机器学习资料推荐 URL

1  http://blog.csdn.net/poiiy333/article/details/10282751

机器学习的资料较多，初学者可能会不知道怎样去有效的学习，所以对这方面的资料进行了一个汇总，希望能够对和我一样的初学者有一定的借鉴。

1. 数学基础
机器学习是构建于数学的基础之上的，因此只有把数学的基本功打好，才能够在机器学习领域有长远的发展。正所谓”勿在浮沙筑高台“。

• 微积分：微积分学教程 （F.M.菲赫金哥尔茨）俄罗斯的数学书
• 线性代数：Linear Algebra and Its Applications,Third Edition （David C.Lay）讲得很实际，线性代数最重要的就是与实际应用相联系才能够理解其意义
• 概率与统计：概率论与数理统计 （陈希孺）或（盛骤/谢式千/潘承毅）这两本书都很不错
• 随机过程：应用随机过程:概率模型导论 （Sheldon M. Ross）这本书已经出到第10版了

这四门是数学的基础，当然数学本身就是博大精深的，下面这个链接中有更深入的一些资料可以学习。
林达华推荐的几本数学书：http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-578745.html 
上面是基本的一些数学知识，下面是其它的一些资料：

• http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571
• 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8308762
• 正态分布的前世今生：http://www.52nlp.cn/tag/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9A%84%E5%89%8D%E4%B8%96%E4%BB%8A%E7%94%9F
• LDA数学八卦
• 机器学习中的数学：http://leftnoteasy.cnblogs.com/

都是牛人们的精彩分享，谢谢。

对于数学的学习，个人觉得如果时间不够，可以先略读，之后再看机器学习算法时，若有不懂的，才知道去哪个地方查找，然后再根据机器学习中的具体应用加深对该处数学知识的掌握。

2. 机器学习与数据挖掘（偏理论）

• 统计学习方法 （李航）
• 统计学习基础 （Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman）
• Pattern Recognition and Machine Learning （Christopher Bishop）
• Machine Learning: A Probabilistic Prespective （Kevin Murphy）
• Pattern classification （Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork）
• Introduction to Machine Learning （Ethem Alpaydin）
• Data Mining （韩家炜）
• 现代模式识别 （孙即祥）

个人觉得《统计学习方法》与《统计学习基础》这两本书是基础，后面的书内容相差不大，所以前两本书应该看，而入门的话， 后面的书可以选1到2本精读 ，剩下的书可作参考。

3. 智能算法（偏应用）

• Web智能算法 （Haralambos Marmanis, Dmitry Babenko）
• 集体智慧编程 （Toby Segaran）
• 推荐系统实践 （项亮）
• 数据之魅 （Pbilipp K.Janert）

这几本书均是从实践的角度讲解了机器学习中常用的算法，非常值得一看。

4. Deep Learning
Deep Learning最近几年非常热门，受到了业界广泛的关注。

• 斯坦福大学的网站：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ，其中国内的业界牛人对其进行了翻译，也在该网站上
• Deep Learning的前世今生：http://www.cnblogs.com/avril/archive/2013/02/08/2909344.html
• 深度学习的一些教程：http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tutorials/

5. 视频学习资源
前两个是Andrew Ng的

• http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning
• http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
• http://work.caltech.edu/telecourse.html
• http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 线性代数公开课
  

6. 其它书籍

• 数学之美 （吴军）鼎鼎大名的书就不用多说了，对当前搜索、自然语言处理等领域所常用的算法进行了讲解
• 研究之美 （Knuth）40年前写好的书，去年才在国内买到，很小的册子
• 从一到无穷大

个人觉得，上面的书基本上包括了机器学习入门所需要的一些知识，若能用心学完，基本上算是入门了。之后若是理论研究，则不断阅读最新的文献，而投向于工业界，则只有不断实践，才能够更好地将机器学习的理论应用于平时的工作中。

当然，限于我自身知识的局限性，还有更多的好资料没能列于其中，还请各位多多指教。同时，若文中有何不足之处，也请各位不吝赐教，谢谢！

2 学习总结：机器学习（1）学习资料汇总

//2014年2月17日

//2014年2月28日 特点阐述

寒假里学习了stanford的《机器学习》，由Andrew Ng教授（华裔）主讲，收获很大，特在这里进行学习资料汇总，以供后来人飨。

汇总后发现资料未免太多，不利于后来人选择，下一篇blog我会对这些资料进行特点阐述。

加州理工(caltech)的 Yaser Abu-Mostafa教授的机器学习，偏重于传统统计理论

斯坦福大学（Stanford U)的Andrew Ng教授的机器学习，偏重于实用，直观理解

多伦多大学（Tornto U）的Geoffery Hinton教授的高级神经网络，偏重于神经网络和深度学习

斯坦福大学（Stanford U)的Daphne Koller教授的概率图模型，偏重于推理和结构化学习

stanford 机器学习 资料

授课视频资料：

http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

官方课件：

http://cimg3.163.com/edu/open/ocw/jiqixuexikecheng.zip

官方教学网：

http://www.holehouse.org/mlclass/index.html

推荐博客：

http://m.blog.csdn.net/blog/jirongzi_cs2011/10192667

/*很好的一篇博文，是《机器学习实战》的blog版，对每行代码进行了注释，适合python初学者与对python科学计算不甚了解的人学习*/

http://blog.csdn.net/cuoqu/article/category/1411617/2

/*博主称三年狂刷机器学习理论后的知识整理，适合有一定基础后看，本人正在学习*/

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/

/*博主对机器学习的一些心得，有帮助*/

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html

/*stanford机器学习讲义的中文版，不想看英文讲义的可以看这里*/

http://blog.pluskid.org/?p=821

/*博主浙大毕业MIT读博，想补充机器学习理论可以看这里*/

http://www.ituring.com.cn/article/1323

/*图灵社区嘛*/

另一个优秀的机器学习课程（国立台湾大学）:

http://mooc.guokr.com/course/610/%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92%E5%9F%BA%E7%9F%B3--Machine-Learning-Foundations-/

/*据说偏重建立直觉，领会精神*/

机器学习书籍推荐：

http://book.douban.com/doulist/176513/

机器学习进阶：/*看论文呗*/

http://blog.csdn.net/chl033/article/details/4822922

http://blog.csdn.net/lukelu1263/article/details/8083783

3 http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/48206339

Deep Learning（深度学习）：

ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一

ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二

Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞python的可以参考，很不错。

deeplearning.net主页，里面包含的信息量非常多，有software, reading list, research lab, dataset, demo等，强烈推荐，自己去发现好资料。

Deep learning的toolbox，matlab实现的，对应源码来学习一些常见的DL模型很有帮助，这个库我主要是用来学习算法实现过程的。

2013年龙星计划深度学习教程，邓力大牛主讲，虽然老师准备得不充分，不过还是很有收获的。

Hinton大牛在coursera上开的神经网络课程，DL部分有不少，非常赞，没有废话，课件每句话都包含了很多信息，有一定DL基础后去听收获更大。

Larochelle关于DL的课件，逻辑清晰，覆盖面广,包含了rbm系列，autoencoder系列，sparse coding系列，还有crf，cnn，rnn等。虽然网页是法文，但是课件是英文。

CMU大学2013年的deep learning课程，有不少reading paper可以参考。

达慕思大学Lorenzo Torresani的2013Deep learning课程reading list.

Deep Learning Methods for Vision(余凯等在cvpr2012上组织一个workshop，关于DL在视觉上的应用)。

斯坦福Ng团队成员链接主页，可以进入团队成员的主页，比较熟悉的有Richard Socher, Honglak Lee, Quoc Le等。

多伦多ML团队成员链接主页，可以进入团队成员主页，包括DL鼻祖hinton，还有Ruslan Salakhutdinov , Alex Krizhevsky等。

蒙特利尔大学机器学习团队成员链接主页，包括大牛Bengio，还有Ian Goodfellow 等。

纽约大学的机器学习团队成员链接主页，包括大牛Lecun，还有Rob Fergus等。

Charlie Tang个人主页，结合DL+SVM.

豆瓣上的脑与deep learning读书会，有讲义和部分视频，主要介绍了一些于deep learning相关的生物神经网络。

Large Scale ML的课程，由Lecun和Langford讲的，能不推荐么。

Yann Lecun的2014年Deep Learning课程主页。 视频链接。 

吴立德老师《深度学习课程》

一些常见的DL code列表，csdn博主zouxy09的博文，Deep Learning源代码收集-持续更新…

Deep Learning for NLP (without Magic)，由DL界5大高手之一的Richard Socher小组搞的，他主要是NLP的。

2012 Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning，高手云集，深度学习盛宴，几乎所有的DL大牛都有参加。

matlab下的maxPooling速度优化，调用C++实现的。

2014年ACL机器学习领域主席Kevin Duh的深度学习入门讲座视频。

R-CNN code: Regions with Convolutional Neural Network Features.

