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你永远不知道小孩子眼里的世界是什么样的。 你以为你送掉的只是一个有点旧的模型，对于他，却可能是王国失去了英雄，士兵失去了将军。幻想世界缺了一角，现实世界一片灰暗。曾经以为的永远，未及告别竟已不见。 而你看到的只是孩子哭闹，还问怎么开导。
谢邀。看了上面的回答，觉得图已经有很多了，对于大家理解什么是原木材质已经足够了，在这里作为补充说明一些。如果觉得有帮助还请不吝赐赞：））&br&&p&关于原木材质的问题自然让人想到日式的淡雅风格、简洁朴素的气质，因此图片也多是淡雅风格，看似简朴有致。但是事实上由于木材的质感、颜色等的差别，需要考虑的要素并不少：原木家具和周围的环境、地板、地毯、甚至照明灯具的选择都有很大程度的联系，需要将各种要素综合考虑。&/p&&p&在这里简要说说在选择家具的时候需要考虑的因素，不局限于家具，希望对大家的选择有所帮助。&/p&&p&&strong&要素1. 关于木材知多少&/strong&&/p&&p&木家具能够让人感到温暖。根据种类和处理方法的不同，木材的外观，舒适性和耐久性也各有不同。能够找到自己最中意的材料也是一种乐趣呢。&/p&木材一词其实包含了非常多的材料，种类不同，家具的色彩，光泽，质感千差万别，营造的室内氛围也截然不同。当然，根据木材的品质不同，其价格也有很大差别。在选择家具前，让我们来看看常见的木材种类。&br&&u&1）世界三大木系：价格较高，材质厚重&/u&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/8daefcced4c4d66133cd66_b.jpg& data-rawheight=&144& data-rawwidth=&559& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&559& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/8daefcced4c4d66133cd66_r.jpg&&&/figure&&br&&p&▲上面三种木材从左至右分别为：&strong&核桃木，柚木&/strong&和&strong&桃花心木&/strong&。在国内，在日本，它们都算得上是较为昂贵的材料，而由于他们特殊的厚重感和高级感也使得它们在市场上非常受欢迎。&/p&&br&&strong&胡桃木&/strong&有这非常美丽的黑色纹理，并且它的质感能够随着使用年数的增加而更具有韵味，因为作为家具材料，在市场上有着非常高的人气，自然也价格不菲。胡桃木颜色较深，因而使用能够营造出非常深沉厚重的氛围。▼&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/2ecf853a0396ebd9ca48_b.jpg& data-rawheight=&168& data-rawwidth=&561& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&561& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/2ecf853a0396ebd9ca48_r.jpg&&&/figure&&br&&strong&柚木&/strong&有着非常强的耐腐烂性，常常用于内饰和豪华客轮的甲板。其色彩比核桃木要浅，光泽更为独特和柔和，因此也颇具魅力。柚木和胡桃木的价格基本差别不大，并且都具有一定的厚重感，因此在它们中间选择的时候基本考虑的还是和周围环境的协调和整体氛围的营造，后文中展开说明。▼&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/9dcdfbd29b3be0fe658c81_b.jpg& data-rawheight=&572& data-rawwidth=&560& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&560& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/9dcdfbd29b3be0fe658c81_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/d464b24aeae6ca8fc9f2e15_b.jpg& data-rawheight=&374& data-rawwidth=&562& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&562& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/d464b24aeae6ca8fc9f2e15_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&桃花心木&/strong&俗称为红木，是大家都不陌生的贵重木材。桃花心木有着非常明艳的颜色和光泽。由于是高稀缺的木材，它的价格更是高昂。红木色彩非常艳丽，它也能够做成简单的造型，但是天生金属感强烈，更较为古典的装潢，因此没有非常镇得住脚的内装，一个红木家具也许会显得有些突兀。▼&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/960a2fadc1b_b.jpg& data-rawheight=&370& data-rawwidth=&558& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/960a2fadc1b_r.jpg&&&/figure&&br&&p&即使是同样的设计的家具，根据采用的木材种类不同，也能够创造出截然不同的室内分为。红木和柚木近年来由于过度采伐生产量不足，更加增加了其价格。