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WSDM教程：面向网络搜索和自然语言处理的深度学习
来自 @爱可可-爱生活 好东西传送门整理
关键词：会议活动, 深度学习, 应用, 资源, 自然语言处理, Jianfeng Gao, PDF, WSDM, 会议, 信息检索
【幻灯:面向网络搜索和自然语言处理的深度学习(DSSM/RNN)】《Deep Learning for Web Search and Natural Language Processing》by Jianfeng Gao [Microsoft] (WSDM 2015) [1] 云: [2] [1] http://research.microsoft.com/pubs/238873/wsdm2015.v3.pdf
[2] http://pan.baidu.com/s/1i3xpHTr
结构最大熵模型SME
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关键词：会议活动, 算法, Corinna Cortes, ICML, 会议, 集成学习, 期刊
结构最大熵模型SME，提升L1正则的最大熵算法 Structural Maxent Models [Cortes,ICML15] 条件SME/多项LR，联系二类/多类深度Boosting算法 [1] 最大熵模型很方便的加入各种特征，如输入变量的阈值函数。“结构”指从复杂性不断增加的函数族中选择特征，但更复杂模型的总参数权重要递减 [1] http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/cortes15.html
看不见正脸的人脸识别
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关键词：会议活动, 深度学习, 视觉, 资源, CVPR, PDF, 会议
个人识别看不见正脸怎么办？CPVR’15上面一篇文章 [1] 采用Deep Learning综合其他线索，较好地解决了这个问题，来自Facebook，基于DeepFace。 [1] http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Zhang_Beyond_Frontal_Faces_2015_CVPR_paper.pdf
机器学习技术在篮球运动数据分析中的作用
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关键词：资源, 视频
推荐一个讲座：The math behind basketball’s wildest moves 机器学习技术在篮球运动数据分析中的作用 [1] [1] https://www.ted.com/talks/rajiv_maheswaran_the_math_behind_basketball_s_wildest_moves
卡内基梅隆SELECT实验室开源代码
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关键词：会议活动, 算法, AISTATS, CRF, ICML, UAI, 会议, 教育网站
卡内基梅隆SELECT实验室开源代码. 1)并行坐标下降解L1正则风险最小化: 并行LASSO和稀疏LR [ICML11] 2)基于GraphLab的并行Gibbs采样 [AIStats11] 3)GraphLab:并行机器学习框架 [UAI10] 4)并行马尔科夫随机场MRF推理 树条件随机场CRF结构学习 分布式因子图推理 子模函数优化 [1] [1] http://www.select.cs.cmu.edu/code/index.html
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