1 (2012-6-18 13:59:40)
时间：7月8号（周日）下午两点半 地点：叁号会所 主讲人：王东，中国人民大学科学哲学博士生 讲稿： 视频：, 简介： 这一次讲的不是数学，而是如何理解数学！会证明不等于理解！ 复分析中的欧拉公式，被称为上帝公式，在英国期刊《物理世界》读者投票选出世界十大最伟大公式中排第二。它用最简洁的方式把数学不同分支中的最常见的5个量e、 、i、0、1联系在一起，显示了了经典数学诸多分支（算术、代数、几何、解析几何、三角几何、微积分、复变函数）之间深刻的联系。 在初等复分析中，我们可以用微积分证明它，但是，我们真正的‘理解’它么，就像我们理解 是3个2相乘一样？作为虚数单位的i如何与 相乘，作为自然底数的...
讲稿 视频1 视频2
时间：7月8号（周日）下午两点半 地点：叁号会所 主讲人：王东，中国人民大学科学哲学博士生 讲稿： 视频：, 简介： 这一次讲的不是数学，而是如何理解数学！会证明不等于理解！ 复分析中的欧拉公式，被称为上帝公式，在英国期刊《物理世界》读者投票选出世界十大最伟大公式中排第二。它用最简洁的方式把数学不同分支中的最常见的5个量e、 、i、0、1联系在一起，显示了了经典数学诸多分支（算术、代数、几何、解析几何、三角几何、微积分、复变函数）之间深刻的联系。 在初等复分析中，我们可以用微积分证明它，但是，我们真正的‘理解’它么，就像我们理解 是3个2相乘一样？作为虚数单位的i如何与 相乘，作为自然底数的...
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1 (2012-5-15 8:40:46)
时间：5月26日（周六）下午2点半 地点：叁号会所 主讲人：Miner 录音： 讲稿： 视频：, 主要内容：推荐系统的科普介绍 + 现场讨论（业界应用、未来发展）简介：-- 工业界：为什么要做推荐与个性化？背景：从2010到2012，推荐与个性化愈演愈热，各大公司热捧的原因何在？推荐与个性化真的有“钱景”吗？* Facebook：未来所有媒体都将个性化* Twitter：个性化服务是最大挑战* 百度：百度新首页，引入“推荐引擎技术”* 360浏览器：个性化导航+推荐引擎* 搜狗：“探索引擎”注重用户个性化需求* 淘宝：个性化产品推荐* 豆瓣：首页主打“豆瓣猜”* ……-- 学术界：Netflix百万美元竞赛怎样影响了推荐算法研究？为什么最终Netflix没有...
讲稿 视频1 视频2 录音
时间：5月26日（周六）下午2点半 地点：叁号会所 主讲人：Miner 录音： 讲稿： 视频：, 主要内容：推荐系统的科普介绍 + 现场讨论（业界应用、未来发展）简介：-- 工业界：为什么要做推荐与个性化？背景：从2010到2012，推荐与个性化愈演愈热，各大公司热捧的原因何在？推荐与个性化真的有“钱景”吗？* Facebook：未来所有媒体都将个性化* Twitter：个性化服务是最大挑战* 百度：百度新首页，引入“推荐引擎技术”* 360浏览器：个性化导航+推荐引擎* 搜狗：“探索引擎”注重用户个性化需求* 淘宝：个性化产品推荐* 豆瓣：首页主打“豆瓣猜”* ……-- 学术界：Netflix百万美元竞赛怎样影响了推荐算法研究？为什么最终Netflix没有...
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1 (2012-5-4 14:02:10)
时间：5月6号下午两点半 地点：海淀区三号会所（地址路线见 ） 费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的] 主讲人： 王钺 讲稿： 多贝在线教室： 统计学习读书会已经进行了五期，其中我们一起学习了很多内容 高斯假设下的分类与降维（QDA, LDA） Logistic Regression Sparsity Random Forest 过程中我们也讨论了很多有趣的问题，例如： 为什么Logistic Regression中使用Sigmoid transform？ 为什么在回归或者分类问题中进行变量选择？ 为什么添加了L1约束的线...
时间：5月6号下午两点半 地点：海淀区三号会所（地址路线见 ） 费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的] 主讲人： 王钺 讲稿： 多贝在线教室： 统计学习读书会已经进行了五期，其中我们一起学习了很多内容 高斯假设下的分类与降维（QDA, LDA） Logistic Regression Sparsity Random Forest 过程中我们也讨论了很多有趣的问题，例如： 为什么Logistic Regression中使用Sigmoid transform？ 为什么在回归或者分类问题中进行变量选择？ 为什么添加了L1约束的线...
1 (2012-4-19 16:41:49)
本周的主题是random forest, 主讲人王璠(Dreamtree). 主讲人王璠是中科院研究生，对random forest有实际的科研与应用经验。 这次活动中他将给我们介绍random forest的基础，相关理论，以及多方面的应用，例如: Human pose recognition (Kinect) Image segmentation Key point matching Object Tracking Random Forest凭借在大数据集上的卓越表现（易于并行，训练和测试速度快，推广性好等等） 近几年成为了工业界最受欢迎的算法之一，在计算机视觉， 生物信息学以及数据挖掘中都有越来越广泛的应用。 最有影响力的应用首推kinect中的human pose recognition。值得一提的是该产...