另外由于华盛顿条约的约束，红木更是难以入手，因此厂家也经常会采用和桃花心木类似的沙比利树种来代替它。&/p&&p&这三种木材硬度都非常高，核桃木和柚木价格差别不大，桃花心木（红木）的高价格最为突出。我自己的家中由于考虑到整体的配色，选择了更容易和环境融合的柚木作为主要材料，纹路清晰，触摸质感也非常好，喜欢日系的且对于硬质木材有着执念的朋友们可以考虑它（笑）。&/p&&br&&u&2）三大木系以外的人气木材：相对评价，各有特色&/u&&br&除了三大木系之外，其他的很多木材也都非常有特点，并且在价格上更平民化，容易入手。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/692b31a4b632d08318ccff_b.jpg& data-rawheight=&144& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/692b31a4b632d08318ccff_r.jpg&&&/figure&&p&▲上面这四种木材，从左到右分别为：&strong&橡木，樱桃木，松木&/strong&和&strong&枫木&/strong&。&/p&&br&&p&&strong&橡木&/strong&为直线纹理，几乎没有任何表情，但偶尔也会出现类似虎纹的纹路。橡木有白橡木和红橡木，红橡木更具有个性，白橡木则更容易搭配环境。由于橡木的耐久性非常强，并且在日本，西方的各种家装风格中都能够融合的非常好，因此很久以前就被用作家具木材而普及。▼&/p&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/68ae8e8ec77bec9642450e_b.jpg& data-rawheight=&380& data-rawwidth=&582& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&582& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/68ae8e8ec77bec9642450e_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&樱桃木&/strong&的特点是其平滑而有光泽的表面和偏红色的色调。随着时间的迁移，樱桃木的颜色也会发生变化，可以享受家具和你一起慢慢变老的乐趣?。它的色彩比较浓重，表情丰富，能够成为房间中的点睛之笔。▼&/p&&p&另外，樱桃木还有着非常好的耐久性和耐水性，几乎不输于三大木系哦。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/553a486f5cd29dbd37a881_b.jpg& data-rawheight=&350& data-rawwidth=&669& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&669& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/553a486f5cd29dbd37a881_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&strong&松木&/strong&有着散布的松节纹理，散发着自然的朴素，有着比较强烈的乡村自然风格。质量较轻，也更容易创造出平易轻松的氛围，很适合用于儿童房的家具，或者自然风格的装修。▼&/p&&p&价格较为低廉，图中的这张床大概人民币3000元，一直很想买，但是考虑到是上铺不是很安全，还在犹豫中。松木的不足之处在于，松木材质较为柔软，容易被划伤。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/08de719fa1da218c25fd0e_b.jpg& data-rawheight=&400& data-rawwidth=&400& class=&content_image& width=&400&&&/figure&&p&松木的纹理和颜色更为女性化，也更明亮柔和。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/1237ddcb929c46a38992_b.jpg& data-rawheight=&452& data-rawwidth=&336& class=&content_image& width=&336&&&/figure&&strong&枫木&/strong&表面光滑，色彩为略带淡黄色的彩色，让然感觉到轻盈和清爽。由于色彩和纹路都没有什么个性，因此非常容易和环境协调，能够适应大部分的装修风格，比较偏北欧风或者日系。▼&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/007fa09018dddc8b875f475e463a4339_b.jpg& data-rawheight=&508& data-rawwidth=&870& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&870& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/007fa09018dddc8b875f475e463a4339_r.jpg&&&/figure&枫木的淡雅可能是最接近大家心中的日系风格木材了。虽然枫木起来轻盈柔弱，实际上枫木也非常坚固，重量也不小，且具有优良的耐久性。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/dfa4c6e639d_b.jpg& data-rawheight=&472& data-rawwidth=&750& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/dfa4c6e639d_r.jpg&&&/figure&&p&除此以外，杉木，山毛榉等木材也常常被使用，有时间再补充说明。