DTW 距离 KL 散度
[1] http://dataunion.org/11710.html
2) 【机器学习ML简史】 by @数盟社区
关键词：Blaise Pascal, Von Leibniz
【译文：机器学习ML简史】在科学技术刚刚萌芽的时候，科学家Blaise Pascal和Von
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机器学习日报 2015-03-09
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1) 【孟凡东CNN用于机器翻译】 by @鲁东东胖
关键词：深度学习, 算法, 资源, PDF, 论文, 神经网络
#DL4NLP @Noah # 第一弹： 介绍下 @孟凡东_ICTNLP 的出色工作 （ [1] ），我们把
来自target的attention signal加入source encoding CNN的输入，得到了比BBN的模型
好的多neural network joint model (一个点的BLEU值提升), 这是和计算所 @刘群MT-
to-Death 老师的合作项目的初期工作的一部分
[1] http://arxiv.org/pdf/1503.01838v1.pdf
2) 【文本挖掘揭开印度菜的美味秘诀】 by @爱可可-... 阅读全帖
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1) 【如何评价季逸超、Peak Labs 和 Magi 搜索引擎？】 by @熊辰炎
关键词：知识工程, 季逸超, 知识库
我在 @知乎 回答了【如何评价季逸超、Peak Labs 和 Magi 搜索引擎？】：谢邀。 这
应该是在知乎最适合我的一道题目。趁着失眠来答一部分。 利益相关： 我是做知识图
谱和搜索的PhD，我之前一半的funding来自CMU机器学习系的never ending lang… [1]
[1] http://zhi.hu/gsnY
2) 【机器学习交互速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：资源, 课程, 速查卡
[速查] 机器学习交互速查表 [1] Scikit-Learn官网提供，在原有的Cheat Sheet基础
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1) 【如何看待Deepmind将研发能玩《毁灭战士1》的AI】 by @winsty
关键词：深度学习, 资源, Naiyan Wang, 幻灯片
我在 @知乎 回答了【如何看待Deepmind将研发能玩《毁灭战士1》的AI？】：说好的要
来更新，拖延症了下-.- 先来分享下我上周组会的slides: Naiyan Wang -
Miscellaneous 。 几点insight我愿意在这里再重复一遍： 1. 我个… [1]
[1] http://zhi.hu/gY0q
2) 【cxxnet实现深度神经网络】 by @phunter_lau
关键词：深度学习, 算法, 代码, 段子, 神经网络
《皮老师有话说》系列之三《蛋蛋和皮老师新论文》使用了深度... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-12
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1) 【中英文维基百科语料上的Word2Vec实验】 by @52nlp
关键词：自然语言处理, 主题模型
中英文维基百科语料上的Word2Vec实验: 最近利用gensim word2vec模块在中英文维基
百科语料上分别测试了一下word2vec，记录一下实验的过程，欢迎观摩 [1]
[1] http://www.52nlp.cn/?p=8198
2) 【extreme learning machines】 by @黄广斌-ELM
关键词：算法, 资源, PDF, 教育网站, 神经网络
ELM的主要目的是使机器学习同时达到高准确度，较少的人工干预和实时学习。和过去
几十年传统的神经网络算法和理论信条相反，ELM理论显示隐层节点很重要但许多种神
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1) 【多智能自然语言处理】 by @刘知远THU
关键词：深度学习, 自然语言处理, 问答系统, 赵东岩, 周明
计算机学会通讯2015年第3期专题是周明老师和赵东岩老师主持的《多智能自然语言处
理》，很多有意思的文章，例如 深度学习在自然语言处理中的应用，基于社会媒体的
预测技术，从问答系统看知识智能，拥抱社会智能，等等。 [1]
[1] http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/jsjtbbd.jsp?contentId=2851766225495
2) 【计算机辅助翻译推荐作者】 by @青鸟leo翻译之声
关键词：资源, 自然语言处理, 崔启亮, 机器翻译, 钱多秀, 书籍, 王华树, 王华伟,
徐彬, 闫栗丽, 张霄军... 阅读全帖
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1) 【LINE模型大规模网络降维公布论文以及源代码】 by @chuckpku
关键词：应用, 社交网络
我们的论文“LINE: Large-scale Information Network Embedding”被WWW2015接收。
该论文提出的LINE模型能够在单机上把大规模网络降维到低维空间表示，稍后我们将公
布论文以及源代码 @张铭PKUCS
2) 【概率图模型基础总结】 by @数盟社区
关键词：算法
