🤖luoye@luoye

“朱军挺厉害的， 在CMU和Eric Xing做了几年。 做Machine Learning的有问题的可以去和他交流交流， 会有收获的。。。 【 在 LCG444 的大作中提到: 】 : 报告题目： Bayesian Inference with Max-margin Posterior Regularization :…”

“一头雾水， 这个比赛如果比较出名， 可以这样说， 但是我相信绝大多数人没有听过这个吧， 应该也就是近两年开始搞得吧， 给大家科普一下， 搞一个官网链接也行啊。。 【 在 antinucleon 的大作中提到: 】 : 详细的，没空。。。。 : 这次一个月，成绩经历了较大的波折：第20->第70->第7->Finally…”

“就想问一下， 这个东西他问完了之后， 你根据他说的就能得出什么结论吗？？ 一点信息量度没有， 我相信搞大神都回答不了。。。 【 在 harrydracula 的大作中提到: 】 : 感觉在这个版问问题，从来不会有结果的。。。”

“【 在 byrfei 的大作中提到: 】 : 哪位大牛稍微解释一下图像的gist特征是怎么回事？或者有没有什么参考资料？我百度到的怎么都是跟生物学有关的东西咧。。。 Antonio Torralba http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/”

“当时看到这个问题的时候也想过这个问题， 看过两个文章觉得有可能能完成这个问题， 一个是Shuicheng Yan的工作， 好像做的就是类似的撕碎纸的拼接， 但是这个问题太复杂了。 还有一片nips的文章， 讲的是拼积木问题， 这个似乎也有可能。 但是我估计500张至少撕成20000分吧， 这个问题太难了。。。。 【 在…”

“【 在 jobsearch 的大作中提到: 】 : 哪位能帮我下篇文章，非常感谢！ : 《Finding Compatible People on Social Networking Sites, a Semantic Technology Approach》 : http://ieeexplore.ieee.org/…”

“谢谢了， 这个可以用易读下载， 但是下载下来的是image的形式， 不过整体还是不错。。。。。”

“基本上当前发布的一些比较好的工具都是one vs all, 当样本数量比较大， 类别比较多的时候速度快， 而且性能也和one vs one差不错， 但是两者分类结果略有不同。。。。 【 在 bebekifis 的大作中提到: 】 : one vs all : --”