翻看icml的文章才发现原来Michael I. Jordan 也涉猎deep learning吗？O网页链接
香港中文大学王晓刚教授的深度学习课程网站O网页链接
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信息检索的大牛Bruce Croft 教授等的著书《Search Engines: Information Retrieval in Practice》可以免费下载了。强烈推荐！O网页链接
【幻灯:(ICML2015)机器学习面临的两大挑战】《Two Big Challenges In Machine Learning》by by Léon Bottou [Facebook Ai Research]O网页链接云:O网页链接
ClipMine Machine Learning Video CollectionO网页链接搜集了CMU、VTech、Oxford等学校2015年的机器学习/深度学习视频课程，几十个深度学习的演讲视频等等近300个视频
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【Python 3.5 新特性预览】Python 3.5 正式版计划在 9 月 13 日发布，添加了 zipapp 模块，支持 Async/Await 协同编程，更多信息请看：O网页链接
《Deep Belief Nets in C++ and CUDA C》 Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised Feedforward Networks；Volume II: Autoencoding in the Complex Domain。与书相配套有源代码DEEP，下载：O网页链接使用手册：O网页链接 还有二卷讲的是autoencoder
【视频+IPN:SciPy'15上基于Scikit-Learn的机器学习教程】《Machine Learning with Scikit-Learn | SciPy 2015 Tutorial》by Andreas Mueller & Kyle Kastner Part I:网页链接Part2:网页链接ipn:网页链接nbviewer:网页链接云:网页链接
【Youtube上的SciPy'15视频专辑】《SciPy 2015: Scientific Computing with Python Conference》网页链接【Daoud Clarke的ICML2015论文自选集】《My favourite papers from day one of ICML 2015》网页链接《My favourite ICML 2015 papers - part two》网页链接以及他的《Seven Steps to Success - Machine Learning in Practice》指南小册子网页链接
【视频标记社交网站ClipMine的机器学习视频专辑】《ClipMine Machine Learning Video Collection》网页链接
ICML2015上发表的版本:网页链接[论文]《Scalable Bayesian Optimization Using Deep Neural Networks》(2015) J Snoek, O Rippel, K Swersky网页链接 用DNN做参数优化，可实现大规模并行优化，酷！[论文]《Scalable Bayesian Optimization Using Deep Neural Networks》(2015) J Snoek, O Rippel, K Swersky网页链接用DNN做参数优化，可实现大规模并行优化，酷！ICML2015上发表的版本:网页链接
【Microsoft现在是OpenBSD基金会金牌贡献者！！！】O网页链接<Microsoft Now OpenBSD Foundation Gold Contributor> 这是神马节奏?
【论文:面向迁移特征学习的Deep Adaptation Networks(DAN)框架】《Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks》M Long, Y Cao, J Wang, M Jordan (ICML2015)网页链接
ICML2015上发表的《Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning》网页链接《Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning》(2015) D Maclaurin, D Duvenaud, RP Adams网页链接来自Harvard，提出超参优化的梯度计算新思路，“...opens up a garden of delights”，很有意思的论文，推荐，相关实验&图表:网页链接
Google Deepmind的Alex Graves等人的新论文: Grid LSTM 论文下载：网页链接
【Random Thoughts : Learning Deep Learning】网页链接
【论文:Online Boosting的优化和自适应算法】《Optimal and Adaptive Algorithms for Online Boosting》A Beygelzimer, S Kale, H Luo (ICML2015)网页链接
【Kaggle每周代码精选六月汇总】《June 2015: Scripts of the Week》网页链接
ACL15-tutorial。RPI（伦斯勒理工）副教授Heng Ji在主页上给出了ACL15专题讲座<Successful Data Mining Methods for NLP>，Jiawei Han (UIUC), Heng Ji & Yizhou Sun (NEU) 初版幻灯片，175页；她还表达到：所有的tutorial都应该免费。 主页网页链接大会网页链接
斯坦福计算机系助理教授Percy Liang在ICML2015上的自然语言理解基础和最前沿技术的教学讲座：O网页链接
快进到45分钟直接看微软研究院教育峰会人工智能研讨会录像：网页链接嘉宾包括PRML作者Chris Bishop, 斯坦福Fei-Fei Li, 麻省理工Josh Tenenbaum, 布朗大学Michael Littman，以及AI2的Oren Otzioni.
ACL2015最佳论文之一的AutoExtend: Extending Word Embeddings to Embeddings for Synsets and Lexemes PDF下载：O网页链接
【NLP五大开源工具】《5 open source tools for taming text》 Stanford CoreNLP/NLTK/Lucene&Solr/OpenNLP/GATE&UIMAO网页链接
