随着机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)论文发表的迅速发展,利用不同的媒介进行适当的交流和总结研究趋势和进展变得越来越重要和有用。

在这次演讲中,我将分享一些技巧和技巧,如何写有效的论文总结基于ML和NLP发表的论文。重点是如何写一篇紧凑,清晰,负责任,有效的文章。

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How to write an effective ML or NLP paper summary_.pdf
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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