每日论文 | 数据处理模型选择方法概览；用深度学习对Airbnb房源排名；用深度学习去除激光光斑

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Modern Selection Techniques——An Overview

在大数据时代，分析师们通常会探索不同的统计模型或机器学习模型，对数据进行预测，探索未来形势。无论数据的拟合过程如何，关键的一步就是选择最合适的模型。模型选择是数据分析中的重中之重，在这篇论文中，我们提出了有关目前数据分析模型选择的实用建议。

地址：https://arxiv.org/abs/1810.09583

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Applying Deep Learning To Airbnb Search

Airbnb通过机器学习进行房源排名是他们的成功案例之一。大多数都是由Gradient boosted局册数模型得来的。但是得出的结果会随着时间停滞，没有进步。这篇论文讨论了如何用神经网络打破僵局。我们并没有将新的建模技术边界扩张，而是在神经网络中找到适合现实生活应用的元素。

地址：https://arxiv.org/abs/1810.09591

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DeepLSR：Deep learning approach for laser speckle reduction

我们提出了一种深度学习方法，能够减少图片中的激光光斑。其中我们训练了一个生成对抗网络，用于图像到图像的转移，将图像从源域转移到目标域。最终结果比传统方法表现得更好。

地址：https://arxiv.org/abs/1810.10039