从cvchina上看到的，转载自demonstrate 的 blog
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
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http://active-learning.net/，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
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http://www.cse.ust.hk/TL/，包括经典的论文以及附带有源码，很方便。
Gaussian Processes
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http://www.gaussianprocess.org 包括相关的书籍（有 Carl Edward Rasmussen 的书），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
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http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/npb.html 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
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http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html 是 Kevin Murphy 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）。
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http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/graphical.html 是 Jordan 系关于这个方面的论文汇编。
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http://www.inference.phy.cam.ac.uk/hmw26/crf/ 是关于 Conditional Random Fields 方面论文和软件的收集，由 Hanna Wallach 维护。
Compressed Sensing
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http://www-dsp.rice.edu/cs 这是 Rice 大学维护的论文分类列表、软件链接等。推荐 Emmanuel Candès 所写的tutorial，这人是 David Donoho 的学生。
Tensor
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http://csmr.ca.sandia.gov/~tgkolda/pubs/index.html 关于 tensor 的一些偏数学的文章。
Deep Belief Network
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http://www.cs.toronto.edu/~hinton/csc2515/deeprefs.html 是 Geoffrey Hinton 为研究生开设的 machine learning 课程的 DBN 的 reading list。
Kernel Methods
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http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/kernels.html 是 Jordan 维护的关于 kernel methods 的文章列表。
Markov Logic
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http://ai.cs.washington.edu/pubs 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。