 

Machine Learning（机器学习）：

介绍图模型的一个ppt，非常的赞，ppt作者总结得很给力，里面还包括了HMM，MEM, CRF等其它图模型。反正看完挺有收获的。

机器学习一个视频教程，youtube上的，翻吧，内容很全面，偏概率统计模型，每一小集只有几分钟。 

龙星计划2012机器学习，由余凯和张潼主讲。

demonstrate 的 blog :关于PGM(概率图模型)系列，主要按照Daphne Koller的经典PGM教程介绍的，大家依次google之。

FreeMind的博客，主要关于机器学习的。

Tom Mitchell大牛的机器学习课程，他的machine learning教科书非常出名。

CS109,Data Science,用python介绍机器学习算法的课程。

CCF主办的一些视频讲座。

 

国外技术团队博客：

Netflix技术博客,很多干货。

 

Computer Vision（计算机视觉）：

MIT2013年秋季课程：Advances in Computer Vision，有练习题，有些有code.

IPAM一个计算机视觉的短期课程，有不少牛人参加。

 

OpenCV相关：

http://opencv.org/

2012年7月4日随着opencv2.4.2版本的发布，opencv更改了其最新的官方网站地址。

http://www.opencvchina.com/

好像12年才有这个论坛的，比较新。里面有针对《learning opencv》这本书的视频讲解，不过视频教学还没出完，正在更新中。对刚入门学习opencv的人来说很不错。

http://www.opencv.org.cn/forum/

opencv中文论坛，对于初次接触opencv的学者来说比较不错，入门资料多，opencv的各种英文文档也翻译成中文了。不足是感觉这个论坛上发帖提问很少人回答，也就是说讨论不够激烈。

http://opencv.jp/

opencv的日文网站，里面有不少例子代码，看不懂日文可以用网站自带的翻译，能看个大概。

http://code.opencv.org/projects/opencv

opencv版本bug修补，版本更新，以及各种相关大型活动安排,还包含了opencv最近几个月内的活动路线，即未来将增加的功能等，可以掌握各种关于opencv进展情况的最新进展。

http://tech.groups.yahoo.com/group/OpenCV/

opencv雅虎邮件列表，据说是最好的opencv论坛，信息更新最新的地方。不过个人认为要查找相关主题的内容，在邮件列表中非常不方便。

http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~jsyeh/wiki/doku.php

台湾大学暑假集训网站，内有链接到与opencv集训相关的网页。感觉这种教育形式还蛮不错的。

http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

opencv版本发布地方。

http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog#241    http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs

opencv版本内容更改日志网页,前面那个网页更新最快。

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html

opencv中文教程网页，分几个模块讲解，有代码有过程。内容是网友翻译opencv自带的doc文件里的。

https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html

网友总结的常用带有cvpr领域常见算法code链接的网址，感觉非常的不错。

http://fossies.org/dox/OpenCV-2.4.2/

该网站可以查看opencv中一些函数的变量接口，还会列出函数之间的结构图。

http://opencv.itseez.com/

opencv的函数、类等查找网页，有导航，查起来感觉不错。

 

优化：

submodual优化网页。

Geoff Gordon的优化课程，youtube上有对应视频。

 

数学：

http://www.youku.com/playlist_show/id_19465801.html

《计算机中的数学》系列视频，8位老师10讲内容，生动介绍微积分和线性代数基本概念在计算机学科中的各种有趣应用！

 

Linux学习资料：

http://itercast.com/library/1

linux入门的基础视频教程，对于新手可选择看第一部分，视频来源于LinuxCast.net网站，还不错。

 

OpenNI+Kinect相关：

http://1.yuhuazou.sinaapp.com/

网友晨宇思远的博客，主攻cvpr，ai等。

http://blog.csdn.net/chenli2010/article/details/6887646

kinect和openni学习资料汇总。

http://blog.csdn.net/moc062066/article/category/871261

OpenCV 计算机视觉 kinect的博客:

http://kheresy.wordpress.com/index_of_openni_and_kinect/comment-page-5/

网友Heresy的博客，里面有不少kinect的文章，写的比较详细。

http://www.cnkinect.com/

体感游戏中文网，有不少新的kinect资讯。

http://www.kinectutorial.com/

Kinect体感开发网。

http://code.google.com/p/openni-hand-tracker

openni_hand_tracking google code项目。

http://blog.candescent.ch/

网友的kinect博客，里面有很多手势识别方面的文章介绍，还有源码，不过貌似是基于c#的。

https://sites.google.com/site/colordepthfusion/

一些关于深度信息和颜色信息融合（fusion）的文章。

http://projects.ict.usc.edu/mxr/faast/

kinect新的库，可以结合OpenNI使用。

https://sites.google.com/a/chalearn.org/gesturechallenge/

kinect手势识别网站。

http://www.ros.org/wiki/mit-ros-pkg

mit的kinect项目，有code。主要是与手势识别相关。

http://www.thoughtden.co.uk/blog/2012/08/kinecting-people-our-top-6-kinect-projects/

kinect 2012年度最具创新的6个项目，有视频，确实够创新的！

http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2011/01/07/1930349.html

kinect多点触控的一篇博文。

http://sourceforge.net/projects/kinect-mex/

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/30242-kinect-matlab

有关matlab for kinect的一些接口。

http://news.9ria.com/2012/1212/25609.html

AIR和Kinect的结合，有一些手指跟踪的code。

http://eeeweba.ntu.edu.sg/computervision/people/home/renzhou/index.htm

研究kinect手势识别的，任洲。刚毕业不久。

 

其他网友cvpr领域的链接总结：

http://www.cnblogs.com/kshenf/

网友整理常用牛人链接总结，非常多。不过个人没有没有每个网站都去试过。所以本文也是我自己总结自己曾经用过的或体会过的。

 

OpenGL有关:

http://nehe.gamedev.net/

NeHe的OpenGL教程英文版。

http://www.owlei.com/DancingWind/

NeHe的OpenGL教程对应的中文版，由网友周玮翻译的。

http://www.qiliang.net/old/nehe_qt/

NeHe的OpengGL对应的Qt版中文教程。

http://blog.csdn.net/qp120291570

网友"左脑设计，右脑编程"的Qt_OpenGL博客,写得还不错。

http://guiliblearning.blogspot.com/

这个博客对opengl的机制有所剖析，貌似要FQ才能进去。

 

cvpr综合网站论坛博客等：

http://www.cvchina.net/

中国计算机视觉论坛

http://www.cvchina.info/

这个博客很不错，每次看完都能让人兴奋，因为有很多关于cv领域的科技新闻，还时不时有视频显示。另外这个博客里面的资源也整理得相当不错。中文的。

http://www.bfcat.com/

一位网友的个人计算机视觉博客，有很多关于计算机视觉前沿的东西介绍，与上面的博客一样，看了也能让人兴奋。

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/

牛人博客，主攻数据结构，机器学习数据挖掘算法等。

http://blog.youtueye.com/

该网友上面有一些计算机视觉方向的博客,博客中附有一些实验的测试代码.

http://blog.sciencenet.cn/u/jingyanwang

多看pami才扯谈的博客，其中有不少pami文章的中文介绍。

http://chentingpc.me/

做网络和自然语言处理的，有不少机器学习方面的介绍。

 

ML常用博客资料等：

http://freemind.pluskid.org/

由 pluskid 所维护的 blog，主要记录一些机器学习、程序设计以及各种技术和非技术的相关内容，写得很不错。

http://datasciencemasters.org/

里面包含学ML/DM所需要的一些知识链接，且有些给出了视频教程，网页资料，电子书，开源code等，推荐！

http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm

周志华主页，不用介绍了，机器学习大牛，更可贵的是他的很多文章都有源码公布。

http://www.eecs.berkeley.edu/~jpaisley/Papers.htm

John Paisley的个人主页，主要研究机器学习领域，有些文章有代码提供。

http://foreveralbum.yo2.cn/

里面有一些常见机器学习算法的详细推导过程。

http://blog.csdn.net/abcjennifer

浙江大学CS硕士在读，关注计算机视觉，机器学习，算法研究，博弈， 人工智能， 移动互联网等学科和产业。该博客中有很多机器学习算法方面的介绍。

http://www.wytk2008.net/

无垠天空的机器学习博客。

http://www.chalearn.org/index.html

机器学习挑战赛。

http://licstar.net/

licstar的技术博客，偏自然语言处理方向。

 