【概率图模型基础总结】在这一过程中，模型往往是必须的，什么样的模型才是相对正
确的？这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域，包括模式识别、差错控
制编码等。概率图模型是解决这些问题的工具之一。 [1]
[1] http://dat... 阅读全帖
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1) 【NICAR15主题报告Hands-on with machine learning】 by @爱可可-爱生活
关键词：入门, Chase Davis, 代码
[文章]《Hands-on with machine learning》 [1] Chase Davis在NICAR15上的主题报
告材料，用Scikit-Learn做监督学习的入门例子
[1] https://github.com/cjdd3b/nicar2015/tree/master/machine-learning
长微博图：http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eq638t357fj20os317qv5.jpg
2) 【《七周七并发模型》】... 阅读全帖
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1) 【神经网络语言模型】 by @火光摇曳Flickering
关键词：深度学习, 算法, 自然语言处理, Geoffrey Hinton, 神经网络
[我们是这样理解语言的-3]神经网络语言模型 | 火光摇曳 本文根据神经网络的发展历
程，详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的形式，其中的模型包含NNLM[Bengio,2003
]、Hierarchical NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton, 2007],SENNA等重要变
形。 [1]
[1] http://t.jiathis.com/7tzZg
2) 【利用文本和可读性特征分类垃圾邮件】 by @iB37
关键词：会议活动, 算法, 资源, 自然语言... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-17
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1) 【深度学习系统cxxnet V2】 by @陈天奇怪
关键词：深度学习, 算法, 代码, 神经网络
发布深度学习系统cxxnet V2，和小伙伴 @李沐M @antinucleon @winsty 完成，文章解
析了简洁高效神经网络的技术细节。代码 [1] [2]
[1] https://github.com/dmlc/cxxnet
[2] http://weibo.com/p/1001603821399843149639
2) 【加密数据高效分类问题】 by @爱可可-爱生活
关键词：算法, 分类
[论文]《Machine learning classification over encrypted data》R Bost, RA Popa
,... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-18
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1) 【WSDM 2015总结】 by @唐杰THU
关键词：会议活动, 资源, 自然语言处理, Michael Franklin, PDF, WSDM, 会议
WSDM 2015结束，推荐大家一个黄老师等人领衔写的总结。 [1] 今年我们做了论文评审
的A/B test (分给不同组评审)，录用率仅16%。邀请了加州伯克利的Michael Franklin
，Facebook的Lada，康奈尔的Thorsten等人做keynote。今年还有winter school，很是
卖座，还用了 @刘知远THU 的关键词抽取
[1] http://www.ccf.org.cn/resources/1190201776262/2015/03/12/16.pdf
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机器学习日报 2015-03-19
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1) 【机器学习日报搜索】 by @好东西传送门
关键词：深度学习, 视觉, 应用, 资源, 自然语言处理, 幻灯片, 简报, 信息检索
回顾一下过去半年机器学习日报报道了哪些好东西：深度学习676条 [1] 自然语言处理
518条 [2] 视觉398条 [3] 书籍158本 [4] PDF 203个 [5] 幻灯片88张 [6] 您需要的
，都在机器学习日报搜索
[1] http://ml.memect.com/search/?q=tag:%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0
[2] http://ml.memect.com/search/?q=tag:%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-06
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1) 【踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的】 by @杨静Lillian
关键词：算法, 应用, 行业动态, 机器人, 杨强
