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李航博士

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    今天收到清华大学出版社寄来的最新版《统计学习方法》（２０１４年８月第７次印刷）。这次印２，５００册，已印总数１８，５００册，据说在同类书籍中是相当可观的数字，为能得到大家的支持而感到欣慰。最新勘误表：🔗 网页链接
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    机器学习已成为人工智能的核心技术，大胆预测未来，机器学习还会成为计算机科学的核心技术，因为智能化是计算机发展的大趋势。
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    香港百年以前还是老虎出没的地方,猎虎是当时港英政府警务工作之一。真让人不敢想象。比如,“上水之虎”是1915年在新界上水附近被击毙的一只猛虎,网上可以搜到照片。又一个例子说明人类才是最凶残的动物。
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    位于西雅图Pike Market Street上的第一家星巴克咖啡店,1971年开张。现在星巴克在全球已拥有一万二千以上的连锁店。
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    与Daxin Jiang，Jian Pei合著的综述论文《Mining Search and Browse Logs for Web Search：A Survey》将发表在ACM TIST上。共42页，对近十年来，用于互联网搜索的日志数据挖掘技术做了全面与详细的介绍。 🔗 网页链接 @姜大昕
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    推荐三篇#WSDM2013#论文，有我的bias。1. Characterizing and Curating Conversation Threads: Expansion, Focus, Volume, Re-entry. 2. Co-Factorization Machines: Modeling User Interests and Predicting Individual Decisions in Twitter. 3. Learning to Rank for Spatiotemporal Search.
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    参加WSDM2013之后的感受。1. 论文的质量普遍很高。2. Social Network, Social Media相关的论文(约20篇)有许多新颖问题与创新解法。3. Search相关的论文比预想的要多（约23篇），多是已有问题的深入研究。#WSDM2013#
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    杨强教授在WSDM2013上做主题报告。Big Data, Lifelong Machine Learning and Transfer Learning.
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    IJCNLP 2013: The 6th International Joint Conference on Natural Language Processing, October 14-19, 2013, Nagoya Congress Center, Nagoya, Japan 🔗 网页链接 欢迎投稿。
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    推荐！《现代信息检索》第二版，Ricardo Baeza-Yates & Berthier Ribeiro-Neto著，黄萱菁、张奇、邱锡鹏译，机械工业出版社出版。
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    神经网络与传统机器学习（如SVM）的竞争确实惨烈。NIPS的特邀报告上，Hinton幽默地开场：“我今天想告诉大家，其实过去这些年大家没有必要来参加NIPS。”讲演过后，机器学习大老Tom Dietterich 跳出来叫板：“我的学生告诉我，程序里有bug和regularization起作用很难区分。”（指Deep Learning有bug）
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    NIPS 2012 Best Student Paper Award: Robert Gens, Pedro Domingos, Discriminative Training of Sum-Product Networks. 非常有意思，图片分类上准确率超过了SVM。Deep Learning 要更火了。
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    回复@言语挖挖: Nick Craswell (http://t.cn/aKtHZO说过一句有意思的话：“你有多少篇发表在SIGIR上的论文，大概就有同样数目被SIGIR拒掉的论文。” //@言语挖挖: 转发此微博:李老师有自己亲身的例子吗

    @佚名

    13 years ago
    规律3证据：Thorsten Joachims的关于click through的论文，引用率很高。他跟我说，那篇论文先是被SIGIR踢出来，改投KDD才发出去的。John Lafferty在MSRA讲演时曾说“我们应该写被人拒的论文”。他说的就是这种论文。
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