从cvchina上看到的，转载自

自己稍作补充。这里搜集了一些常见的和 machine learning 相关的网站，按照 topic 来分。

Active Learning

• ，这里包括了关于Active Learning理论以及应用的一些文章，特别是那篇Survey。

Transfer Learning

• ，包括经典的论文以及附带有源码，很方便。

Gaussian Processes

•  包括相关的书籍（有  的），相关的程序以及分类的 paper 列表。这也是由 Carl 自己维护的，他应该是将 GP 引入 machine learning 最早的人之一了吧，Hinton 的学生。

Nonparametric Bayesian Methods

•  这个一看就知道是 Jordan 维护的，主要包括 Dirichlet process 以及相关的其他随机过程在 machine learning 里面如何进行建模，如何进行 approximate inference。主要是文章列表。

Probabilistic Graphical Model

•  是  所维护的关于 Bayesian belief networks 的介绍，含有最基本的概念、相关的文献和软件的链接。罕见的 UCB 出来的不是 Jordan 的学生（老板是 Stuart Russel）。

•  是 Jordan 系关于这个方面的论文汇编。

•  是关于 Conditional Random Fields 方面论文和软件的收集，由 Hanna Wallach 维护。

Compressed Sensing

•  这是 Rice 大学维护的论文分类列表、软件链接等。推荐  所写的，这人是  的学生。

Tensor

•  关于 tensor 的一些偏数学的文章。

Deep Belief Network

•  是 Geoffrey Hinton 为研究生开设的 machine learning 课程的 DBN 的 reading list。

Kernel Methods

•  是 Jordan 维护的关于 kernel methods 的文章列表。

Markov Logic

•  是 UW AI 组的文章，里面关于 Markov logic 的比较多，因为 Pedro Domingos 就是这个组的。