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    【Using Gradient Boosted Trees to Predict Bike Sharing Demand】🔗 网页链接 GraphLab中GBDT作者之一Jay (Haijie) Gu的文章,一步步教大家用GraphLab中的GBDT完成Kaggle Bike Sharing Demand竞赛,号称5分钟下数据,30分钟窜到the top of the leader board。
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    【Machine Learning Theory: An Introductory Primer】🔗 网页链接 机器学习最基本的入门文章,适合零基础者。
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    【Science上发表的超赞聚类算法】🔗 网页链接 昨天说的Science新Paper:Clustering by fast search and find of density peak很快就有国内同学follow了,转一个。这个算法非常简单明了,但确实很有道理,希望能找到很好的应用。
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    【再谈机器学习和手工系统:人和机器谁更聪明能干?】🔗 网页链接 继续这两天Google搜索用规则系统的讨论,@立委_米拉 李维老师的观点是:1.优秀的人更聪明,2.人并不总比机器能干。再复杂的规则系统如果分好模块,也是非常可控的。
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    【Deep Search】🔗 网页链接 Deep Learning的火让搜索引擎也眼红了,出了个Deep Search的概念。看起来是利用知识图谱等自然语言理解技术的搜索引擎,只是强调在预处理、索引、查询各个阶段都需要使用深度的语言理解技术。
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    【Machine Learning Done Wrong】🔗 网页链接 作者总结了机器学习七种易犯的错误:1.想当然用缺省Loss;2.非线性情况下用线性模型;3.忘记Outlier;4.样本少时用High Viriance模型;5.不做标准化就用L1/L2等正则;6.不考虑线性相关直接用线性模型;7.LR模型中用参数绝对值判断feature重要性。
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    LeCun在Reddit Ask Me Anything栏目的精彩回答:🔗 网页链接 干货一箩筐,得慢慢啃。NLP是下一个DL的前沿阵地;现在的成就基本是监督的,长期看好非监督;是个贝叶斯中立者,不看好计算机视觉非参数贝叶斯;真正的智能是有情感的;不看好大规模训练采用专用硬件,GPU还是主流,Xeon Phi有希望
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    【Spark中国峰会】http://t.cn/8spRUZi“2014 中国Spark技术峰会”(Spark Summit China)将于2014年4月19日召开,国内外Apache Spark社区成员和企业用户将第一次齐聚北京。来自AMPLab、Databricks、Intel、淘宝、网易等公司的Spark贡献者及一线开发者将分享在生产环境中使用Spark及相关项目的内容。
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    【Word2vec资料汇总】🔗 网页链接 Word2vec官方资源;Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型;Deep Learning实战之word2vec。欢迎补充~
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