Rapid Distance-Based Outlier Detection via Sampling [PDF][BibTeX][Supplemental][Reviews]
"How to give a good research talk" by Simon Jones 视频:O网页链接html版讲义:O网页链接此公关于如何写作的讲义与视频以前推荐过,同时深受@刘洋THU@黄亮-算法时代大神的推崇
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【大数据分析悉力助推物联网解决水污染】在世界许多地方,对水的需求已经超过能负荷的程度,而且有许多地区也濒临水资源利用之不平衡,所以我们要珍惜水资源。水行业信息化面临重重挑战,中国水源污染严重,旱涝灾害尤其频繁。我国水资源管理和水环境保护问题也日益突出。O网页链接
收集核函数-Kernel Function,总结了各种各样的核函数,赞!O网页链接
【大数据(及其决策)的非公平性】《How big data is unfair - Understanding sources of unfairness in data driven decision making》O网页链接
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【近似最近邻搜索】《Searching for Approximate Nearest Neighbours》O网页链接参阅:O爱可可-爱生活
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Tez刚刚在sigmod上发了篇文章 Apache Tez: A Unifying Framework for Modeling and Building Data Processing ApplicationsO网页链接 Hive on Tez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala这些系统的区别和优缺点O如何选择满足需求的SQL on Hadoop系统
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【开源:Kaggle's CrowdFlower竞赛优胜方案】"Winning solution to the kaggle's CrowdFlower challenge" by Chenglong ChenO网页链接GitHub:O网页链接doc:O网页链接其实不做这这一步也能过0.72(甚至更好,我Doc里面Figure 2有35个sub的性能),只不过这个比赛数据有点小,另外kappa不太稳定,ensemble可以降低variance//@洒板是条狗:ensemble of 35 best Public LB submissions!//@尘绳聋:这个比赛的性能指标是kappa,除了常用的regression/softmax/pairwise ranking外, 我还尝试了使用XGBoost直接优化kappa(softkappa),以及实现了Hsuan-Tien Lin老师的两个Ordinal Regression算法,虽然单模型效果比不上regression,但对ensemble有所帮助。这部分也在Github上。多谢多谢。也恭喜你成为kaggle Top 10的大牛!这次比赛竞争异常激烈,半个月前top3的差距不到0.0001,最后我们在运气上稍占优势:)
卡耐基梅隆大学及微软研究院的研究人员研发出了一种可以根据上下文,自动匹配合适的表情回复的算法。让使用者瞬间增强网络幽默感。#我觉得俺这种完全跟不上时代的落后群众有救了##颜文字那波错过了,现在流行的Meme愈加苦手#O网页链接
Kddcup2015的结果终于揭晓,我和@MachineLearner,以及国外数家公司的大牛们组成的跨三大洲的联队“Intercontinental Ensemble”在全球八百多支队伍中获得第一名。感谢@学堂在线@清华MOOCs举办的精彩的比赛,感谢所有队友和对手的不懈努力,期待kdd会议上的交流学习。
如何计算F检验中效应量的置信区间?O网页链接 当学术期刊都开始要求报告效应量和置信区间时,才发现计算置信区间的工具如此缺乏,Smithson (2001)提供的SPSS脚本,对于学用ANOVA的人来说,是一个非常不错的选择。
【Walking in L.A.-道路人行危险评估热力图】由洛杉矶时报制作(图1-2)。基于各个路口的交通事故数据(涉及行人)O网页链接,定义评估体系,利用开源软件QGIS进行处理,再制作Leaflet图进行互动展示(图3-6)。作者详细披露了制作方法O网页链接成果链接O网页链接
Google Scholar统计NLP会议近5年论文被引排序。COLING中哈工大LTP列第6位,清华朱小燕老师组评论摘要列第16位;ACL中人大赵鑫Twitter关键词抽取列第28位;NAACL中朱老师组实体链指列第26位;EMNLP中赵鑫MaxEnt-LDA列第19位,我们关键词抽取工作列23位。国内单位继续加油。O网页链接
石文昌: 数据关联分析是价值也是威胁
微软的云服务已经支持Spark on Azure HDInsight了。
哪一种RNN的架构比较好?谷歌的ICML论文对比了LSTM和GRU:O网页链接 GRU的结构更简单,实验效果也不错,但不是LSTM可以通过简化参数得来的特例,所以Cho et al的设计是有技术含量的//@鲁东东胖:JS 说GRU是LSTM的一个special case, 不知道是不是真的... GRU的结构更简单,实验效果也不错,但不是LSTM可以通过简化参数得来的特例,所以Cho et al的设计是有技术含量的
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Markov Mixed Membership Models 【Empirical results demonstrate that Markov M3 performs well compared with tree structured topic models, and can learn meaningful dependency structure between topics】 【nCRP/nHDP 见OPoetNiu】
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玩了一下Facebook的快速原型开发工具origamiO网页链接还蛮好用的
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