ICML 2015论文汇总：arxiv链接完整指南

资源摘要信息:"ICML 2015 论文集是机器学习领域的重要文献资源。本资源提供了2015年国际机器学习会议(ICML)所接收的论文列表，并包含了大约60%的论文链接，这些链接位于arxiv平台上。本集合由一位热心人士通过编写爬虫程序得到，目的是为了弥补官方未提供链接的遗憾。作者对于可能遗漏的论文表示欢迎任何建议，以便进一步更新和完善本资源。其中部分论文主题涉及学习局部不变马氏距离、低秩和缺失数据的分类、确定性线性动力学中的因果关系、高维贝叶斯优化、对偶稀疏正则化理论、ADMM收敛性的一般分析、正则化的随机原始对偶坐标法、Spectral MLE、矩阵秩最小化算法极限、批量归一化以及分布式估计广义矩阵秩等。本资源的发布对于机器学习社区具有较高的参考价值。" 知识点详细说明: 1. ICML 2015 论文集 - 国际机器学习会议（International Conference on Machine Learning，ICML）是人工智能和机器学习领域中最有影响力和最高水准的国际会议之一。每年的ICML会议都会吸引来自世界各地的学者和研究人员提交和展示他们的最新研究成果。 - ICML 2015 论文集收录了该年会议上发布的论文，这些论文代表了机器学习领域内的最新研究动态和发展趋势。 *** - arXiv是一个开放获取的电子预印本文库，旨在为物理、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融学和统计学等领域的研究论文提供预印本的提交和存储服务。arXiv上的论文通常在同行评审的期刊或会议论文发表前公开，以便于快速传播和讨论。 - 在本资源中，作者利用编程爬虫从arxiv获取了ICML 2015相关论文的链接，让研究人员能够方便地访问这些重要文献。 3. 学习局部不变马氏距离 - 马氏距离（Mahalanobis Distance）是度量数据集中的点相对于一个分布的相对距离的方法，考虑到了不同变量之间的相关性。局部不变性意味着该度量在某些变换下保持不变，这对于非线性和复杂数据结构的学习尤为重要。 4. 低秩和缺失数据的分类 - 低秩模型在处理具有内在低维结构的数据时非常有用。同时，现实世界的数据往往存在缺失，因此研究低秩模型来处理含有缺失值的数据集成为了机器学习中的一个重要研究方向。 5. 确定性线性动力学中的因果关系 - 在线性动力学系统中，研究系统的因果结构有助于我们理解系统的行为，并可能用于预测或控制系统。 6. 高维贝叶斯优化 - 贝叶斯优化是一种有效的全局优化策略，尤其适用于高维空间中难以直接评估的目标函数。它通过建立目标函数的概率模型来指导搜索过程，以期找到最优解。 7. 对偶稀疏正则化理论 - 正则化是机器学习中处理模型复杂度和防止过拟合的重要技术。对偶稀疏正则化是指通过某种形式的对偶问题来引入稀疏性，进而提升模型的泛化能力。 8. ADMM（交替方向乘子法）收敛性分析 - ADMM是求解分布式优化问题的一个流行算法，具有易于并行化和迭代效率高等特点。对ADMM的收敛性进行分析，能够确保算法在求解问题时能够稳定达到最优解。 9. 正则化的随机原始对偶坐标法 - 原始对偶坐标下降法（Coordinate Descent）是一种迭代优化算法，特别适合于大规模优化问题。引入正则化项后，算法能够处理包含惩罚项的优化问题，如在机器学习的正则化回归模型中。 10. Spectral MLE - MLE指的是最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），而Spectral MLE特指基于谱方法的最大似然估计。在统计和机器学习中，Spectral MLE常用于估计模型参数，特别是处理复杂数据分布时。 11. 矩阵秩最小化算法 - 矩阵秩最小化或矩阵补全问题是优化问题中的一类，目的是从部分观测的数据中推断出完整的矩阵。这在推荐系统、图像恢复等领域有着广泛的应用。 12. 批量归一化（Batch Normalization） - 批量归一化是深度学习领域的一个重要技术，用于提高深度网络的训练速度和效果，尤其是能够缓解内部协变量偏移问题。 13. 分布式估计广义矩阵秩 - 在大数据环境下，分布式算法因其能够处理大规模数据集而变得非常重要。广义矩阵秩的分布式估计能够处理跨多个节点的数据，提高计算效率和可扩展性。 【标签】中的"Python"指出，这些ICML 2015的论文和相关代码可能在Python编程语言的环境下得到了实现与应用。Python由于其强大的科学计算库（如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等）和机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），在数据科学和机器学习领域广受欢迎。 【压缩包子文件的文件名称列表】: "icml2015_papers-master" 表示该资源的文件是以"icml2015_papers"为主文件夹，并以"master"分支来组织，这符合通常版本控制系统的命名规则，暗示了该文件可能托管在一个版本控制系统（如Git）上，以方便版本控制和协作更新。