国内科研团队和牛人网页：

http://vision.ia.ac.cn/zh/index_cn.html

中科院自动化所机器视觉课题小组，有相关数据库、论文、课件等下载。

http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/

李子青教授个人主页，中科院自动化所cvpr领域牛叉人！

http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/

香港理工大学教授lei zhang个人主页，也是cvpr领域一大牛人啊，cvpr，iccv各种发表。更重要的是他所以牛叉论文的code全部公开，非常难得！

http://liama.ia.ac.cn/wiki/start

中法信息、自动化与应用联合实验室，里面很多内容不仅限而cvpr，还有ai领域一些其他的研究。

http://www.cogsci.xmu.edu.cn/cvl/english/

厦门大学特聘教授，cv领域一位牛人。研究方向主要为目标检测，目标跟踪，运动估计，三维重建，鲁棒统计学，光流计算等。

http://idm.pku.edu.cn/index.aspx

北京大学数字视频编码技术国家实验室。 

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

libsvm项目网址，台湾大学的，很火！

http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/index.htm

山世光，人脸识别研究比较牛。在中国科学院智能信息处理重点实验室

 

国外科研团队和牛人网页：

https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html

常见计算机视觉资源整理索引，国外学者整理，全是出名的算法，并且带有代码的，这个非常有帮助，其链接都是相关领域很火的代码。

http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/txtv-groups.html

国外学者整理的各高校研究所团队网站

http://research.microsoft.com/en-us/groups/vision/

微软视觉研究小组，不解释，大家懂的，牛！

http://lear.inrialpes.fr/index.php

法国国家信息与自动化研究所，有对应牛人的链接，论文项目网页链接，且一些code对应链接等。

http://www.cs.ubc.ca/~pcarbo/objrecls/

Learning to recognize objects with little supervision该篇论文的项目网页，有对应的code下载，另附有详细说明。

http://www.eecs.berkeley.edu/~lbourdev/poselets/

poselets相关研究界面，关于poselets的第一手资料。

http://www.cse.oulu.fi/CMV/Research

芬兰奥卢大学计算机科学与工程学院网页，里面有很多cv领域相关的研究，比如说人脸，脸部表情，人体行为识别，跟踪，人机交互等cv基本都涉及有。

http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

卡耐基梅隆大学计算机视觉主页，内容非常多。可惜的是该网站内容只更新到了2004年。

http://vision.stanford.edu/index.html

斯坦福大学计算机视觉主页，里面有非常非常多的牛人，比如说大家熟悉的lifeifei.

http://www.wavelet.org/index.php

关于wavelet研究的网页。

http://civs.ucla.edu/

加州大学洛杉矶分校统计学院，关于统计学习方面各种资料，且有相应的网上公开课。

http://www.cs.cmu.edu/~efros/

卡耐基梅隆大学Alexei(Alyosha)Efros教授个人网站，计算机图形学高手。

http://web.mit.edu/torralba/www//

mit牛人Associate教授个人网址，主要研究计算机视觉人体视觉感知，目标识别和场景理解等。

http://people.csail.mit.edu/billf/

mit牛人William T. Freeman教授，主要研究计算机视觉和图像学

http://www.research.ibm.com/peoplevision/

IBM人体视觉研究中心，里面除了有其研究小组的最新成果外，还有很多测试数据(特别是视频）供下载。

http://www.vlfeat.org/

vlfeat主页，vlfeat也是一个开源组织，主要定位在一些最流行的视觉算法开源上，Ｃ编写，其很多算法效果比opencv要好,不过数量不全，但是非常有用。

http://www.robots.ox.ac.uk/~az/

Andrew Zisserman的个人主页，这人大家应该熟悉，《计算机视觉中的多视几何》这本神书的作者之一。

http://www.cs.utexas.edu/~grauman/

KristenGrauman教授的个人主页，是个大美女，且是2011年“马尔奖”获得者，”马尔奖“大家都懂的，计算机视觉领域的最高奖项，目前无一个国内学者获得过。她的主要研究方法是视觉识别。

http://groups.csail.mit.edu/vision/welcome/

mit视觉实验室主页。

http://code.google.com/p/sixthsense/

曾经在网络上非常出名一个视频，一个作者研究的第六感装置，现在这个就是其开源的主页。

http://vision.ucsd.edu/~pdollar/research.html#BehaviorRecognitionAnimalBehavior

Piotr Dollar的个人主要，主要研究方向是人体行为识别。

http://www.mmp.rwth-aachen.de/

移动多媒体处理，将移动设备，计算机图像学，视觉，图像处理等结合的领域。

http://www.di.ens.fr/~laptev/index.html

Ivan Laptev牛人主页，主要研究人体行为识别。有很多数据库可以下载。

http://blogs.oregonstate.edu/hess/

Rob Hess的个人主要，里面有源码下载，比如说粒子滤波，他写的粒子滤波在网上很火。

http://morethantechnical.googlecode.com/svn/trunk/

cvpr领域一些小型的开源代码。

http://iica.de/pd/index.py

做行人检测的一个团队，内部有一些行人检测的代码下载。

http://www.cs.utexas.edu/~grauman/research/pubs.html

UT-Austin计算机视觉小组，包含的视觉研究方向比较广，且有的文章有源码，你只需要填一个邮箱地址，系统会自动发跟源码相关的信息过来。

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/index.html

visual geometry group

 

图像:

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cccd8d301012pw5.html

交互式图像分割代码。

http://vision.csd.uwo.ca/code/

graphcut优化代码。

 

语音：

http://danielpovey.com/kaldi-lectures.html

语音处理中的kaldi学习。

 

算法分析与设计（计算机领域的基础算法）：

http://www.51nod.com/focus.html

该网站主要是讨论一些算法题。里面的李陶冶是个大牛，回答了很多算法题。

 

一些综合topic列表：

http://www.cs.cornell.edu/courses/CS7670/2011fa/

计算机视觉中的些topic（Special Topics in Computer Vision），截止到2011年为止，其引用的文章都是非常顶级的topic。

 

书籍相关网页：

http://www.imageprocessingplace.com/index.htm

冈萨雷斯的《数字图像处理》一书网站，包含课程材料，matlab图像处理工具包，课件ppt等相关素材。

Consumer Depth Cameras for Computer Vision

很优秀的一本书，不过很贵，买不起啊！做深度信息的使用这本书还不错，google图中可以预览一部分。

Making.Things.See

针对Kinect写的，主要关注深度信息，较为基础。书籍中有不少例子，貌似是java写的。

 

国内一些AI相关的研讨会：

http://www.iipl.fudan.edu.cn/MLA13/index.htm

中国机器学习及应用研讨会(这个是2013年的)

 

期刊会议论文下载：

http://cvpapers.com/

几个顶级会议论文公开下载界面，比如说ICCV,CVPR,ECCV,ACCV,ICPR,SIGGRAPH等。

http://www.cvpr2012.org/

cvpr2012的官方地址，里面有各种资料和信息，其他年份的地址类似推理更改即可。

http://www.sciencedirect.com/science/journal/02628856

ICV期刊下载

http://www.computer.org/portal/web/tpami

TPAMI期刊，AI领域中可以算得上是最顶级的期刊了，里面有不少cvpr方面的内容。

http://www.springerlink.com/content/100272/

IJCV的网址。

http://books.nips.cc/

NIPS官网，有论文下载列表。

http://graphlab.org/lsrs2013/program/

LSRS （会议）地址，大规模推荐系统，其它年份依次类推。

 

会议期刊相关信息：

http://conferences.visionbib.com/Iris-Conferences.html

该网页列出了图像处理，计算机视觉领域相关几乎所有比较出名的会议时间表。

http://conferences.visionbib.com/Browse-conf.php

上面网页的一个子网页，列出了最近的CV领域提交paper的deadline。

 

cvpr相关数据库下载：

http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jckrumm/WallFlower/TestImages.htm

微软研究院牛人Wallflower Paper的论文中用到的目标检测等测试图片

http://archive.ics.uci.edu/ml/

UCI数据库列表下载，最常用的机器学习数据库列表。

http://www.cs.rochester.edu/~rmessing/uradl/

人体行为识别通过关键点的跟踪视频数据库，Rochester university的

http://www.research.ibm.com/peoplevision/performanceevaluation.html

IBM人体视觉研究中心，有视频监控等非常多的测试视频。

http://www.cvpapers.com/datasets.html

该网站上列出了常见的cvpr研究的数据库。

http://www.cs.washington.edu/rgbd-dataset/index.html

RGB-D Object Dataset.做目标识别的。

 

AI相关娱乐网页：

http://en.akinator.com/

该网站很好玩，可以测试你心里想出的一个人名(当然前提是这个人必须有一定的知名度)，然后该网站会提出一系列的问题，你可以选择yes or no,or I don’t know等等，最后系统会显示你心中所想的那个人。

http://www.doggelganger.co.nz/

人与狗的匹配游戏，摄像头采集人脸，呵呵…

 

Android相关：

https://code.google.com/p/android-ui-utils/

该网站上有一些android图标,菜单等跟界面有关的设计工具,可以用来做一些简单的UI设计.