&/p&&br&&p&&strong&要素2. 地板颜色、房间大小&/strong&&/p&&p&除了家具的材料色彩本身，在选择家具的时候对于整个室内的大小、氛围的把握也是非常重要的。首先需要考虑的就是房间的大小，基本原则是，小房间尽量用浅色，显得空间大、不憋屈，大空间相对来说选择余地较大，但是容易色彩发散跳跃不成整体，因此需要有一个色彩的基调来完成统一大业。&/p&&p&&u&1）小空间：可选择浅色枫木系家具增大空间感受&/u&&/p&比如下面这两个对比，同样是较小的房间中做榻榻米式的床加收纳，选择木材不同效果也截然不同。▼&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/c030deb3ac_b.jpg& data-rawheight=&648& data-rawwidth=&523& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&523& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/c030deb3ac_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/6edb9c01eb06e1beadd3c781f85b9dbe_b.jpg& data-rawheight=&480& data-rawwidth=&640& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/6edb9c01eb06e1beadd3c781f85b9dbe_r.jpg&&&/figure&&br&上下图对比就可以看出，在这种集中式的设计中，大面积使用带有强烈色彩个性的木材会使得整个空间氛围浓重，有点令人喘不过气。而采用浅色家具如枫木等则会让氛围显得更加轻盈开阔，减少压迫感。&br&&br&&p&&u&2）大空间：避免家具材质色彩过于分散，避免单调，注意统一&/u&&/p&&p&举一个不很恰当的&b&&u&反例&/u&&/b&，比如下面这种家具的布置中，整个环节和家具的质感协调的很别扭，地板带红色，家具为木讷的无表情木材，统一性不够强，给人的感觉就是地上摆了一堆家具，但是整体不成气候，不知道到底要干啥。▼&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/37b9a28cd2549bd01ffab2dc67d7c542_b.jpg& data-rawheight=&313& data-rawwidth=&469& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&469& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/37b9a28cd2549bd01ffab2dc67d7c542_r.jpg&&&/figure&&br&配色中的黑白灰比例决定着整个氛围是否协调有韵律。上面这个例子就是由于缺少一个明确的基准色，导致非常分散。这种环境下如果能够给房间选定一个基准色，以此作为统一，便能够使得氛围好很多。比如下面这个，同样是带红色的地板和深色家具，但是因为整个空间的家具选用和地板质感相近的纹理，有机地统一了地面和家具的木材，同时，一个橘红色的地毯成为了整个空间的色调基准，因此虽然其他还有蓝色绿色的椅子，也不会显得过于突兀。同时，墙面的布置也用协调的木制家具，更能够烘托氛围。▼&br&不可否认，在下面这个图中，照明的设计也是很大的加分项。结合木质家具的照明设计在后文中将展开说明。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/fbfac93c5b44b42e305e_b.jpg& data-rawheight=&339& data-rawwidth=&620& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/fbfac93c5b44b42e305e_r.jpg&&&/figure&&br&&u&3）浅色地板，门和柜：选择余地较大，注意色调统一&/u&&br&&p&前文中也提到过，色彩搭配中的黑白灰的比例非常重要，而浅色的背景（墙面，地板，柜门等）相当于是给了一张白纸，上面的搭配更为自由，选择余地也更大。&/p&&p&希望室内更为开阔，氛围更为轻松的话，可以选择以橡木，枫木等&strong&浅色系&/strong&为主的木制家具。但是需要注意的是这样做的风险在于可能会使得室内显得过空，没有什么活跃的气息，过于冷清了。因此，用地毯，植物来平衡色彩也显得非常重要。▼&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/c171edc7ffc30faa0bcf521_b.jpg& data-rawheight=&245& data-rawwidth=&490& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&490& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/c171edc7ffc30faa0bcf521_r.jpg&&&/figure&上面这种很适合拍照，不过真的住的话可能又会嫌冷清，各人所爱吧。&br&&br&希望室内的家具存在感更强，更有生活感的话，又不失稳重的话，可以选择柚木等（有经济实力的话）色彩略深沉的木材。▼&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/deaacc7f5e31c7fea03f9_b.jpg& data-rawheight=&525& data-rawwidth=&350& class=&content_image& width=&350&&&/figure&&br&希望进一步突出家具的地位，并且整个室内希望用深色来统一的话，樱桃木或者胡桃木家具也非常适合。