论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:机器学习中一些有用的知识(二)
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为什么不去读顶级会议上的论文?适应于机器学习、计算机视觉和人工智能?
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KDD 2011 最佳工业论文中机器学习的实践方法-翻译
作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best...
EMNLP最佳长论文作者独家解读:别让机器学习放大性别偏见,其实男人也喜欢购物!
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Ian Goodfellow推荐论文:给机器学习增加防御就能解决鲁棒性问题?天真!
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用两万篇论文告诉你:机器学习在过去五年中发生了什么
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重磅 | ICML 2017最佳论文公布!机器学习的可解释性成热点
雷锋网(公众号:雷锋网)消息,8月6日,机器学习领域最具影响力的学术会议之一的ICML 2017在澳大利亚悉尼正式开幕。当天,除了举行多场Tutorial外,ICML还在官网正式公布了本次会议的最佳论文评选结果。在前线雷锋网AI科技评论的两位编辑(张驰和刘芳平)第一时间为大家带来获奖论文的报道。 本届ICML最佳论文的主题是,利用影响函数理解黑箱预测。机器学习中的一个关键问题就是,系统为何做...
深度 | Nature论文详解概率机器学习:从不确定性表征到自动建模(附论文)
机器如何从经验中学习?概率建模提供了一个框架,帮助我们理解什么是学习,也因此成为了设计可从经验数据中学习的机器的主要理论和实践办法。这种描述了如何表征和控制模型和预测的不确定性的概率框架,在科学数据分析、机器学习、机器人技术、认知科学以及人工智能领域中扮演着中心角色。这篇评论介绍了这种框架,并讨论了该领域的最新进展——即概率编程、贝叶斯优化、数据压缩以及自动模型发现。 机器学习概率框架的核心...
NeurIPS 2019杰出论文深度解读:窥视机器学习的核心问题
该论文的作者是:Ilias Diakonikolas(威斯康辛大学麦迪逊分校)、Themis Gouleakis(马克斯普朗克计算机科学研究所)、Christos Tzamos(威斯康辛大学麦迪逊分校)。论文地址:https://papers.nips.cc/paper/8722-di...
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