机器学习日报 2015-02-10 语义分析的一些方法

2015-02-11 11:39:03 +08:00
 haoawesome

@好东西传送门 出品, 过刊见 http://ml.memect.com

订阅:给 hao@memect.com 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报

可点击加长版39条 http://ml.memect.com/archive/2015-02-10/long.html


语义分析的一些方法

@火光摇曳Flickering

关键词:经验总结, 自然语言处理, 博客, 行业动态

语义分析的一些方法 [1/2/3] [1] [2] [3] 语义分析,指运用各种机器学习方法,挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。腾讯广点通的高级工程师 vincentyao 从文本和图片两个角度讲述了语义分析的一些方法,并介绍了在广点通的一些应用。

[1] http://www.flickering.cn/?p=1055

[2] http://www.flickering.cn/?p=1057

[3] http://www.flickering.cn/?p=1059

 


15 部最优秀的 Bluemix 教程

@IBM_developerWorks

关键词:资源, 课程

#最新文章推荐# “编辑精选:15 部最优秀的 Bluemix 教程”,借助 Bluemix,通过与 IBM、第三方和开源服务合作,可以构建、部署、运行和管理几乎任何类型的应用程序。我们发表了大量 Bluemix 及其服务的内容,本文是 developerWorks 编辑团队选择的 15 部最优秀的 Bluemix 教程! [1]

[1] http://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-bestoflbluemix2014/index.html

 


Torch vs Theano

@爱可可-爱生活

关键词:深度学习, Python

[文章]《Torch vs Theano》 [1] Torch和Theano相比,性能和易用性都有一定优势,不过Theano植根Python,有天然优势,随着Lasagne和blocks一类封装工具出现,Theano易用性方面的缺陷也一定程度上被弱化了;作为完美主义,有机会还是要试试Torch的

[1] http://fastml.com/torch-vs-theano/

长微博图: http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1ep4d43y1cyj20mv1ms1kx.jpg

 


机器学习中的数据清洗与特征处理综述

@围大腹兴

关键词:数据质量, 特征工程

美团推荐团队又一力作:机器学习中的数据清洗与特征处理综述。欢迎讨论[嘻嘻] (评论给 @美团技术团队 机器学习中的数据清洗与特征处理综述 - 美团技术团队 [1] )

[1] http://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html

 


Deep ID3: Face Recognition

@金连文

关键词:深度学习, 视觉, 算法, Tang Xiaoou, Wang Xiaogang, 论文, 神经网络

继DeepID、DeepID2、DeepID2+之后,Tang Xiaoou、Wang Xiaogang教授团队再发新论文“Deep ID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks“ [1] 。 不知后续还会不会有Deep ID3+,Deep ID4, Deep ID5…,写论文若能像发布软件版本一样达到如此境界,是不是令人向往 …-: )

[1] http://arxiv.org/abs/1502.00873

1638 次点击
所在节点    机器学习
0 条回复

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/170092

V2EX 是创意工作者们的社区,是一个分享自己正在做的有趣事物、交流想法,可以遇见新朋友甚至新机会的地方。

V2EX is a community of developers, designers and creative people.

© 2021 V2EX