▼&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/7bef922ffc80_b.jpg& data-rawheight=&600& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/7bef922ffc80_r.jpg&&&/figure&可以看到，家具的存在感非常强，因此，不光颜色，在质感和纹理上若是不统一，很可能家里就变成了家具店的效果，散乱不成整体。如果觉得色彩有些hold不住的话，选择浅色家具是最保险的。&br&&br&&u&4）深色地板，门和柜：选择与地板的质感和色彩统一的家具，注意留白&/u&&br&深色地板和门的搭配，从一开始就给室内奠定了一个色调基础，在这个基础上再做设计，相对浅色地板而言受到限制更大一些。室内整体风格趋向于沉稳，不易显得飘忽。&br&在选择家具的时候，一般较为保险的方式是选择和地板颜色材质接近的材料，但是深色环境中放深色家具又有一定的风险，容易着使得环境过于沉闷，令人窒息。比如下面这个就是个例子，整个室内几乎没有让人喘息的余地，从电视柜到餐桌几乎全是同一色彩，加上暖色灯具，更显的烦躁。▼&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/50b5ceafc41ddc55812b_b.jpg& data-rawheight=&800& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/50b5ceafc41ddc55812b_r.jpg&&&/figure&相比之下，下面这个图中的布置中，虽然是同样的深色地板搭配深色家具，却要舒服很多。▼&br&原因可以归结为，一方面因为室外光线为冷色光，缓解了炽热的氛围；另外，沙发的灰色面积很大，这一留白很大程度上平衡了室内的色彩，是个不错的方式。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/24bcd59f7_b.jpg& data-rawheight=&719& data-rawwidth=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/24bcd59f7_r.jpg&&&/figure&&br&因此，在深色环境中如果还希望设置深色家具的话，一定需要给某个环节换一个色彩，给空间一个喘息的机会。并减少过于炽热的灯光色彩的使用，选择与自然光接近或略带暖色的灯具照明。&br&&br&也有不多见的是在深色环境中用浅色系如橡木家具，缺点在于浅色家具在视觉上容易跳出来，这个时候能用浅色或灰色系地毯来减少深色地板的面积进行调整也能得到一些调整。▼&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/de879b4fe44a645e1775_b.jpg& data-rawheight=&334& data-rawwidth=&441& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&441& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/de879b4fe44a645e1775_r.jpg&&&/figure&&br&另外需要注意的是，特殊纹理的家具可以作为点缀元素使用，要是满屋子都是就乱了套，给人繁重凌乱的感觉。▼&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/0cb163da15b3e70daceab14_b.jpg& data-rawheight=&313& data-rawwidth=&470& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&470& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/0cb163da15b3e70daceab14_r.jpg&&&/figure&&br&上图中由于地板纹理比较抢眼，感觉所有的家具都打起了架，倒是非常热闹。&br&而下图中，具有年代感的小架子在这个纯白的环境中起到了点睛之笔的作用。想象一下整个屋子都是这种纹理的家具的话，应该会像个废品屋一样不堪入目了吧。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/db1d362c611a6886dd2bdc81cc1959b4_b.jpg& data-rawheight=&1125& data-rawwidth=&750& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/db1d362c611a6886dd2bdc81cc1959b4_r.jpg&&&/figure&&br&&strong&要素3. 照明选择是加分项&/strong&&br&从上面的种种描述其实也不难发现，照明灯具的选择，包括灯光的颜色和照射范围等，都会对木材最终呈现出的效果造成不同的影响。要展开说的话可以写本书，在这里，对于原木家具来说，虽然不完全，但是基本可以简单地参照为：&br&&u&如果希望突出家具的木材质感和纹理，追求木材的温暖的效果，则尽量选择暖色照明；追求自然光的效果，弱化木材纹理，使得室内更纯净的话则选择冷色照明。