论文地址 ： https://arxiv.org/abs/1804.10366
文中的数学公式符号并不能很好的显示，采用普通字母代替，故带有一定的误差，建议数学公式的推导还是回归论文查看。
在瑞典斯德哥尔摩国际会展中心举行的国际机器学习大会(ICML)正在受到全世界科技界的关注。来自国内人工智能企业队代表第四范式的姚权铭与来自香港科技大学的研究者提出的“Online Convolutional Sparse Coding with Sample-Dependent Dictionary：样本自适应的在线卷积稀疏编码”，入选了ICML 2018中选论文榜单。
在机器学习的学习之路上，SVM是ML童鞋们在分类问题上一定会遇到的一个学习方法，SVM这一章将SVM按训练数据的线性可分性分为由简到繁分为三种模型：线性可分支持向量机(linner support vector machine in linearly separable case)、线性支持向量机(linear support vector machine)以及非线性支持向量机(non-linear support vector)。在实际工程中，面对不同规模的数据集时，在小型数据集上，SVM有时仅需小量的训练数据，就可以得到比较好的训练结果，而这正是因为SVM的特性-支持向量，下面通过思维导图先简单介绍下SVM：
作者： Elvis Saravia /National Tsing Hua University Hsinchu, Taiwan /ellfae@gmail.com Hsien-Chi Toby Liu /National Tsing Hua University Hsinchu, Taiwan /tobbymailbox@gmail.com Yi-Shin Chen /National Tsing Hua University Hsinchu, Taiwan /yishin@gmail.com
DeepEmo论文地址： DeepEmo: Learning and Enriching Pattern-Based Emotion Representations
来自台湾国立清华大学的Elvis Saravia等研究人员提出了一种基于图论(graph-based)的机制来提取丰富情感(rich-emotion)的相关模式(pattern)，用来加强对语料库的线上情感表达进行深入分析。论文实验结果表明，所提出的情感分析框架DeepEmo比目前大多数的情感分析框架的F1-score都要高（仅次于Volvoka(2016)），而且其提出的富集模式(enriched patterns)也被证实了具有很高的领域适用性。
最大熵模型目前应用在NLP上比较多，本章的最大熵模型的内容与数学推导公式比较多（最优化算法部分本人水平有限(ˉ▽ˉ；)…，当时看的最优化算法时有点懵逼，可能会有疏漏，望各位海涵，欢迎提出修改意见）
逻辑斯蒂回归模型是经典的分类学习器，在二分类的监督问题上分类效果非常好，其经典之处就在于LR的分布函数-sigmoid函数。
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