 

工具和code下载：

http://lear.inrialpes.fr/people/dorko/downloads.html

6种常见的图像特征点检测子，linux下环境运行。不过只提供了二进制文件，不提供源码。

http://www.cs.ubc.ca/~pcarbo/objrecls/index.html#code

ssmcmc的matlab代码,是Learning to recognize objects with little supervision这一系列文章用的源码，属于目标识别方面的研究。

http://www.robots.ox.ac.uk/~timork/

仿射无关尺度特征点检测算子源码，还有些其它算子的源码或二进制文件。

http://www.vision.ee.ethz.ch/~bleibe/code/ism.html

隐式形状模型(ISM)项目主页，作者Bastian Leibe提供了linux下运行的二进制文件。

http://www.di.ens.fr/~laptev/download.html#stip

Ivan Laptev牛人主页中的STIP特征点检测code，但是也只是有二进制文件，无源码。该特征点在行为识别中该特征点非常有名。

http://ai.stanford.edu/~quocle/

斯坦福大学Quoc V.Le主页，上有它2011年行为识别文章的代码。

 

开源软件：

http://mloss.org/software/

一些ML开源软件在这里基本都可以搜到，有上百个。

https://github.com/myui/hivemall

Scalable machine learning library for Hive/Hadoop.

http://scikit-learn.org/stable/

 

基于python的机器学习开源软件，文档写得不错。

 

挑战赛：

http://www.chioka.in/kaggle-competition-solutions/

kaggle一些挑战赛的code. 

 

公开课：

网易公开课，国内做得很不错的公开课，翻译了一些国外出名的公开课教程，与国外公开课平台coursera有合作。

coursera在线教育网上公开课，很新，有个邮箱注册即可学习，有不少课程，且有对应的练习，特别是编程练习，超赞。

斯坦福网上公开课链接，有统计学习，凸优化等课程。

udacity公开课程下载链接，其实速度还可以。里面有不少好教程。

机器学习公开课的连接，有不少课。

 作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：tornadomeet,欢迎交流！）

4 http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/48206367

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• Recursive-Partitioning.com: an academic website focusing on classification and regression trees. Maintained by Tjen-Sien Lim
• Reinforcement Learning at Carnegie Mellon University
• ResearchIndex: NECI Scientific Literature Digital Library, indexing over 200,000 computer science articles
• ReVision: Reviewing Vision in the Web!
• RIKEN: The Institute of Physical and Chemical Research, Japan
• Salford Systems
• SANS Studies of Artificial Neural Systems, at the Royal Institute of Technology, Sweden
• Santa-Fe Institute
• Scirus: a search engine locating scientific information on the Internet
• Second Moment: The News and Business Resource for Applied Analytics
• SEL-HPC Article Archive has sections for neural networks, distributed AI, theorem proving, and a variety of other computer science topics
• SOAR Project at University of Southern California
• Society for AI and Statistics
• SVM of ANU Canberra
• SVM of Bell Labs
• SVM of GMD-First Berlin
• SVM of MIT
• SVM of Royal Holloway College
• SVM of University of Southampton
• SVM-workshop at NIPS97
• TechOnLine: TechOnLine University offers free online courses and lectures
• UCI Machine Learning Group
• UMASS Distributed Artificial Intelligence Laboratory
• UTCS Neural Networks Research Group of Artificial Intelligence Lab, Computer Science Department, University of Texas at Austin
• Vivisimo Document Clustering: a powerful search engine which returns clustered results
• Worcester Polytechnic Institute Artificial Intelligence Research Group (AIRG)
• Xerion neural network simulator developed and used by the connectionist group at the University of Toronto
• Yale's CTAN Advanced Technology Center for Theoretical and Applied Neuroscience
• ZooLand: Artificial Life Resource

5 http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187

希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．

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• 《Brief History of Machine Learning》

介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.

• 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》

介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序，从1940年开始讲起，到60-80年代，80-90年代，一直讲到2000年后及最近几年的进展。涵盖了deep learning里各种tricks，引用非常全面.

• 《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning Library》

介绍:这是一份python机器学习库,如果您是一位python工程师而且想深入的学习机器学习.那么这篇文章或许能够帮助到你.

• 《How to Layout and Manage Your Machine Learning Project》

介绍:这一篇介绍如果设计和管理属于你自己的机器学习项目的文章，里面提供了管理模版、数据管理与实践方法.

• 《Machine Learning is Fun!》

介绍:如果你还不知道什么是机器学习，或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇文章已经被翻译成中文,如果有兴趣可以移步http://blog.jobbole.com/67616/

• 《R语言参考卡片》

介绍:R语言是机器学习的主要语言,有很多的朋友想学习R语言，但是总是忘记一些函数与关键字的含义。那么这篇文章或许能够帮助到你

• 《Choosing a Machine Learning Classifier》

介绍:我该如何选择机器学习算法，这篇文章比较直观的比较了Naive Bayes，Logistic Regression，SVM，决策树等方法的优劣，另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已经翻译了的版本:http://www.52ml.net/15063.html

• 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep Networks》

介绍：深度学习概述：从感知机到深度网络，作者对于例子的选择、理论的介绍都很到位，由浅入深。翻译版本：http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

• 《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent Optimization》

  介绍:<机器学习与优化>这是一本机器学习的小册子, 短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂, 没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也适合老手温故而知新. 比起MLAPP/PRML等大部头, 也许这本你更需要!具体内容推荐阅读:http://intelligent-optimization.org/LIONbook/

• 《深度学习与统计学习理论》

介绍:作者是来自百度，不过他本人已经在2014年4月份申请离职了。但是这篇文章很不错如果你不知道深度学习与支持向量机/统计学习理论有什么联系？那么应该立即看看这篇文章.

• 《计算机科学中的数学》

介绍:这本书是由谷歌公司和MIT共同出品的计算机科学中的数学：Mathematics for Computer Science，Eric Lehman et al 2013 。分为5大部分：1）证明，归纳。2）结构，数论，图。3）计数，求和，生成函数。4）概率，随机行走。5）递归。等等

• 《信息时代的计算机科学理论(Foundations of Data Science)》

介绍：信息时代的计算机科学理论,目前国内有纸质书购买，iTunes购买

• 《Data Science with R》

介绍:这是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材：偏实用型，浅显易懂，适合想学习R语言的同学选读。

• 《Twenty Questions for Donald Knuth》

介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿： 近日， Charles Leiserson, Al Aho, Jon Bentley等大神向Knuth提出了20个问题，内容包括TAOCP，P/NP问题，图灵机，逻辑，以及为什么大神不用电邮等等。

• 《Automatic Construction and Natural-Language Description of Nonparametric Regression Models》

介绍：不会统计怎么办？不知道如何选择合适的统计模型怎么办？那这篇文章你的好好读一读了麻省理工Joshua B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作，写了一篇关于automatic statistician的文章。可以自动选择回归模型类别，还能自动写报告...

• 《ICLR 2014论文集》

介绍:对深度学习和representation learning最新进展有兴趣的同学可以了解一下

• 《Introduction to Information Retrieval》

介绍：这是一本信息检索相关的书籍，是由斯坦福Manning与谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction to Information Retrieval一直是北美最受欢迎的信息检索教材之一。最近作者增加了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源：http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html

• 《Machine learning in 10 pictures》

介绍:Deniz Yuret用10张漂亮的图来解释机器学习重要概念：1. Bias/Variance Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam's razor 4. Feature combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative / Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰

• 《雅虎研究院的数据集汇总》

介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。

• 《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》

介绍：这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert Tibshirani的新书，并且在2014年一月已经开课：https://class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about

• Best Machine Learning Resources for Getting Started

介绍：机器学习最佳入门学习资料汇总是专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。而且这篇文章的介绍已经被翻译成中文版。如果你不怎么熟悉，那么我建议你先看一看中文的介绍。

• My deep learning reading list

介绍:主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的。包括几本综述文章，将近100篇论文，各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。

• Cross-Language Information Retrieval

介绍：这是一本书籍，主要介绍的是跨语言信息检索方面的知识。理论很多

• 探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探

介绍:本文共有三个系列，作者是来自IBM的工程师。它主要介绍了推荐引擎相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深度推荐引擎相关算法 - 协同过滤,探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深度推荐引擎相关算法 - 聚类

• 《Advice for students of machine learning》

介绍：康奈尔大学信息科学系助理教授David Mimno写的《对机器学习初学者的一点建议》， 写的挺实际，强调实践与理论结合，最后还引用了冯 • 诺依曼的名言: "Young man, in mathematics you don't understand things. You just get used to them."

