# 机器学习日报 2015-02-06 词向量性能测试脚本

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词向量性能测试脚本

@蒋振超

关键词：经验总结, Jeffrey Pennington, Omer Levy, Python, Richard Socher, Tomas Mikolov, 博客

Mikolov、Socher、Levy、Pennington这些人提出的词表达训练模型是怎么测试的呢？我的最新博客：word analogy task以及python的词向量性能测试脚本 [1] ，求转发，求出名

[1] http://chaoslog.com/word-analogy-taskxiang-jie-ji-pythonban-ben-de-ce-shi-jiao-ben.html

IBM为沃森增添权衡分析等5项新测试服务

@Linuxeden开源社区

关键词：视觉, 语音, 自然语言处理

[IBM为沃森增添权衡分析等5项新测试服务] 据外媒报道，近日，IBM宣布为沃森开发者云端(Watson Developer Cloud)引进5项新的测试服务内容：语音到文本、文本到语音、视觉识别、概念理解、权衡分析。其中，权衡分… [1]

[1] http://www.linuxeden.com/html/itnews/20150206/158986.html

从零开始理解文本

@G_Auss

关键词：深度学习, 自然语言处理, Xiang Zhang, Yann Lecun, 论文, 情感分析

我们的论文《从零开始理解文本》（Xiang Zhang, Yann LeCun, Text Understanding from Scratch）已放到Arxiv上！其思想是把卷积网络直接用到字符上，在大数据集上取得了特别好的结果。在亚马逊商品评论情感分析中准确度比词袋好10%-20%，在中文新闻分类上也得到了不错的结果。 [1]

[1] http://arxiv.org/abs/1502.01710

Alex Smola在CMU新一期的机器学习入门课程

@NLPJob

关键词：资源, Alex Smola, 课程, 视频

机器学习大神Alex Smola在CMU新一期的机器学习入门课程”Introduction to Machine Learning“近期刚刚开课，课程4K高清视频同步到Youtube上，目前刚刚更新到 2.4 Exponential Families，课程主页 [1] ，课程视频playlist [2] , 感兴趣的同学可以关注，非常适合入门

[1] http://alex.smola.org/teaching/10-701-15/

[2] https://www.youtube.com/playlist?list=PLZSO_6-bSqHTTV7w9u7grTXBHMH-mw3qn

Twitter时间序列异常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍

@爱可可-爱生活

关键词：经验总结, 算法, R语言, 博客, 异常检测

[文章]《Introducing practical and robust anomaly detection in a time series》 [1] Twitter技术团队对前段时间开源的时间序列异常检测算法(S-H-ESD)R包的介绍，其中对异常的定义和分析很值得参考，文中也提到——异常是强针对性的，某个领域开发的异常检测在其他领域直接用可不行

[1] https://blog.twitter.com/2015/introducing-practical-and-robust-anomaly-detection-in-a-time-series

长微博图： http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eoz8br2wk2j20jv3m6e6c.jpg