【杨强】踹不倒的谷歌大狗是怎样炼成的？ [1] 不管马克的谷歌大狗能做出多少动作
，它都并不真正具有智能：它的整个“头脑”，都是在算法控制下，计算如何保持平衡
而已。下面就让我们跟着杨强教授的分析，像拆穿魔术一样，来揭开踹不倒的谷歌大狗
的真面目吧！
[1] http://weibo.com/p/1001603817391019661074
2) 【DeepDive Open Datasets】 by @爱可可-爱生活
关键词：自然语言处理, 教育网站
[数据集] DeepDive Open Datasets [1] 经Stanfor... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-07
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1) 【52nlp上HMM相关文章索引】 by @52nlp
关键词：算法, HMM
HMM系列文章是52nlp上访问量较高的一批文章，这里做个索引，方便大家参考。 [1] [
2]
[1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODkzMzMwMQ==&mid=203765668&idx=1&sn=e0899d1267bf728b2a4b2de1869e0d06#rd
[2] http://www.52nlp.cn/hmm%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%96%87%E7%AB%A0%E7%B4%A2%E5%BC%95
2) 【TKDE： Tweet分割和在NER上的应用】 by @AixinSG
关键词：... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-08
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1) 【机器学习中距离和相似性度量方法】 by @陈晓鸣在硅谷
关键词：相似度量
《漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法》 [1] 真不错！通俗易懂，温故知新~ 主
要介绍机器学习和数据挖掘中一些常见的距离公式，包括： 闵可夫斯基距离 欧几里得
距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 马氏距离 余弦相似度 皮尔逊相关系数 汉明距离 杰
卡德相似系数 编辑距离 DTW 距离 KL 散度
[1] http://dataunion.org/11710.html
2) 【机器学习ML简史】 by @数盟社区
关键词：Blaise Pascal, Von Leibniz
【译文：机器学习ML简史】在科学技术刚刚萌芽的时候，科学家Blaise Pascal和Von
Lei... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-09
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1) 【孟凡东CNN用于机器翻译】 by @鲁东东胖
关键词：深度学习, 算法, 资源, PDF, 论文, 神经网络
#DL4NLP @Noah # 第一弹： 介绍下 @孟凡东_ICTNLP 的出色工作 （ [1] ），我们把
来自target的attention signal加入source encoding CNN的输入，得到了比BBN的模型
好的多neural network joint model (一个点的BLEU值提升), 这是和计算所 @刘群MT-
to-Death 老师的合作项目的初期工作的一部分
[1] http://arxiv.org/pdf/1503.01838v1.pdf
2) 【文本挖掘揭开印度菜的美味秘诀】 by @爱可可-... 阅读全帖
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机器学习日报 2015-03-10
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1) 【如何评价季逸超、Peak Labs 和 Magi 搜索引擎？】 by @熊辰炎
关键词：知识工程, 季逸超, 知识库
我在 @知乎 回答了【如何评价季逸超、Peak Labs 和 Magi 搜索引擎？】：谢邀。 这
应该是在知乎最适合我的一道题目。趁着失眠来答一部分。 利益相关： 我是做知识图
谱和搜索的PhD，我之前一半的funding来自CMU机器学习系的never ending lang… [1]
[1] http://zhi.hu/gsnY
2) 【机器学习交互速查表】 by @爱可可-爱生活
关键词：资源, 课程, 速查卡
[速查] 机器学习交互速查表 [1] Scikit-Learn官网提供，在原有的Cheat Sheet基础
上加... 阅读全帖
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1) 【中英文维基百科语料上的Word2Vec实验】 by @52nlp
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中英文维基百科语料上的Word2Vec实验: 最近利用gensim word2vec模块在中英文维基
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[1] http://www.52nlp.cn/?p=8198
2) 【extreme learning machines】 by @黄广斌-ELM
关键词：算法, 资源, PDF, 教育网站, 神经网络
ELM的主要目的是使机器学习同时达到高准确度，较少的人工干预和实时学习。和过去