• 分布式并行处理的数据

介绍：这是一本关于分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and Exercises》,作者是斯坦福的James L. McClelland。着重介绍了各种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep Learning 的童鞋可以参考下

• 《“机器学习”是什么？》

介绍:【“机器学习”是什么？】John Platt是微软研究院杰出科学家，17年来他一直在机器学习领域耕耘。近年来机器学习变得炙手可热，Platt和同事们遂决定开设博客，向公众介绍机器学习的研究进展。机器学习是什么，被应用在哪里？来看Platt的这篇博文

• 《2014年国际机器学习大会ICML 2014 论文》

介绍：2014年国际机器学习大会（ICML）已经于6月21-26日在国家会议中心隆重举办。本次大会由微软亚洲研究院和清华大学联手主办，是这个有着30多年历史并享誉世界的机器学习领域的盛会首次来到中国，已成功吸引海内外1200多位学者的报名参与。干货很多，值得深入学习下

• 《Machine Learning for Industry: A Case Study》

介绍：这篇文章主要是以Learning to Rank为例说明企业界机器学习的具体应用，RankNet对NDCG之类不敏感，加入NDCG因素后变成了LambdaRank，同样的思想从神经网络改为应用到Boosted Tree模型就成就了LambdaMART。Chirs Burges，微软的机器学习大神，Yahoo 2010 Learning to Rank Challenge第一名得主，排序模型方面有RankNet，LambdaRank，LambdaMART，尤其以LambdaMART最为突出，代表论文为： From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 此外，Burges还有很多有名的代表作，比如：A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition
Some Notes on Applied Mathematics for Machine Learning

• 100 Best GitHub: Deep Learning

介绍:100 Best GitHub: Deep Learning

• 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程》

介绍:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果你不熟悉这些想法，我们建议你去这里机器学习课程，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。此外这关于这套教程的源代码在github上面已经有python版本了 UFLDL Tutorial Code

*《Deep Learning for Natural Language Processing and Related Applications》

介绍:这份文档来自微软研究院,精髓很多。如果需要完全理解，需要一定的机器学习基础。不过有些地方会让人眼前一亮,毛塞顿开。

• Understanding Convolutions

介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的文章，讲的已经算比较详细的了

• 《Machine Learning Summer School》

介绍：每天请一个大牛来讲座，主要涉及机器学习，大数据分析，并行计算以及人脑研究。https://www.youtube.com/user/smolix （需）

• 《Awesome Machine Learning》

介绍：一个超级完整的机器学习开源库总结，如果你认为这个碉堡了，那后面这个列表会更让你惊讶：【Awesome Awesomeness】,国内已经有热心的朋友进行了翻译中文介绍，机器学习数据挖掘免费电子书

• 斯坦福《自然语言处理》课程视频

介绍:ACL候任主席、斯坦福大学计算机系Chris Manning教授的《自然语言处理》课程所有视频已经可以在斯坦福公开课网站上观看了（如Chrome不行，可用IE观看） 作业与测验也可以下载。

• 《Deep Learning and Shallow Learning》

介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文，来着浙大毕业、MIT 读博的 Chiyuan Zhang 的博客。

• 《Recommending music on Spotify with deep learning》

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

• 《Neural Networks and Deep Learning》

介绍：神经网络的免费在线书，已经写了三章了，还有对应的开源代码：https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 爱好者的福音。

• 《Java Machine Learning》

介绍：Java机器学习相关平台和开源的机器学习库，按照大数据、NLP、计算机视觉和Deep Learning分类进行了整理。看起来挺全的，Java爱好者值得收藏。

• 《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》

介绍：机器学习最基本的入门文章，适合零基础者

• 《机器学习常见算法分类汇总》

介绍：机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。

• 《机器学习经典论文/survey合集》

介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。

• 《机器学习视频库》

介绍：视频由加州理工学院（Caltech）出品。需要英语底子。

• 《机器学习经典书籍》

介绍：总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍，可做为入门参考书单。

• 《16 Free eBooks On Machine Learning》

介绍:16本机器学习的电子书，可以下载下来在pad，手机上面任意时刻去阅读。不多我建议你看完一本再下载一本。

• 《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to Mavens》

介绍:标题很大，从新手到专家。不过看完上面所有资料。肯定是专家了

• 《机器学习最佳入门学习资料汇总》

介绍：入门的书真的很多，而且我已经帮你找齐了。

• 《Sibyl》

介绍：Sibyl 是一个监督式机器学习系统，用来解决预测方面的问题，比如 YouTube 的视频推荐。

• 《Deep Learning》

介绍：Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著

• 《Neural Network & Text Mining》

介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总结

• 《前景目标检测1（总结）》

介绍:计算机视觉入门之前景目标检测1（总结）

• 《行人检测》

介绍:计算机视觉入门之行人检测

• 《Deep Learning – important resources for learning and understanding》

介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome

• 《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》

介绍:这又是一篇机器学习初学者的入门文章。值得一读

• 《Neural Networks and Deep Learning》

介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书

• 《Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱》

介绍:python的17个关于机器学习的工具

• 《神奇的伽玛函数(上)》

介绍:下集在这里神奇的伽玛函数(下)

• 《分布式机器学习的故事》

介绍:作者王益目前是腾讯广告算法总监，王益博士毕业后在google任研究。这篇文章王益博士7年来从谷歌到腾讯对于分布机器学习的所见所闻。值得细读

• 《机器学习提升之道（Level-Up Your Machine Learning）》

介绍:把机器学习提升的级别分为0~4级，每级需要学习的教材和掌握的知识。这样，给机器学习者提供一个上进的路线图，以免走弯路。另外，整个网站都是关于机器学习的，资源很丰富。

• 《Machine Learning Surveys》

介绍:机器学习各个方向综述的网站

• 《Deep Learning Reading list》

介绍:深度学习阅资源列表

• 《Deep Learning: Methods and Applications》

介绍：这是一本来自微的研究员 li Peng和Dong Yu所著的关于深度学习的方法和应用的电子书

• 《Machine Learning Summer School 2014》

介绍:2014年七月CMU举办的机器学习夏季课刚刚结束 有近50小时的视频、十多个PDF版幻灯片，覆盖 深度学习，贝叶斯，分布式机器学习，伸缩性 等热点话题。所有13名讲师都是牛人：包括大牛Tom Mitchell （他的［机器学习］是名校的常用教材），还有CMU李沐 .（1080P高清哟）

• 《Sibyl: 来自Google的大规模机器学习系统》

介绍:在今年的IEEE/IFIP可靠系统和网络（DSN）国际会议上，Google软件工程师Tushar Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题演讲。 Sibyl是一个监督式机器学习系统，用来解决预测方面的问题，比如YouTube的视频推荐。详情请阅读google sibyl

• 《Building a deeper understanding of images》

介绍:谷歌研究院的Christian Szegedy在谷歌研究院的博客上简要地介绍了他们今年参加ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。

• 《Bayesian network 与python概率编程实战入门》

介绍:贝叶斯学习。如果不是很清可看看概率编程语言与贝叶斯方法实践

• 《AMA: Michael I Jordan》

介绍:网友问伯克利机器学习大牛、美国双料院士Michael I. Jordan："如果你有10亿美金，你怎么花？Jordan: "我会用这10亿美金建造一个NASA级别的自然语言处理研究项目。"

• 《机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）》

介绍:常见面试之机器学习算法思想简单梳理

• 《文本与数据挖掘视频汇总》

介绍：Videolectures上最受欢迎的25个文本与数据挖掘视频汇总

• 《怎么选择深度学习的GPUs》

介绍:在Kaggle上经常取得不错成绩的Tim Dettmers介绍了他自己是怎么选择深度学习的GPUs, 以及个人如何构建深度学习的GPU集群: http://t.cn/RhpuD1G

• 《对话机器学习大神Michael Jordan：深度模型》

介绍:对话机器学习大神Michael Jordan

• 《Deep Learning 和 Knowledge Graph 引爆大数据革命》

介绍:还有２，３部分。http://blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101gs5h.html

• 《Deep Learning 教程翻译》

介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程，国内的机器学习爱好者很热心的把这个教程翻译成了中文。如果你英语不好，可以看看这个

• 《Deep Learning 101》

介绍:因为近两年来，深度学习在媒体界被炒作很厉害（就像大数据）。其实很多人都还不知道什么是深度学习。这篇文章由浅入深。告诉你深度学究竟是什么！

• 《UFLDL Tutorial》

介绍:这是斯坦福大学做的一免费课程（很勉强），这个可以给你在深度学习的路上给你一个学习的思路。里面提到了一些基本的算法。而且告诉你如何去应用到实际环境中。中文版

• 《Toronto Deep Learning Demos》

介绍:这是多伦多大学做的一个深度学习用来识别图片标签／图转文字的demo。是一个实际应用案例。有源码

• 《Deep learning from the bottom up》

介绍:机器学习模型，阅读这个内容需要有一定的基础。

• 《R工具包的分类汇总》

介绍: (CRAN Task Views, 34种常见任务,每个任务又各自分类列举若干常用相关工具包) 例如: 机器学习，自然语言处理，时间序列分析，空间信息分析，多重变量分析，计量经济学，心理统计学，社会学统计，化学计量学，环境科学，药物代谢动力学 等

• 《机器学习常见算法分类汇总》

介绍: 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考.