&/u&▼&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/4dd3d30090f58caabac2db_b.jpg& data-rawheight=&640& data-rawwidth=&640& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/4dd3d30090f58caabac2db_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/43787ecc24e2efdbfbce6_b.jpg& data-rawheight=&380& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/43787ecc24e2efdbfbce6_r.jpg&&&/figure&上图一目了然，同一张桌子，分别用冷色（左，白色日光灯）和暖色（右）时的木材材质感截然不同。冷色和暖色照明一目了然。&br&&br&顺便说一下，个人的意见是，对于餐桌上方的照明来说，即使整改房间用冷色调的光源，餐厅局部照明也建议采用暖色光，能够使的食物看起来更好吃。▼&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/4eff758a8_b.jpg& data-rawheight=&700& data-rawwidth=&1500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1500& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/4eff758a8_r.jpg&&&/figure&&br&&u&②用冷色光（白色系）的话全局照明更保险，暖色系局部照明更保险。&/u&&br&全局照明和局部照明的区别，从字面就可以看出来，全局照明的照射范围更广，广泛使用的灯具包括吸顶灯、枝形吊灯（chandelier）等。局部照明包括悬吊灯（pendant）、台灯、装饰性的小灯具等等。简单上个图。如果有想要看更详细的照明解说的话，也可以考虑以后做个不专业的专栏（笑）。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/8dfcf154cf9dfeed62ee0c_b.jpg& data-rawheight=&283& data-rawwidth=&456& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&456& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/8dfcf154cf9dfeed62ee0c_r.jpg&&&/figure&这个图算是一个很简单的说明。①和②是全局照明，④是间接照明，都可以笼统的算作局部照明。&br&冷光的全局照明能模拟自然的光线，对于希望创作自然风格的人来说非常适合。另外亮度很高，对于客厅书房等需要较高照度的房间非常合适。▼&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/440b2b62ac026cfa7cc10_b.jpg& data-rawheight=&600& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/440b2b62ac026cfa7cc10_r.jpg&&&/figure&但但是用冷光局部照明的时候还是得相对小心谨慎，有时候会不经意间创造出非常&b&鬼畜&/b&的风格来。▼&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/745c42bf116dfa87a5f81d_b.jpg& data-rawheight=&600& data-rawwidth=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/745c42bf116dfa87a5f81d_r.jpg&&&/figure&而暖光的全局照明，上文中也有提到，有时候整个屋子里木色过于浓重，再用暖色的全局照明会使得整个屋子氛围非常烦躁。但是局部照明想对来说更好设计，几乎各种都很适合。▼&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/e43ffcafc495ed_b.jpg& data-rawheight=&850& data-rawwidth=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/e43ffcafc495ed_r.jpg&&&/figure&&br&&u&③选择造型简洁的灯具更能保持原木家具创造出的自然氛围。&/u&&br&原木家具天然能创造出或亲近自然、或厚重踏实的气氛。在选择灯具造型的时候，也尽量能够保持这种氛围，避免灯具过于夸张。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/173f49b875d66a63ac9c28be_b.jpg& data-rawheight=&560& data-rawwidth=&784& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&784& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/173f49b875d66a63ac9c28be_r.jpg&&&/figure&&br&总之，原木家具的设计中需要综合把握材料本身的特性和周围环境的协调，并根据自己的喜好氛围进行组合。资料有不完善的地方还请多多指正。也希望整理的这些资料能够对大家有一些帮助吧。&br&&br&&p&&em&更新完毕。&/em&&/p&&p&不免俗的开了值乎，个别的装修设计咨询可以向我提问^_^&/p&&p&&a href=&https://www.zhihu.com/zhi/people/661632& class=&internal&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&zhihu.com/zhi/people/73&/span&&span class=&invisible&&1632&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&
