@好东西传送门 出品, 过刊见 http://ml.memect.com
订阅:给 [email protected] 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报
可点击加长版45条 http://memect.co/ml-list-2015-01-06
@ML_Yuens
关键词:算法
机器学习中使用「正则化来防止过拟合」到底是一个什么原理?为什么正则化项就可以防止过拟合? 知乎 [1]
[1] http://www.zhihu.com/question/20700829
@TECH2IPO
关键词:经验总结, 语音, 新闻
在全世界的科技媒体都在报道 CES 大会上的新潮设备时,语音识别初创公司 Wit.ai 悄然发布了一篇博客,宣布正式加入 Facebook 大家庭。 [1]
[1] http://tech2ipo.com/94263?utm_source=sinaweibo&utm_medium=sinaweibo_AD&utm_campaign=weibo
@王威廉
关键词:会议活动, 资源, AAAI, Jerry Zhu, PDF, 会议
AAAI 2015的录取论文和安排出来了: [1] Jerry Zhu大神是Blue Sky Award得主之一,演讲的题目是Machine Teaching: An Inverse Problem to Machine Learning and an Approach toward Optimal Education 让人非常期待。
[1] http://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2015/aaai15schedule.pdf
@上微博的猫V
关键词:算法
[平均值和数学期望有多近] 一组变化独立同分布的随机变量,若是变化范围有限,它们的平均值应该很接近它们的数学期望,特别是随机变量个数很多的时候。一个鲜明的例子是掷硬币:假设硬币以概率p掷成正面。如果我们掷n(n是一个比较大的数)次硬币,其中有m次为正… [1]
[1] http://www.rustle.us/?p=286
@这个字读劬
关键词:算法, SVM
[支持向量机(SVM)是否适合大规模数据?] @Chen_1st : 关于什么是大规模机器学习,可以参考[1, 2, 3]的讨论。显然,大小是个相对的概念,在机器学习的语境下也不例外,什么是大规模,这很大程度上取决于你所面对的应用以及可用的计算资源。在互联… [1] (分享自 @知乎 )