机器学习日报 2015-02-27 数据挖掘比赛入门，以去年阿里天猫推荐比赛为例

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机器学习日报 2015-02-27

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数据挖掘比赛入门，以去年阿里天猫推荐比赛为例

@小斯never

关键词：应用, 资源, 行业动态, 推荐系统

针对去年的比赛重新做了个梳理，希望更适合纯新手。写的不好的地方请留言哈，还在修改的。 通过 @微盘 分享了一个文件: 数据挖掘比赛入门_以去年阿里天猫推荐比赛为例.docx, 欢迎大家下载分享! [1]

[1] http://vdisk.weibo.com/s/duAzytstNk6eB

　

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从用户，时间，位置和文本四个方面对tweets建模

@AixinSG

关键词：应用, 自然语言处理, 统计, 推荐系统, 信息检索, 袁泉

袁泉的文章 “Who, Where, When and What: a Non-parametric Bayesian Approach to Context-aware Recommendation and Search for Twitter Users” 刚刚在TOIS发表。文章提出了一个贝叶斯非参模型，能够同时从用户，时间，位置和文本四个方面对tweets建模。 [1] @勤奋的无忌 ，

[1] http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2699667

　

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《白云书园》之数字时代

@rickjin

关键词：经验总结, 资源, 博客, 书籍, 统计

《白云书园》之数字时代（1、2、3） [1] [2] [3] 大神闲云以多年统计学闭关修炼之功，撰写数字时代系列故事，在大数据盛行、机器学习满大街飞的时代，以诙谐幽默的方式来调侃八卦统计采样、大数据、模型检验。幽默调侃之后暗藏冷思考。

[1] http://www.flickering.cn/?p=1221

[2] http://www.flickering.cn/?p=1224

[3] http://www.flickering.cn/?p=1226

　

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集体过滤的分布式表示模型

@张俊林say

关键词：深度学习, 应用, 论文, 推荐系统

我们使用深度学习在推荐系统做了些应用，虽然方法比较简单，但是实验结果表明可以达到相当不错的效果，这个方向值得深入研究，具体方法可以参考如下论文 [1] 。

[1] http://arxiv.org/abs/1502.04163

　

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Data Science At Zillow

@爱可可-爱生活

关键词：资源, Python, 幻灯片, 数据科学

[幻灯]《Data Science At Zillow》 [1] Python Data Science Meetup [2] 上的报告，Zillow团队分享大规模数据处理和机器学习方面经验，另有note一篇: [3] 合成版PDF: [4] via: @phunter_lau http://weibo.com/1770891687/C6bOU2Ffx

[1] http://www.slideshare.net/NicholasMcClure1/python-datascienceatzillow/1

[2] http://www.meetup.com/seattle-python-data-science/events/219015985/

[3] http://workinganalytics.com/zillow-opens-the-kimono-reveals-r-python-and-graphlab-create-underneath/

[4] http://pan.baidu.com/s/1bn6MHyv

长微博图： http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1epnlhln3lvj20so3cg7wh.jpg