jyNext的专栏

最近被一篇JMLR的论文折磨得欲仙欲死，想想还是数学没学好，翻出以前看过的一个博客，希望对想做机器学习的有点帮助。 特别是我们系的新生，你们刚入学某系老师肯定会告诉你统计现在多么牛逼，多么交叉学科，应用广泛。 但是他们什么都不懂，除了告诉你几个八十年代的名词和一些误人子弟的“心得”。 这篇博客主要写了机器学习的数学体系，统计里面很多，如Bayesian，statistical learnin

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40101d00t.html 牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Resear

麻省理工学院人工智能实验室AI Working Paper 316   作者：人工智能实验室全体研究生   编辑：David Chapman      版本：1.3  1988年9月   译者：柳泉波 北京师范大学信息学院2000级博士生    摘要  本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议，对做研究本身（阅读 、写作和程序设计），理解研究过程以及开始热爱研究（方法论、选题、选导

http://www.youku.com/playlist_show/id_6035163.html     加州大学洛杉矶分校  概率论 http://www.youku.com/playlist_show/id_862741.html      清华大学  考研辅导  概率论