• 《Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列》

介绍: 很多干货，而且作者还总结了好几个系列。另外还作者还了一个文章导航.非常的感谢作者总结。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）

DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

• 《Tutorials Session A - Deep Learning for Computer Vision》

介绍:传送理由：Rob Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 2013教程。有mp4, mp3, pdf各种下载 他是纽约大学教授，目前也在Facebook工作，他2014年的8篇论文

• 《FudanNLP》

介绍:FudanNLP，这是一个复旦大学计算机学院开发的开源中文自然语言处理（NLP）工具包 Fudan NLP里包含中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功能，对搜索引擎 文本分析等极为有价值。

• 《Open Sourcing ml-ease》

介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,支持单机, Hadoop cluster，和 Spark cluster 重点是 logistic regression 算法

• 《机器学习周刊》

介绍:对于英语不好，但又很想学习机器学习的朋友。是一个大的福利。机器学习周刊目前主要提供中文版，还是面向广大国内爱好者，内容涉及机器学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者

• 《线性代数》

介绍：《线性代数》是《机器学习》的重要数学先导课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易，如果一上来就讲逆序数及罗列行列式性质，很容易让学生失去学习的兴趣。我个人推荐的最佳《线性代数》课程是麻省理工Gilbert Strang教授的课程。 课程主页

• 《Big-data》

介绍:大数据数据处理资源、工具不完备列表，从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模型、图数据模型、数据可视化、列存储、机器学习等。很赞的资源汇总。

• 《machine learning for smart dummies》

介绍:雅虎邀请了一名来自本古里安大学的访问学者，制作了一套关于机器学习的系列视频课程。本课程共分为7期，详细讲解了有关SVM, boosting, nearest neighbors, decision trees 等常规机器学习算法的理论基础知识。

• 《Entanglement-Based Quantum Machine Learning》

介绍:应对大数据时代，量子机器学习的第一个实验 paper 下载

• 《How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True Love》

介绍:Wired杂志报道了UCLA数学博士Chris McKinlay （图1）通过大数据手段+机器学习方法破解婚恋网站配对算法找到真爱的故事,通过Python脚本控制着12个账号，下载了婚恋网站2万女用户的600万问题答案，对他们进行了统计抽样及聚类分析（图2，3），最后终于收获了真爱。科技改变命运！

• 《Underactuated Robotics》

介绍:MIT的Underactuated Robotics于 2014年10月1日开课，该课属于MIT研究生级别的课程，对机器人和非线性动力系统感兴趣的朋友不妨可以挑战一下这门课程！

• 《mllib实践经验(1)》

介绍:mllib实践经验分享

• 《Google Turns To Deep Learning Classification To Fight Web Spam》

介绍:Google用Deep Learning做的antispam(反垃圾邮件)

• 《NLP常用信息资源》

介绍:NLP常用信息资源* 《NLP常用信息资源》

• 《机器学习速查表》

介绍:机器学习速查表

• 《Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer Science》

介绍：从1996年开始在计算机科学的论文中被引用次数最多的论文

• 《InfiniTAM: 基于深度图像的体数据集成框架》

介绍：把今年的一个ACM Trans. on Graphics (TOG)论文中的代码整理为一个开源的算法框架，共享出来了。欢迎大家使用。可以实时的采集3D数据、重建出三维模型。Online learning，GPU Random forest，GPU CRF也会后续公开。

• 《Hacker's guide to Neural Networks》

介绍：【神经网络黑客指南】现在，最火莫过于深度学习（Deep Learning），怎样更好学习它？可以让你在浏览器中，跑起深度学习效果的超酷开源项目convnetjs作者karpathy告诉你，最佳技巧是，当你开始写代码，一切将变得清晰。他刚发布了一本图书，不断在线更新

• 《Building a Production Machine Learning Infrastructure》

介绍：前Google广告系统工程师Josh Wills 讲述工业界和学术界机器学习的异同,大实话

• 《Deep Learning Sentiment Analysis for Movie Reviews using Neo4j》

介绍：使用Neo4j 做电影评论的情感分析。

• 《DeepLearning.University – An Annotated Deep Learning Bibliography》

介绍：不仅是资料，而且还对有些资料做了注释。

• 《A primer on deeping learning》

介绍：深度学习入门的初级读本

• 《Machine learning is teaching us the secret to teaching 》

介绍：机器学习教会了我们什么？

• 《scikit-learn：用于机器学习的Python模块》

介绍：scikit-learn是在SciPy基础上构建的用于机器学习的Python模块。

• 《对话机器学习大神Michael Jordan：解析领域中各类模型》

介绍：乔丹教授（Michael I. Jordan）教授是机器学习领域神经网络的大牛，他对深度学习、神经网络有着很浓厚的兴趣。因此，很多提问的问题中包含了机器学习领域的各类模型，乔丹教授对此一一做了解释和展望。

• 《A*搜索算法的可视化短教程》

介绍：A*搜索是人工智能基本算法，用于高效地搜索图中两点的最佳路径, 核心是 g(n)+h(n): g(n)是从起点到顶点n的实际代价，h(n)是顶点n到目标顶点的估算代价。合集

• 《基于云的自然语言处理开源项目FudanNLP》

介绍：本项目利用了Microsoft Azure，可以在几分种内完成NLP on Azure Website的部署，立即开始对FNLP各种特性的试用，或者以REST API的形式调用FNLP的语言分析功能

• 《吴立德《概率主题模型&数据科学基础》》

介绍：现任复旦大学首席教授、计算机软件博士生导师。计算机科学研究所副所长.内部课程

• 《机器学习入门资源不完全汇总》》

介绍：好东西的干货真的很多

• 《收集从2014年开始深度学习文献》

介绍：从硬件、图像到健康、生物、大数据、生物信息再到量子计算等，Amund Tveit等维护了一个DeepLearning.University小项目：收集从2014年开始深度学习文献，相信可以作为深度学习的起点,github

• 《EMNLP上两篇关于股票趋势的应用论文 》

介绍：EMNLP上两篇关于stock trend 用到了deep model组织特征； Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock Prediction用到了stock network。

• 《Bengio组（蒙特利尔大学LISA组）深度学习教程 》

介绍：作者是深度学习一线大牛Bengio组写的教程，算法深入显出，还有实现代码，一步步展开。

• 《学习算法的Neural Turing Machine 》

介绍：许多传统的机器学习任务都是在学习function，不过谷歌目前有开始学习算法的趋势。谷歌另外的这篇学习Python程序的Learning to Execute也有相似之处

• 《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing》

介绍：作者是华为技术有限公司，诺亚方舟实验室，首席科学家的李航博士写的关于信息检索与自然语言处理的文章

• 《Rumor has it: Identifying Misinformation in Microblogs》

介绍：利用机用器学习在谣言的判别上的应用,此外还有两个。一个是识别垃圾与虚假信息的paper.还有一个是网络舆情及其分析技术

• 《R机器学习实践》

介绍：该课程是网易公开课的收费课程，不贵，超级便宜。主要适合于对利用R语言进行机器学习，数据挖掘感兴趣的人。

• 《大数据分析：机器学习算法实现的演化》

介绍：本章中作者总结了三代机器学习算法实现的演化：第一代非分布式的， 第二代工具如Mahout和Rapidminer实现基于Hadoop的扩展，第三代如Spark和Storm实现了实时和迭代数据处理。BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP

• 《图像处理，分析与机器视觉》

介绍：讲计算机视觉的四部奇书（应该叫经典吧）之一，另外三本是Hartley的《多图几何》、Gonzalez的《数字图像处理》、Rafael C.Gonzalez / Richard E.Woods 的《数字图像处理》

• 《LinkedIn最新的推荐系统文章Browsemaps》

介绍：里面基本没涉及到具体算法，但作者介绍了CF在LinkedIn的很多应用，以及他们在做推荐过程中获得的一些经验。最后一条经验是应该监控log数据的质量，因为推荐的质量很依赖数据的质量！

• 《初学者如何查阅自然语言处理（NLP）领域学术资料》

介绍：初学者如何查阅自然语言处理（NLP）领域学术资料

• 《树莓派的人脸识别教程》

介绍：用树莓派和相机模块进行人脸识别

• 《利用深度学习与大数据构建对话系统 》

介绍：如何利用深度学习与大数据构建对话系统

• 《经典论文Leo Breiman：Statistical Modeling: The Two Cultures 》

介绍：Francis Bach合作的有关稀疏建模的新综述(书)：Sparse Modeling for Image and Vision Processing，内容涉及Sparsity, Dictionary Learning, PCA, Matrix Factorization等理论，以及在图像和视觉上的应用，而且第一部分关于Why does the l1-norm induce sparsity的解释也很不错。

• 《Reproducing Kernel Hilbert Space》

介绍：RKHS是机器学习中重要的概念，其在large margin分类器上的应用也是广为熟知的。如果没有较好的数学基础，直接理解RKHS可能会不易。本文从基本运算空间讲到Banach和Hilbert空间，深入浅出，一共才12页。

• 《Hacker's guide to Neural Networks》

介绍：许多同学对于机器学习及深度学习的困惑在于，数学方面已经大致理解了，但是动起手来却不知道如何下手写代码。斯坦福深度学习博士Andrej Karpathy写了一篇实战版本的深度学习及机器学习教程，手把手教你用Javascript写神经网络和SVM.

