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为什么苹果在机器学习上投入很少？
来自 @也爱数据挖掘 好东西传送门整理
关键词：应用, 推荐系统
为什么苹果在机器学习上投入很少？苹果是一家科技公司，靠买高质量的硬件和软件赚钱，靠极致的设计和体验吸引用户，这些东西很少需要机器学习，库克都说了，苹果不分析你的邮件，不记录你的用户习惯，不搞什么个性化推荐 [1] [1] http://qr.ae/RHtC7p
NASARI 2.0——BabelNet同义词集(多语言)语义向量
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【数据+论文:NASARI 2.0——BabelNet同义词集(多语言)语义向量】”NASARI 2.0 semantic vector representations for BabelNet synsets in several languages” [1] Ref:《 NASARI: a Novel Approach to a Semantically-Aware Representation of Items》 (NAACL 2015) [1] http://lcl.uniroma1.it/nasari/
神经网络和函数式编程语言的对比
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关键词：深度学习, 算法, 神经网络
【Neural Networks, Types, and Functional Programming】 [1] 神经网络的RNN和函数式编程语言如Haskell那样的高阶函数有天然的对应关系，那么将函数式编程语言这些构造块和深度学习一结合，将产生出一种新的编程方式。 [1] http://colah.github.io/posts/2015-09-NN-Types-FP/
统计自然语言解析器BLLIP
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关键词：自然语言处理, Python, 代码, 统计
【开源:(Python)统计自然语言解析器BLLIP Reranking Parser】”BLLIP Parser is a statistical natural language parser including a generative constituent parser (first-stage) and discriminative maximum entropy reranker (second-stage).” GitHub: [1] [1] https://github.com/BLLIP/bllip-parser
层次神经语言模型HNLM
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关键词：应用, 资源, 自然语言处理, PDF, 推荐系统
用层次神经语言模型HNLM在数据流中同时学习文档及其词的表示：一个HNLM对文档序列建模，另一个对词序列建模。Hierarchical Neural Language Models for Joint Representation of Streaming Documents and their Content [Djuric,WWW15] [1] 个性化推荐学习用户相关隐藏偏好 [1] http://www.www2015.it/documents/proceedings/proceedings/p248.pdf
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