本周的主题是random forest, 主讲人王璠(Dreamtree). 主讲人王璠是中科院研究生，对random forest有实际的科研与应用经验。 这次活动中他将给我们介绍random forest的基础，相关理论，以及多方面的应用，例如: Human pose recognition (Kinect) Image segmentation Key point matching Object Tracking Random Forest凭借在大数据集上的卓越表现（易于并行，训练和测试速度快，推广性好等等） 近几年成为了工业界最受欢迎的算法之一，在计算机视觉， 生物信息学以及数据挖掘中都有越来越广泛的应用。 最有影响力的应用首推kinect中的human pose recognition。值得一提的是该产...
1 (2012-4-12 8:23:39)
时间: 4月27日 19:30 - 22:00 地点: 北京 海淀区 叁号会所 费用: 20元(饮料费) 讲稿： 视频：, 活动详情 Mitch Altman，美国著名发明家、黑客将再次做客集智俱乐部，与大家一起共享集客经验，享受发明创造带来的乐趣。What do you get when a hundred aspiring inventors gather in one room? Mitch Altman, co-founder of Noisebridge, a San Francisco hackerspace, has seen this at hackerspaces around the world, and will talk about his experiences. Hackerspaces are physical locales where people with a common interest talk, brainstorm, and collaborate....
讲稿 视频1 视频2
时间: 4月27日 19:30 - 22:00 地点: 北京 海淀区 叁号会所 费用: 20元(饮料费) 讲稿： 视频：, 活动详情 Mitch Altman，美国著名发明家、黑客将再次做客集智俱乐部，与大家一起共享集客经验，享受发明创造带来的乐趣。What do you get when a hundred aspiring inventors gather in one room? Mitch Altman, co-founder of Noisebridge, a San Francisco hackerspace, has seen this at hackerspaces around the world, and will talk about his experiences. Hackerspaces are physical locales where people with a common interest talk, brainstorm, and collaborate....
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1 (2012-4-3 19:44:53)
时间: 4月22日 14:30 - 17:30 地点: 北京 海淀区 叁号会所 费用: 20元(饮料费) 类型: 讲稿： 视频：, 摘要： 本次讲座将回顾自近代科学诞生以来人类对自然的探索历史，总结出人类认知自然规律的四重境界，分别是：物理现象的范式，唯象描述性定律，机制性物理定律，原理性定律。以引力为例：第一重境界是从各种自然现象中总结出引力的范式，第二重境界是类似开普勒运动定律这种定量的唯象理论，第三重是牛顿的万有引力理论，最后是爱因斯坦的原理性的广义相对论。将以最常见的引力和电磁场理论为例，一层层地深入分析，探讨人类最深刻的两个原理性理论即广义相对论和规范场理论...
讲稿 视频1 视频2
时间: 4月22日 14:30 - 17:30 地点: 北京 海淀区 叁号会所 费用: 20元(饮料费) 类型: 讲稿： 视频：, 摘要： 本次讲座将回顾自近代科学诞生以来人类对自然的探索历史，总结出人类认知自然规律的四重境界，分别是：物理现象的范式，唯象描述性定律，机制性物理定律，原理性定律。以引力为例：第一重境界是从各种自然现象中总结出引力的范式，第二重境界是类似开普勒运动定律这种定量的唯象理论，第三重是牛顿的万有引力理论，最后是爱因斯坦的原理性的广义相对论。将以最常见的引力和电磁场理论为例，一层层地深入分析，探讨人类最深刻的两个原理性理论即广义相对论和规范场理论...
讲稿 视频1 视频2
1 (2012-3-23 14:00:04)
Understanding Sparsity: Low-rank modeling (Emmanuel Candes) An Overview of Compressed Sensing and Sparse Signal Recovery via L1 Minimization (Emmanuel Candes) Matrix Completion via Convex Optimization: Theory and ...
Understanding Sparsity: Low-rank modeling (Emmanuel Candes) An Overview of Compressed Sensing and Sparse Signal Recovery via L1 Minimization (Emmanuel Candes) Matrix Completion via Convex Optimization: Theory and ...
1 (2012-3-14 16:29:27)
时间：2012年3月17日(周六)下午2点开始 地点：海淀区三号会所（地址路线见 ） 费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的] 讲稿: We will continue with logistic regression this week. Lunchao will present some more interesting applications of logistics regression. Highlights： Logistic Regression Modeling Categorical Response Logistic Regression Modeling Ordinal Variables Logistic Regression Modeling Case-Control Studies ...
时间：2012年3月17日(周六)下午2点开始 地点：海淀区三号会所（地址路线见 ） 费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的] 讲稿: We will continue with logistic regression this week. Lunchao will present some more interesting applications of logistics regression. Highlights： Logistic Regression Modeling Categorical Response Logistic Regression Modeling Ordinal Variables Logistic Regression Modeling Case-Control Studies ...
1 (2012-2-28 8:23:49)
时间：2012年3月4日(周日)下午2点开始 地点：海淀区三号会所（地址路线见 ） 讲稿： （Wanqi Li） （Xingyuan Yuan) 多贝网络教室连接： （现场录音） 费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的] Spring is approaching, it is the time for your good ideas to spring out :) The topic of of this week is logistic regression(LR), here are some highlights, Wanqi -- Introduction to LR: From linear regression to logistic regression ...
时间：2012年3月4日(周日)下午2点开始 地点：海淀区三号会所（地址路线见 ） 讲稿： （Wanqi Li） （Xingyuan Yuan) 多贝网络教室连接： （现场录音） 费用：参加活动每人15元(含一份饮料) [注：这是三号会所收取的场地费，我们的活动是免费的] Spring is approaching, it is the time for your good ideas to spring out :) The topic of of this week is logistic regression(LR), here are some highlights, Wanqi -- Introduction to LR: From linear regression to logistic regression ...