【IPN:matplotlib庫最新進展】《State of the Library: matplotlib》by Thomas A CaswellO網頁鏈接
【論文:(Microsoft)萬億級圖計算平臺GraM】《GraM: Scaling Graph Computation to the Trillions》M Wu, F Yang, J Xue... (SoCC2015)O網頁鏈接
【幻燈:(Pygotham 2015)單CPU大規模(核外)非線性學習】《Large scale non-linear learning on a single CPU》by Andreas MuellerO網頁鏈接云:O網頁鏈接
【開源:SVM集成學習庫EnsembleSVM】O網頁鏈接GitHub:O網頁鏈接介紹文章《EnsembleSVM: A Library for Ensemble Learning Using Support Vector Machines》O網頁鏈接
【(Python)機器學習圖像識別實例】《Image Recognition using Machine Learning Techniques》by prafulkO網頁鏈接
【"CS224U: Natural Language Understanding"斯坦福NLU2015課程】，代碼+數據。分布式詞表示 關系提取 語義parsing 神經網絡用于自然語言理解。眾多工具和擴展閱讀。O網頁鏈接
【基于極小化極大(Minimax)算法的"unbeatable" Tic Tac Toe】《Tic Tac Toe: Understanding The Minimax Algorithm》by Jason FoxO網頁鏈接
【Google語音轉錄背后的神經網絡】《The neural networks behind Google Voice transcription》by Fran?oise BeaufaysO網頁鏈接pdf:O網頁鏈接? 提供的譯文《谷歌語音轉錄背后的神經網絡》O網頁鏈接
【博士論文:(David Blei)文本/圖像概率模型】《Probabilistic Models Of Text And Images》David Meir Blei (2004)O網頁鏈接
【博士論文:圖/統計建模凸優化方法】《Convex Optimization Methods for Graphs and Statistical Modeling》Venkat Chandrasekaran (2011)O網頁鏈接
【博士論文:變分近似貝葉斯推理算法】《Variational Algorithms For Approximate Bayesian Inference》Matthew J. Beal (2003)O網頁鏈接
【PRML】【資料筆記】//@愛可可-愛生活:@52nlp網站的"PRML讀書會"系列資料：O網頁鏈接或者@Nietzsche_復雜網絡機器學習的"PRML讀書會"系列微博文章:O網頁鏈接【幾個版本的PRML筆記】Jian Xiao的《Notes on Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop)》O網頁鏈接Yuandong Tian的《Some notes on Pattern Recognition and Machine Learning》O網頁鏈接ChillyRain的"PRML Notes"系列博文:O網頁鏈接
集智年會18位主要演講者PPT公開發布！全是干貨！歡迎下載 搭車推一下集智年會2015參會者各位的ppt，涉及人工智能、深度學習、計算社會科學、物理學多個方面。O網頁鏈接good book
PRML ?看過很多SVM的資料，都沒有這本書里邊的完整簡潔明了O網頁鏈接? 比一幫搞工程的寫的所謂SVM學習心得當然是好的多，但是里面混淆概念的地方也很多，我一度以為我優化里學的Lagrange和ML學的不是同一個，單說SVM這一章，圖書館里隨便找本叫SVM的書都比這說的細。?
隱馬爾科夫模型HMM(下)： 看了無數的論文，逛了無數的壇子也沒把隱馬弄明白，終于在July EDU的視頻中和鄒博的講解下秒懂了。O網頁鏈接
Fast Differentially Private Matrix Factorization[Liu,RecSys15]通過隨機梯度朗之萬動力學聯系微分隱私到貝葉斯后驗采樣O網頁鏈接
【"傻瓜版"Logistic回歸介紹】《Logistic Regression (for dummies)》O網頁鏈接
【Andrew Ng機器學習課程學習筆記】JerryLead總結版:O網頁鏈接云:O網頁鏈接
【(R)面向深度學習的線性代數速查】《Linear Algebra for Deep Learning in R》by Naimish AgarwalO網頁鏈接
【博士論文:(Ilya Sutskever)RNN訓練】《Training Recurrent Neural Networks》Ilya Sutskever, University of Toronto (2012)O網頁鏈接云:O網頁鏈接
【論文+代碼:LSTM網絡綜合評測】《Benchmarking of LSTM Networks》Thomas M. Breuel (2015)O網頁鏈接GitHub:O網頁鏈接
【視頻+講義:nVIDIA深度學習課程】"Deep Learning Courses"O網頁鏈接云:O網頁鏈接
網上有個薛開宇的caffe學習筆記，轉個比較全的集成版pdf:O網頁鏈接
【(Python)NN訓練過程可視化(附源碼)】《Video of a neural network learning》by Go to the profile of Milo Spencer-HarperO網頁鏈接GitHub(Neural Network Animation):
【(R)多層分類變量Impact Coding回歸建模】《Modeling Trick: Impact Coding Of Categorical Variables With Many Levels》by Nina ZumelO網頁鏈接
【給開發者的機器學習踐行指南】《Machine Learning for Programmers: Leap from developer to machine learning practitioner》by Jason BrownleeO網頁鏈接