• 《【语料库】语料库资源汇总》

介绍：【语料库】语料库资源汇总

• 《机器学习算法之旅》

介绍：本文会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。

• 《Reproducible Research in Computational Science》

介绍：这个里面有很多关于机器学习、信号处理、计算机视觉、深入学习、神经网络等领域的大量源代码（或可执行代码）及相关论文。科研写论文的好资源

• 《NYU 2014年的深度学习课程资料》

介绍：NYU 2014年的深度学习课程资料，有视频

• 《计算机视觉数据集不完全汇总》

介绍：计算机视觉数据集不完全汇总

• 《Machine Learning Open Source Software》

介绍：机器学习开源软件

• 《LIBSVM》

介绍：A Library for Support Vector Machines

• 《Support Vector Machines》

介绍：数据挖掘十大经典算法之一

• 《100 Best GitHub: Deep Learning》

介绍：github上面100个非常棒的项目

• 《加州大学欧文分校(UCI)机器学习数据集仓库》

介绍：当前加州大学欧文分校为机器学习社区维护着306个数据集。查询数据集

• 《Andrej Karpathy个人主页》

介绍：Andrej Karpathy 是斯坦福大学Li Fei-Fei的博士生，使用机器学习在图像、视频语义分析领域取得了科研和工程上的突破，发的文章不多，但每个都很扎实，在每一个问题上都做到了state-of-art.

• 《Andrej Karpathy的深度强化学习演示》

介绍：Andrej Karpathy的深度强化学习演示，论文在这里

• 《CIKM数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文》

介绍：CIKM Cup(或者称为CIKM Competition)是ACM CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称。

• 《Geoffrey E. Hinton》

介绍：杰弗里·埃弗里斯特·辛顿 FRS是一位英国出生的计算机学家和心理学家，以其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者.

• 《自然语言处理的深度学习理论与实际》

介绍：微软研究院深度学习技术中心在CIKM2014 上关于《自然语言处理的深度学习理论与实际》教学讲座的幻灯片

• 《用大数据和机器学习做股票价格预测》

介绍： 本文基于<支持向量机的高频限价订单的动态建模>采用了 Apache Spark和Spark MLLib从纽约股票交易所的订单日志数据构建价格运动预测模型。(股票有风险，投资谨慎)GitHub源代码托管地址.

• 《关于机器学习的若干理论问题》

介绍：徐宗本 院士将于热爱机器学习的小伙伴一起探讨有关于机器学习的几个理论性问题，并给出一些有意义的结论。最后通过一些实例来说明这些理论问题的物理意义和实际应用价值。

• 《深度学习在自然语言处理的应用》

介绍：作者还著有《这就是搜索引擎：核心技术详解》一书，主要是介绍应用层的东西

• 《Undergraduate machine learning at UBC》

介绍：机器学习课程

• 《人脸识别必读的N篇文章》

介绍：人脸识别必读文章推荐

• 《推荐系统经典论文文献及业界应用》

介绍：推荐系统经典论文文献

• 《人脸识别必读的N篇文章》

介绍：人脸识别必读文章推荐

• 《第十二届中国"机器学习及其应用"研讨会PPT》

介绍：第十二届中国"机器学习及其应用"研讨会PPT

• 《统计机器学习》

介绍：统计学习是关于计算机基于数据构建的概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门科学，统计学习也成为统计机器学习。课程来自上海交通大学

• 《机器学习导论》

介绍：机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题.

• 《CIKM 2014主题报告的幻灯片》

介绍：CIKM 2014 Jeff Dean、Qi Lu、Gerhard Weikum的主题报告的幻灯片， Alex Smola、Limsoon Wong、Tong Zhang、Chih-Jen Lin的Industry Track报告的幻灯片

• 《人工智能和机器学习领域有趣的开源项目》

介绍：部分中文列表

• 《机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器》

介绍:此外作者还有一篇元算法、AdaBoost　python实现文章

• 《Numerical Optimization: Understanding L-BFGS》

介绍:加州伯克利大学博士Aria Haghighi写了一篇超赞的数值优化博文，从牛顿法讲到拟牛顿法，再讲到BFGS以及L-BFGS, 图文并茂，还有伪代码。强烈推荐。

• 《简明深度学习方法概述（一）》

介绍:还有续集简明深度学习方法概述（二）

• 《R language for programmers》

介绍:Ｒ语言程序员私人定制版

• 《谷歌地图解密：大数据与机器学习的结合》

介绍:谷歌地图解密

• 《空间数据挖掘常用方法》

介绍:空间数据挖掘常用方法

• 《Use Google's Word2Vec for movie reviews》

介绍:Kaggle新比赛 ”When bag of words meets bags of popcorn“ aka ”边学边用word2vec和deep learning做NLP“ 里面全套教程教一步一步用python和gensim包的word2vec模型，并在实际比赛里面比调参数和清数据。 如果已装过gensim不要忘升级

• 《PyNLPIR》

介绍:PyNLPIR提供了NLPIR/ICTCLAS汉语分词的Python接口,此外Zhon提供了常用汉字常量，如CJK字符和偏旁，中文标点，拼音，和汉字正则表达式（如找到文本中的繁体字）

• 《深度卷积神经网络下围棋》

介绍:这文章说把最近模型识别上的突破应用到围棋软件上，打16万张职业棋谱训练模型识别功能。想法不错。训练后目前能做到不用计算，只看棋盘就给出下一步，大约10级棋力。但这篇文章太过乐观，说什么人类的最后一块堡垒马上就要跨掉了。话说得太早。不过，如果与别的软件结合应该还有潜力可挖。@万精油墨绿

• 《NIPS审稿实验》

介绍:UT Austin教授Eric Price关于今年NIPS审稿实验的详细分析,他表示，根据这次实验的结果，如果今年NIPS重新审稿的话，会有一半的论文被拒。

• 《2014年最佳的大数据，数据科学文章》

介绍:KDNuggets分别总结了2014年14个阅读最多以及分享最多的文章。我们从中可以看到多个主题——深度学习，数据科学家职业，教育和薪酬，学习数据科学的工具比如R和Python以及大众投票的最受欢迎的数据科学和数据挖掘语言

• 《机器学习经典算法详解及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法》

介绍:Python实现线性回归,作者还有其他很棒的文章推荐可以看看

• 《2014中国大数据技术大会33位核心专家演讲PDF》

介绍：2014中国大数据技术大会33位核心专家演讲PDF下载

• 《使用RNN和Paragraph Vector做情感分析》

介绍：这是T. Mikolov & Y. Bengio最新论文Ensemble of Generative and Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews ，使用RNN和PV在情感分析效果不错，［项目代码］(https://github.com/mesnilgr/iclr15)公布在github(目前是空的)。这意味着Paragraph Vector终于揭开面纱了嘛。

• 《NLPIR/ICTCLAS2015分词系统大会上的技术演讲 》

介绍:NLPIR/ICTCLAS2015分词系统发布与用户交流大会上的演讲，请更多朋友检阅新版分词吧。 我们实验室同学的演讲包括：孙梦姝-基于评论观点挖掘的商品搜索技术研究 李然-主题模型

• 《Machine Learning is Fun!》

介绍:Convex Neural Networks 解决维数灾难

• 《CNN的反向求导及练习》

介绍:介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但形式上还是有些区别的，很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的。此外作者也做了一个资源集:机器学习，深度学习，视觉，数学等

• 《正则表达式优化成Trie树 》

介绍:如果要在一篇文章中匹配十万个关键词怎么办？Aho-Corasick 算法利用添加了返回边的Trie树，能够在线性时间内完成匹配。 但如果匹配十万个正则表达式呢 ？ 这时候可以用到把多个正则优化成Trie树的方法，如日本人写的 Regexp::Trie

• 《Deep learning Reading List》

介绍:深度学习阅读清单

• 《Caffe》

介绍:Caffe是一个开源的深度学习框架，作者目前在google工作，作者主页Yangqing Jia (贾扬清)

• 《GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现 》

介绍:2014 ImageNet冠军GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型,GoogleNet论文.

