本页面包括机器学习、数学理论、系统设计、程序设计、博客等内容。
1 机器学习
1.1 Hub资源
- Awesome - Most Cited Deep Learning Papers
- Awesome Big Data
- Awesome Random Forest
- Awesome Recurrent Neural Networks
- Best Paper Awards in Computer Science
- Machine Learning (Theory)
- Reading list on Bayesian modeling for language
- UFLDL Tutorial
-
What are the best machine learning blogs or resources available?
- 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)
- 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
1.2 课程
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Stanford University)
- Deep Learning for Natural Language Processing (Stanford University)
- Introduction to Computational Advertising (Stanford University)
2 数学理论
2.1 凸优化
- Convex Optimization (Stanford University)
- 作者是 Stephen Boyd 和 Lieven Vandenberghe，此书是凸优化领域的经典书籍之一。上面这个网址不仅有书籍的超链接，还有作者在斯坦福大学开课的课件。
- Numerical Optimization (Northwestern University)
- 作者是 Jorge Nocedal 和 Stephen J. Wright，此书是优化领域的经典书籍之一。
3 系统设计
- High Scalability: 介绍搭建高并发高可靠性的网站技术。此站点的热门文章放在 这里 。
4 程序语言
- Google开发规范
5 博客
5.1 公司博客
5.2 个人博客
- Leon Bottou
- Denny Britz : wildml
- Edwin Chen
- Sebastian Ruder : ruder
- 阮一峰