【開源:病態矩陣的迭代求逆InverseProblem】"This function inverts ill conditioned matrices using an iterative solution to the Tikhonov regularization problem"O網頁鏈接
[IPN] Kalman Filter textbook using Ipython NotebookO網頁鏈接卡爾曼濾波器教材，用盡量少的數學和推導，傳授直覺和經驗，全部Python示例，內容覆蓋卡爾曼濾波器、擴展卡爾曼濾波，無跡卡爾曼濾波等，包括練習和參考答案，提供PDF版 ipn:O網頁鏈接云:O網頁鏈接《Kalman and Bayesian Filters in Python》最新版(2015.8.9):O網頁鏈接
【視頻:結構深度學習】《Deep Learning with Structure, Charlie Tang, Uni of Toronto - RE.WORK Deep Learning Summit 2015》O網頁鏈接云:O網頁鏈接參閱:O愛可可-愛生活
【Machine Learning Group,University of Cambridge的Publications】O網頁鏈接
【博士論文:面向語音識別/計算化學/自然語言處理的深度學習方法】《Deep learning approaches to problems in speech recognition, computational chemistry, and natural language text processing》George E. Dahl, University of Toronto (2015)O網頁鏈接云:O網頁鏈接
【碩士論文:神經網絡Dropout優化】《Improving Neural Networks with Dropout》Nitish Srivastava,University of Toronto (2013)O網頁鏈接云:O網頁鏈接
【Awesome集合大全】覆蓋平臺、編程語言、前端開發、后端開發、計算機科學、大數據、理論、書籍、編輯器、游戲、開發環境、娛樂、數據庫、資源、安全等主題，堪稱Awesome之Awesome GitHub:O網頁鏈接pdf:O網頁鏈接參閱O愛可可-愛生活
【開源:(Python)Random Bits Regression+FTRL=Randomly Follow the Regularized Leader在線學習分類器】"Online Random Bit Regression with FTRL-Proximal in Python"O網頁鏈接
【Deep Generative Models】Deep Generative ModelsO網頁鏈接Bengio于8月12日在DL暑期班介紹深度生成模型，第15頁開講Denoising AE，第29頁提到Helmholtz machine和Variational AE，結論目前最好的圖像模型是 Generative Adversarial NetsO網頁鏈接
百度余凱團隊最新力作《基于深度學習的圖像識別進展：百度的若干實踐》，里面不少有價值的實踐經驗。作者：都大龍、余軼南、羅恒，其他作者：張健、黃暢、徐偉、余凱。《中國計算機學會通訊》第11卷第4期，2015年4月。我學習了一下，寫了個摘要和個人體會，僅供參考，文獻可下載。O網頁鏈接
Michael Collins自然語言處理中的機器學習法 1) MIT03年。NLP任務: 詞性標注 句法分析 WSD IE MT；ML方法: PCFG HMM 估計和平滑技術 EM算法 對數線性模型 核方法O網頁鏈接2) 哥倫畢業12年。O網頁鏈接3) coursera13年。O網頁鏈接4）基本沒有神經網絡和深度學習法?
【無監督】【LSTM學習】視頻表示<編碼,解碼>LSTM學習視頻表示 Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs[Srivastava,ICML15] 用一個編碼LSTM將視頻序列映射為固定長度的表示，用一個/多個LSTM解碼該表示可執行不同的任務，如重構輸入序列或者預測未知序列。O網頁鏈接無監督學習提升有監督活動識別任務
【機器學習算法比較】在不同語言或平臺下的時間和性能分析比較非常有意思的一個比較：不同機器學習算法在不同語言或平臺下的時間和性能分析比較，benchmark for scalability/speed and accuracy of machine learning libraries for classification，見：O網頁鏈接
前些日子谷歌的博客O網頁鏈接介紹了“造夢(inceptionism)”的方式可視化GoogLeNet classes。后來又好事者真的有樣學樣搞出來了O網頁鏈接，源代碼在這里O網頁鏈接
【結構最大熵模型】結構最大熵模型SME，提升L1正則的最大熵算法 Structural Maxent Models [Cortes,ICML15] 條件SME/多項LR，聯系二類/多類深度Boosting算法O網頁鏈接最大熵模型很方便的加入各種特征，如輸入變量的閾值函數。“結構”指從復雜性不斷增加的函數族中選擇特征，但更復雜模型的總參數權重要遞減
【時間序列】【相似重復結構】【異常檢測】【幻燈:時序重復結構(模式)挖掘——算法與應用】《Finding Repeated Structure in Time Series: Algorithms and Applications》by Abdullah Mueen, Eamonn Keogh (SDM2015 Tutorial)O網頁鏈接
【深度高斯過程(GP)】【知識遷移學習】深度高斯過程(GP)知識遷移學習 Asymmetric Transfer Learning with Deep Gaussian Processes [Kandemir,ICML15]將目標域數據通過源域的第一層GP投影到源域的隱藏空間, 將目標域數據通過目標域的第一層GP投影到目標域的隱藏空間; 然后線性組合這兩種表示,喂給目標域的第二層GPO網頁鏈接
【遷移學習】【深度學習】【遷移學習實現深度學習模型再利用】《Recycling Deep Learning Models with Transfer Learning》by Zachary Chase LiptonO網頁鏈接