• 《LambdaNet，Haskell实现的开源人工神经网络库 》

介绍:LambdaNetLambdaNet是由Haskell实现的一个开源的人工神经网络库，它抽象了网络创建、训练并使用了高阶函数。该库还提供了一组预定义函数，用户可以采取多种方式组合这些函数来操作现实世界数据。

• 《百度余凯&张潼机器学习视频》

介绍:如果你从事互联网搜索，在线广告，用户行为分析，图像识别，自然语言理解，或者生物信息学，智能机器人，金融预测，那么这门核心课程你必须深入了解。

• 《杨强在TEDxNanjing谈智能的起源》

介绍:"人工智能研究分许多流派。其中之一以IBM为代表，认为只要有高性能计算就可得到智能，他们的‘深蓝’击败了世界象棋冠军；另一流派认为智能来自动物本能；还有个很强的流派认为只要找来专家，把他们的思维用逻辑一条条写下，放到计算机里就行……" 杨强在TEDxNanjing谈智能的起源

• 《深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注Connectionist Temporal ClassificationICML06》

介绍:1)机器翻译Sequence to Sequence NIPS14 2)成分句法GRAMMAR AS FOREIGN LANGUAGE

• 《Deep Learning实战之word2vec》

介绍:网易有道的三位工程师写的word2vec的解析文档，从基本的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Linear/Log-Bilinear->层次化Log-Bilinear，到CBOW和Skip-gram模型，再到word2vec的各种tricks，公式推导与代码，基本上是网上关于word2vec资料的大合集，对word2vec感兴趣的朋友可以看看

• 《Machine learning open source software》

介绍:机器学习开源软件,收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件．与此类似的还有很多例如:DMOZ - Computers: Artificial Intelligence: Machine Learning: Software,　LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines,　Weka 3: Data Mining Software in Java,　scikit-learn:Machine Learning in Python,　Natural Language Toolkit:NLTK,　MAchine Learning for LanguagE Toolkit,　Data Mining - Fruitful and Fun,　Open Source Computer Vision Library

• 《机器学习入门者学习指南》

介绍:作者是计算机研二(写文章的时候，现在是2015年了应该快要毕业了)，专业方向自然语言处理．这是一点他的经验之谈．对于入门的朋友或许会有帮助

• 《A Tour of Machine Learning Algorithms》

介绍:这是一篇关于机器学习算法分类的文章，非常好

• 《2014年的《机器学习日报》大合集》

介绍:机器学习日报里面推荐很多内容，在这里有一部分的优秀内容就是来自机器学习日报．

• 《 Image classification with deep learning常用模型》

介绍:这是一篇关于图像分类在深度学习中的文章

• 《自动语音识别：深度学习方法》

介绍:作者与Bengio的兄弟Samy 09年合编《自动语音识别：核方法》 3）李开复1989年《自动语音识别》专著，其博导、94年图灵奖得主Raj Reddy作序

• 《NLP中的中文分词技术》

介绍: 作者是360电商技术组成员,这是一篇NLP在中文分词中的应用

• 《Using convolutional neural nets to detect facial keypoints tutorial》

介绍: 使用deep learning的人脸关键点检测，此外还有一篇AWS部署教程

• 《书籍推荐:Advanced Structured Prediction》

介绍: 由Sebastian Nowozin等人编纂MIT出版的新书《Advanced Structured Prediction》http://t.cn/RZxipKG ，汇集了结构化预测领域诸多牛文，涉及CV、NLP等领域，值得一读。网上公开的几章草稿:一,二,三,四,五

• 《An Introduction to Matrix Concentration Inequalities》

介绍: Tropp把数学家用高深装逼的数学语言写的矩阵概率不等式用初等的方法写出来，是非常好的手册，领域内的paper各种证明都在用里面的结果。虽说是初等的，但还是非常的难

• 《The free big data sources you should know》

介绍: 不容错过的免费大数据集，有些已经是耳熟能详，有些可能还是第一次听说，内容跨越文本、数据、多媒体等，让他们伴你开始数据科学之旅吧，具体包括：Data.gov、US Census Bureau、European Union Open Data Portal、Data.gov.uk等

• 《A Brief Overview of Deep Learning》

介绍: 谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际建议

• 《A Deep Dive into Recurrent Neural Nets》

介绍: 非常好的讨论递归神经网络的文章，覆盖了RNN的概念、原理、训练及优化等各个方面内容，强烈推荐！本文作者Nikhil Buduma还有一篇Deep Learning in a Nutshell值得推荐

• 《机器学习：学习资源》

介绍:里面融合了很多的资源，例如竞赛，在线课程，demo，数据整合等。有分类

• 《Statistical foundations of machine learning》

介绍:《机器学习的统计基础》在线版，该手册希望在理论与实践之间找到平衡点，各主要内容都伴有实际例子及数据，书中的例子程序都是用R语言编写的。

• 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks》

介绍:IVAN VASILEV写的深度学习导引：从浅层感知机到深度网络。高可读

• 《Research priorities for robust and beneficial artificial intelligence》

介绍:鲁棒及有益的人工智能优先研究计划：一封公开信,目前已经有Stuart Russell, Tom Dietterich, Eric Horvitz, Yann LeCun, Peter Norvig, Tom Mitchell, Geoffrey Hinton, Elon Musk等人签署The Future of Life Institute (FLI).这封信的背景是最近霍金和Elon Musk提醒人们注意AI的潜在威胁。公开信的内容是AI科学家们站在造福社会的角度，展望人工智能的未来发展方向，提出开发AI系统的Verification，Validity, Security, Control四点要求，以及需要注意的社会问题。毕竟当前AI在经济领域，法律，以及道德领域相关研究较少。其实还有一部美剧《疑犯追踪》,介绍了AI的演进从一开始的自我学习，过滤，图像识别，语音识别等判断危险，到第四季的时候出现了机器通过学习成长之后想控制世界的状态。说到这里推荐收看。

• 《metacademy》

介绍:里面根据词条提供了许多资源，还有相关知识结构，路线图，用时长短等。号称是”机器学习“搜索引擎

• 《FAIR open sources deep-learning modules for Torch》

介绍:Facebook人工智能研究院（FAIR）开源了一系列软件库，以帮助开发者建立更大、更快的深度学习模型。开放的软件库在 Facebook 被称作模块。用它们替代机器学习领域常用的开发环境 Torch 中的默认模块，可以在更短的时间内训练更大规模的神经网络模型。

• 《浅析人脸检测之Haar分类器方法》

介绍:本文虽然是写于2012年，但是这篇文章完全是作者的经验之作。

• 《如何成为一位数据科学家》

介绍:本文是对《机器学习实战》作者Peter Harrington做的一个访谈。包含了书中部分的疑问解答和一点个人学习建议

• 《Deep learning from the bottom up》

介绍:非常好的深度学习概述，对几种流行的深度学习模型都进行了介绍和讨论

• 《Hands-On Data Science with R Text Mining》

介绍:主要是讲述了利用R语言进行数据挖掘

• 《Understanding Convolutions》

介绍:帮你理解卷积神经网络，讲解很清晰，此外还有两篇Conv Nets: A Modular Perspective，Groups & Group Convolutions. 作者的其他的关于神经网络文章也很棒

• 《Introduction to Deep Learning Algorithms》

介绍:Deep Learning算法介绍，里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的论文

• 《Learning Deep Architectures for AI》

介绍:一本学习人工智能的书籍，作者是Yoshua Bengio，相关国内报道

• 《Geoffrey E. Hinton个人主页》

介绍:Geoffrey Hinton是Deep Learning的大牛，他的主页放了一些介绍性文章和课件值得学习

• 《PROBABILITY THEORY: THE LOGIC OF SCIENCE》

介绍:概率论：数理逻辑书籍

• 《H2O》

介绍:一个用来快速的统计，机器学习并且对于数据量大的数学库

• 《ICLR 2015会议的arXiv稿件合集》

介绍:在这里你可以看到最近深度学习有什么新动向。

• 《Introduction to Information Retrieval》

介绍:此书在信息检索领域家喻户晓， 除提供该书的免费电子版外，还提供一个IR资源列表 ，收录了信息检索、网络信息检索、搜索引擎实现等方面相关的图书、研究中心、相关课程、子领域、会议、期刊等等，堪称全集，值得收藏

https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

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