机器学习日报2015-08-13 @北冥乘海生 《计算广告》 等32条

2015年8月14日 | By News | Filed in: News.

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@北冥乘海生 《计算广告》

来自 @龙星镖局 好东西传送门整理

关键词:洪涛, 课程, 刘鹏, 书籍

@北冥乘海生 的著作《计算广告》下月即将开卖,强烈推荐给大家。值得推荐的理由:1)世界第一本关于计算广告的书籍;2)刘鹏老师是该领域理论实践都资深的专家;3)本书是经受考验的《计算广告》课程的升级版;4)本书章节划分清晰,读者可自行选择精读;5)业内30位大家推荐;6)我准备预订两本。

@北冥乘海生 《计算广告》

Russ Salakhutdinov在蒙特利尔深度学习暑期学校上的幻灯片

来自 @王威廉 好东西传送门整理

关键词:深度学习, 资源, PDF, Russ Salakhutdinov, 幻灯片, 课程

多伦多大学教授Russ Salakhutdinov在刚刚进行的蒙特利尔深度学习暑期学校上的幻灯片。1 [1] 2 [2] 其他课程幻灯片 [3] [1] http://www.iro.umontreal.ca/~memisevr/dlss2015/talk_Montreal_part1_pdf.pdf

[2] http://www.iro.umontreal.ca/~memisevr/dlss2015/talk_Montreal_part2_pdf.pdf

[3] https://sites.google.com/site/deeplearningsummerschool/schedule

Elasticsearch添加中文分词

来自 @jianfengye110 好东西传送门整理

关键词:应用, 自然语言处理, 数据库, 信息检索

#技术导读# 为Elasticsearch添加中文分词,对比分词器效果 Elasticsearch中自带的分词器弱爆了,文章给了如何安装IK,并且进行比较 [1] [1] http://keenwon.com/1404.html

考虑词序和字符序的神经词嵌入

来自 @iB37 好东西传送门整理

关键词:会议活动, 算法, 自然语言处理, ICML, 会议, 期刊, 神经网络

考虑词序和字符序的神经词嵌入, 在词类比任务尤其是句法任务上效果好。Modeling Order in Neural Word Embeddings at Scale [Trask,ICML15] 模型:Partitioned Embedding Neural Network Model (PENN) [1] [1] http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/trask15.html

考虑词序和字符序的神经词嵌入

KDD2015 Google:预测广告算法的长期效果

来自 @zwner 好东西传送门整理

关键词:算法, 资源, PDF

KDD2015上Google有一篇有趣的论文:预测广告算法的长期效果。 [1] 既然短期效果和长期效果可能不太一致,那就直接建一个线性模型,通过短期效果的指标去预测长期的CTR提升比例。最后的模型考虑的因素很简单:广告的CTR以及登陆页面的质量。 [1] http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/w.zhang/pubpapers/google-long-term.pdf

KDD2015 Google:预测广告算法的长期效果

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