【課程:(Dataquest.io)用Python做商業(數據)分析】《Python for Business Analysts - Learn how Python can supercharge your data analysis workflow》O網頁鏈接
【抑制圖像speckle噪聲的Multilook技術】《Multilook Technique for speckle reduction》O網頁鏈接
【Python核外Dataframes:Dask/OpenStreetMap】《Out-of-Core Dataframes in Python: Dask and OpenStreetMap》by Jake VanderplasO網頁鏈接
【寫給R菜鳥的ggplot2數據可視化指南】《Introduction to ggplot2 for people who don't know R》O網頁鏈接
【牛津大學深度學習課程(2015)】《Deep learning at Oxford 2015》O網頁鏈接Youtube:O網頁鏈接牛津大學Nando de Freitas主講的機器學習課程，重點介紹深度學習，還請來Deepmind的Alex Graves和Karol Gregor客座報告，內容、講解都屬一流，強烈推薦！ 云:O網頁鏈接? Course materials(Lectures+Practicals):O網頁鏈接GitHub:O網頁鏈接
【幻燈:面向網絡搜索和自然語言處理的深度學習(DSSM/RNN)】《Deep Learning for Web Search and Natural Language Processing》by Jianfeng Gao [Microsoft] (WSDM 2015)O網頁鏈接云:O網頁鏈接
【課程:(Dataquest.io)用Python做商業(數據)分析】《Python for Business Analysts - Learn how Python can supercharge your data analysis workflow》O網頁鏈接
【Bayesian optimisation for smart hyperparameter search】 - Tim HeadO網頁鏈接
【論文:面向Spark大數據推薦的協同過濾并行加速算法ALS-NCG】《Algorithmic Acceleration of Parallel ALS for Collaborative Filtering: Speeding up Distributed Big Data Recommendation in Spark》M Winlaw, M Hynes, A Caterini, H Sterck (2015)O網頁鏈接
【視頻+幻燈:Spark/GraphX大規模圖分析優化經驗分享】《Experience and Lessons Learned for Large-Scale Graph Analysis using GraphX》by Jason, DaiO網頁鏈接云:O網頁鏈接
【教程】【普林斯頓】【廣義線性模型】Lecture Notes on Generalized Linear Models [Rodríguez, 07]. 二元響應的Logit模型（logistic，probit）。計數、列聯表、存活數據的泊松模型。多元響應的多項LR 。O網頁鏈接除了PDF版外還有MathJax編輯的網頁版
【代碼工具平臺】【卡內基梅隆實驗室】卡內基梅隆SELECT實驗室開源代碼. 1)并行坐標下降解L1正則風險最小化: 并行LASSO和稀疏LR [ICML11] 2)基于GraphLab的并行Gibbs采樣 [AIStats11] 3)GraphLab:并行機器學習框架 [UAI10] 4)并行馬爾科夫隨機場MRF推理 樹條件隨機場CRF結構學習 分布式因子圖推理 子模函數優化O網頁鏈接
Memory, Reading, and Comprehension (pdf)O網頁鏈接Phil Blunsom 8月10日在Deep Learning Summer School的講座。講到后面基本就是下面那篇論文了 【論文:語言翻譯方面單層RNN+Memory優于更深層網絡】《Learning to Transduce with Unbounded Memory》E Grefenstette, KM Hermann, M Suleyman, P Blunsom [DeepMind] (2015)O網頁鏈接
【教程】【神經網絡】《The Nature of Code》，Chapter 10. Neural NetworksO網頁鏈接
融合多元信息的混合推薦: 用戶間相似 產品間相似 用戶產品間打分. HyPER: A Flexible and Extensible Probabilistic Framework for Hybrid Recommender Systems [Kouki,RecSys15] 混合推薦形式化為鉸鏈損失的馬克科夫隨機場,用概率編程語言probabilistic soft logic構建推薦系統.O網頁鏈接
《Python 不是 C》我一直使用 Python，用它處理各種數據科學項目。 Python 以易用聞名。有編碼經驗者學習數天就能上手（或有效使用它）。O網頁鏈接（oschina 譯）
【論文+代碼+數據:面向情感標簽分布預測的半監督遞歸自動編碼器】《Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions》 R Socher, J Pennington, E Huang, Andrew Y. Ng, C Manning (EMNLP 2011)O網頁鏈接page(code+data):O網頁鏈接
【博士論文:面向自然語言處理和機器視覺的遞歸深度學習】《Recursive Deep Learning for Natural Language Processing and Computer Vision》by Richard Socher (Stanford 2014) "2014 Arthur L. Samuel Best Computer Science PhD Thesis Award"O網頁鏈接云:O網頁鏈接
【論文+代碼(Python/Theano):CNN句子分類】《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》Yoon Kim (EMNLP 2014)O網頁鏈接GitHub:O網頁鏈接GitXiv:O網頁鏈接