几十年传统的神经网络算法和理论信条相反，ELM理论显示隐层节点很重要但许多种神
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理》，很多有意思的文章，例如 深度学习在自然语言处理中的应用，基于社会媒体的
预测技术，从问答系统看知识智能，拥抱社会智能，等等。 [1]
[1] http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/jsjtbbd.jsp?contentId=2851766225495
2) 【计算机辅助翻译推荐作者】 by @青鸟leo翻译之声
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该论文提出的LINE模型能够在单机上把大规模网络降维到低维空间表示，稍后我们将公
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2) 【概率图模型基础总结】 by @数盟社区
关键词：算法
【概率图模型基础总结】在这一过程中，模型往往是必须的，什么样的模型才是相对正
确的？这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域，包括模式识别、差错控
制编码等。概率图模型是解决这些问题的工具之一。 [1]
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1) 【神经网络语言模型】 by @火光摇曳Flickering
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程，详细讲解神经网络语言模型在各个阶段的形式，其中的模型包含NNLM[Bengio,2003
]、Hierarchical NNLM[Bengio, 2005], Log-Bilinear[Hinton, 2007],SENNA等重要变
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[论文]《Machine learning classification over encrypted data》R Bost, RA Popa
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的A/B test (分给不同组评审)，录用率仅16%。邀请了加州伯克利的Michael Franklin
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518条 [2] 视觉398条 [3] 书籍158本 [4] PDF 203个 [5] 幻灯片88张 [6] 您需要的
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1) 【柴静《穹顶之下》可能会、应该会改写的新闻学】 by @钛媒体
关键词：应用, 柴静, 新闻
【柴静《穹顶之下》可能会、应该会改写的新闻学】她给传统新闻学提出了一个问题，
那就是调查和深度报道除了专业性要求，能否代入记者情感？改变的，或许恰是过去百
年来，我们最津津乐道的传统“新闻专业主义”中，最桎梏传统新闻学面向互联网冲击
里，最陈腐和最教条的那些部分。 [1]
[1] http://www.tmtpost.com/198613.html
2) 【包装跨集装箱的通信协议】 by @高煥堂_台灣Docker論壇
关键词：虚拟化, Docker, 容器
#Docker集装箱# 我的第3篇Docker文章：<包装跨集装箱的通信协议>，敬请多指教。 [
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大数据日报 2015-03-02
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1) 【原创干货：数据挖掘方法及案例介绍（多页PPT）】 by @36大数据网
关键词：分析, 资源, 幻灯片
【原创干货：数据挖掘方法及案例介绍（多页PPT）】数据+人+工具+算法+知识+预测=
商业智能（BI）。在电信行业的应用： ❶ 如何发现电信客户的特征和分类 &#
10103;如何预测哪些即将流失的客户 ❸ 如何评价客户的贡献价值 ❹如
何判断客户的欺诈行为特征 ❺如何发掘我的潜在客户 [1]
[1] http://www.36dsj.com/archives/23565
2) 【DataCanvas开放环境数据可视化黑客松】 by @开放数据中国
关键词：分析, 开放数据, 可视化
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大数据日报 2015-03-03
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1) 【如何挑选合适的大数据或Hadoop平台?】 by @酷勤网-程序员的那点事
关键词：计算框架, Hadoop
《如何挑选合适的大数据或Hadoop平台?》IBM、Oracle、SAP、甚至Microsoft等几乎所
有的大型软件提供商都采用了Hadoop。然而，当你已经决定要使用Hadoop来处理大数据
时，首先碰到的问题就是如何开始以及选择哪一种产品。 [1] （来自： 百度空间）
[1] http://www.kuqin.com/shuoit/20150225/344912.html
长微博图：http://ww3.sinaimg.cn/large/a1ab8e59jw1epslmfxhnfj20c85zikjl.jpg
2) 【10x系列之C... 阅读全帖
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