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和大多数人一样，小弟对各种机器学习和数据挖掘算法都小有兴趣，常用的算法也都知道基本思想，但尝试不多。最近收集了一些算法的实用技巧，待有空时仔细研读。

（1）机器学习那些事 & 机器学习根基

那些事儿：http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf

根基：http://www.cs.cmu.edu/~tom/pubs/MachineLearning.pdf

（2）SVM支持向量机：

作者：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/

英文版：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf

中文版：http://blog.sina.com.cn/s/blog_72995dcc0100pflx.html

（3）深度学习神经网络

作者：http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/index.html

英文版：http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/YB-tricks.pdf

（4）模型选择

英文版：http://eprints.pascal-network.org/archive/00005768/01/guyon-mlss.pdf

（5）贝叶斯网络

英文版：http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470060301.html

（6）朴素贝叶斯

英文版：http://paulgraham.com/better.html

（7）文本分析中的参数估计，以LDA为例

英文版：http://faculty.cs.byu.edu/~ringger/CS601R/papers/Heinrich-GibbsLDA.pdf

（8）吉布森采样

英文版：Gibbs Sampling for the Uninitiated

连接：http://www.umiacs.umd.edu/~resnik/pubs/gibbs.pdf

（9）贝叶斯推理

英文版：Bayesian Inference with Tears: A Tutorial Workbook for Natural Language Researchers

链接：http://www.isi.edu/natural-language/people/bayes-with-tears.pdf

（10）非参贝叶斯

英文版：A Tutorial on Bayesian Nonparametric Models

连接：http://www.cs.princeton.edu/~blei/papers/GershmanBlei2012.pdf

（11）最大熵

英文版：Using Maximum Entropy for Text Classification

连接：http://www.kamalnigam.com/papers/maxent-ijcaiws99.pdf

（12）广告点击率预估

英文版：Ad Click Prediction: a View from the Trenches

连接:http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/41159.pdf

（13）逻辑回归

英文版：Using and Interpreting Logistic Regression: A Guide for Teachers and Students

连接：http://www.sjsu.edu/people/james.lee/courses/JS203/s1/Logistic%20Regression.pdf

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