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“Mining of Massive Datasets” 官網(wǎng)O網(wǎng)頁鏈接责嚷，英文好的同學(xué)也可以直接看最新的英文版材料眉睹，包括斯坦福大數(shù)據(jù)相關(guān)課程資料以及兩個版本的英文ebook组哩，官網(wǎng)已經(jīng)無私放出? 斯坦福大學(xué)“web挖掘”課程精華骇陈，聚焦大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘锅劝。內(nèi)容包括分布式文件系統(tǒng)泊业、搜索引擎技術(shù)遂庄、頻繁項(xiàng)集挖掘古戴、聚類算法掰盘、廣告管理及推薦系統(tǒng)、社會網(wǎng)絡(luò)圖挖掘和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)等赞季。試讀：O【試讀】《大數(shù)據(jù)：互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理（第2版）》.pdf

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我發(fā)表了文章 <?IJCAI-15文本摘要論文5篇>O?IJCAI-15文本摘要論文5篇Multi-Document Abstractive Summarization Using ILP based Multi-Sentence Compression, Siddhartha Banerjee, The Pennsylvania State University.O網(wǎng)頁鏈接Reader-Aware Multi-Document Summ

[ICML15] Universal Value Function ApproximatorsO網(wǎng)頁鏈接DeepMind出品撒遣。先對少量目標(biāo)學(xué)習(xí)值函數(shù)邮偎，再推廣到整個目標(biāo)空間。在吃豆游戲上實(shí)驗(yàn)义黎，學(xué)會若干次吃掉某一個豆后禾进，可推廣到吃掉另一個豆，看來要吃完所有豆廉涕，DeepMind還有很長的路要走……

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edX上的“Scalable Machine Learning”將于下周一（6月29日開課）O網(wǎng)頁鏈接蒙秒，今早收到郵件提醒，week0的資料已經(jīng)放出宵统，主要包括課程的大致介紹晕讲，環(huán)境的設(shè)置，以及與另一門Spark課程“Introduction to Big Data with Apache Spark”O網(wǎng)頁鏈接的關(guān)系马澈，感興趣的同學(xué)可以關(guān)注瓢省。

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本來覺得lda已經(jīng)沒有什么意思了，最近發(fā)現(xiàn)實(shí)際場景用好也非常重要且有趣掌动。以前太慢四啰，工業(yè)級成功案例并不多，現(xiàn)在速度不再是約束粗恢，希望lda在大規(guī)模應(yīng)用中發(fā)揮出它的優(yōu)勢柑晒，特別是無監(jiān)督學(xué)習(xí)獨(dú)特的優(yōu)勢，直到它成為最有用的十個機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一眷射，取代svd在協(xié)同推薦中角色匙赞。適合推動這個發(fā)展的人不多。妖碉。
在CF中的主要角色已經(jīng)從傳統(tǒng)的MF轉(zhuǎn)化到基于特征的分解模型(svdfeature, fm)和匹配模型涌庭，通過特征獲得更簡單的定制，在這點(diǎn)上是LDA的短板欧宜。不過反過來說坐榆，因?yàn)槎ㄖ撇蝗菀祝匀菀装l(fā)論文冗茸。

論文《How to Generate a Good Word Embedding?》已傳arXiv席镀。文章總結(jié)了主流詞向量模型，并從模型夏漱、語料豪诲、參數(shù)三方面分析生成詞向量的要點(diǎn)。論文地址：O網(wǎng)頁鏈接中文導(dǎo)讀：O網(wǎng)頁鏈接? 我感覺不是數(shù)據(jù)越小簡單模型越好挂绰，而是數(shù)據(jù)越稀疏簡單模型越好屎篱。一個大規(guī)模數(shù)據(jù)如果平均每個對象出現(xiàn)次數(shù)非常少，應(yīng)該還是簡單模型好葵蒂。//@魯東東胖: //@董力xp: 1. 語料比模型選擇更重要2.語料領(lǐng)域比規(guī)模更重要3.數(shù)據(jù)越小芳室，簡單模型越好4.對具體任務(wù)，一般50維以上提升變小5.模型迭代次數(shù)選擇很重要刹勃。

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編譯器詞法分析Lex、C語言標(biāo)準(zhǔn)I/O庫前身翔脱、對C語言發(fā)展有重要貢獻(xiàn)的Mike Lesk在PNAS15發(fā)表評論文章：有多少論文不是原創(chuàng)的O網(wǎng)頁鏈接1）文章提到arXiv的抄襲 2）文章說浙大為發(fā)表在Science或Nature論文獎勵3萬美元? 引用約三千了 JPA Ioannidis 2005O網(wǎng)頁鏈接//@JYaoTheGunner: 結(jié)合Why Most Published Research Findings Are False食用風(fēng)味更佳……?

引用過萬提出Gibbs采樣和證明模擬退火收斂性PAMI84模式識別兄弟Geman(哥Donald; 弟Stuart,博導(dǎo)Chernoff) PNAS15計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的圖靈測試, 問答方式而不是檢測和定位的準(zhǔn)確性O網(wǎng)頁鏈接

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【Maxout Networks的(交互式)介紹】《Maxout Networks》O網(wǎng)頁鏈接

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【基于Spark的并行隨機(jī)學(xué)習(xí)算法開發(fā)框架Splash】by Yuchen ZhangO網(wǎng)頁鏈接GitHub:O網(wǎng)頁鏈接

【大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)】本報(bào)告將向大家分享了大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方面的話題和研發(fā)成果奴拦， 將以廣告大數(shù)據(jù)上的點(diǎn)擊率預(yù)估，介紹大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)問題的區(qū)別届吁，大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的問題错妖，大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的過程，并介紹最新的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)疚沐。O網(wǎng)頁鏈接

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最新對Nvidia Maxwell架構(gòu)提供多GPU支持的0.9版發(fā)布【Nervana Systems的開源深度學(xué)習(xí)框架neon發(fā)布】值得關(guān)注暂氯！GitHub:O網(wǎng)頁鏈接文檔:O網(wǎng)頁鏈接報(bào)道《Nervana open-sources its deep-learning software, says it outperforms Facebook, Nvidia tools》O網(wǎng)頁鏈接橫向評測結(jié)果O愛可可-愛生活?

[視頻]《General Sequence Learning using Recurrent Neural Networks》O網(wǎng)頁鏈接Alec Radford講的用RNN做文本序列分析(學(xué)習(xí)) 云:O網(wǎng)頁鏈接Alec Radford的Passage:O愛可可-愛生活? clip.mn上的標(biāo)注版本：O網(wǎng)頁鏈接

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