谢邀。看了上面的回答，觉得图已经有很多了，对于大家理解什么是原木材质已经足够了，在这里作为补充说明一些。如果觉得有帮助还请不吝赐赞：）） 关于原木材质的问题自然让人想到日式的淡雅风格、简洁朴素的气质，因此图片也多是淡雅风格，看似简朴有致。…
谈起道高一尺魔高一丈，不得不说下面这个故事：BAML（美银美林集团）绕开阿里巴巴的封杀，向高净值客户提供等同于阿里IPO股票的金融产品。这个故事里面充满着江湖恩怨、儿女情长和顶级智慧。&br&&br&故事开始于2013年-2014年，京东筹备在美上市之时，美银美林与瑞银作为主承销行率领着若干小投行与奶茶妹妹一起投入了身在纽约的强哥怀抱。然而把京东视为眼中钉肉中刺的阿里巴巴，对所有投行放出江湖绝杀令：一旦参与京东IPO，就断绝一切合作关系，从现在到未来，包括历史性的阿里巴巴IPO。于是，整个华尔街分裂为JB两个阵营（Friends of Jingdong vs. Friends of Baba）。两边都是肉，都难以割舍。而最终美银美林做出了一个艰难的决定：决绝得跟着强哥走。&br&&br&但是，面对这日后长成史上最大IPO的250亿美元融资额，美银美林的大趴们岂能坐怀不乱，除非想被客户骂成翔。美林美银的结构产品部门抓住着历史性的机遇，脑洞大开一战成名：无需阿里巴巴的许可，设计一款等同于阿里巴巴股票的流动性产品。&br&&br&因为软银和雅虎两家上市公司持有大量阿里巴巴的股份，让这个Mission Impossible成为可能。具体的实现方法就是通过空多结合，剥离出软银或者雅虎中和阿里巴巴无关的资产而剩下阿里巴巴这个核心资产，简称为：吃葡萄吐葡萄皮儿，吃葡萄肉没吃葡萄皮儿。具体做法是多软银和空Sprint/雅虎日本/KDDI。&br&&blockquote&（请大家原谅这里面公式的粗鄙）软银这个集团可简约为如下等式：软银 = 阿里巴巴 + Sprint + 雅虎日本 + 软银日本通信业务。&br&于是可转化为：阿里巴巴 = 软银 - Sprint - 雅虎日本 - 软银日本通信业务。&br&然而考虑到软银日本通信业务是非独立上市公司，所以只好拿KDDI来代替和模拟（KDDI是日本第二大通讯商）。&/blockquote&&br&这样美银美林就合成了这个全新的金融产品，几乎可以模拟阿里巴巴的IPO股票，江湖人称“要你命3000”（去Bloomberg的话，请输入MLHKALIB，别输入引号内的词语）。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/eac92acce1cd13f70e3c0_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&259& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/eac92acce1cd13f70e3c0_r.jpg&&&/figure&&br&这个产品不仅仅是绕过了阿里巴巴的封锁，甚至是还超越了跪舔阿里巴巴的投行集团，充分体现了智商的优越感。&br&&br&面对阿里巴巴这种未上市就注定是史上第一第二成功的IPO项目，投行IBD人员是毫无尊严的，只能拿着“x二代”的各种关系牌去公关，各种耻辱如下。首先，阿里巴巴将35家投行进行三层分组（大家想到种族歧视和种族歧视了吗）：六大承销行构成第一层级，承担正常投行的职责，此为贵妃；另有八家银行构成第二层级，可参加分析师会议和提供分析，此为贵人；而第三层级的银行之参与推销阿里巴巴的股票，此为宫女。其次，承销费率超低仅为1%（这可能是阿里巴巴创下的第二个金融历史记录），而华尔街的惯例是大IPO收2-3%，小IPO收5-10%。别看这是250亿美元的融资，而投行门总共只拿到约2亿美元的辛苦费，大头被六家投行瓜分（每家大约3000万美元不到），剩下的汤汤水水在其余投行身上洒洒就好。&br&&br&而“要你命3000”大概有5亿美元的总盘子，美银美林当年了控制其中15%的交易量，收取1%的中介费，这看似比直接承销阿里巴巴IPO少了不少肉，但是情况却不是这样：&br&&ul&&li&这个产品反复交易，于是可反复收取佣金&/li&&li&这个产品的成本极低，不用像IPO那样从上大小出动几十人的队伍，ROI极高&/li&&li&这个产品看似只有一个idea而很好复制，但其他投行忌惮和阿里巴巴的合作关系，不敢轻易下手&/li&&li&这个产品为客户带来巨大价值，不仅让美林美银的客户比IPO投资人提前快一年买到阿里巴巴的股票，同时从2014年3月的低点到2014年9月阿里巴巴上市的时候，为客户带来3倍的回报，&/li&&/ul&&blockquote&（讨论部分）谢谢艾尔网友的输入修正以上一处不准确的细节。同时艾尔网友提出，因为需要买空卖空，需要有借股票等成本，要从1%的佣金中扣除，所以利润率也不会太高。但个人认为MLHKALIB的毛利率仍然不低。&/blockquote&&br&这个金融产品的构造简单直接粗暴，胜在创意，而不是在技术难度。同时这个产品更多是在智力藐视阿里巴巴，并对其做一个回应：Catch me if you can。无论如何，这个金融产品还是极有道高一尺魔高一丈的暴力美感。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/fd6e8b27cd045ff9bb641_b.jpg& data-rawwidth=&610& data-rawheight=&350& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&610& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/fd6e8b27cd045ff9bb641_r.jpg&&&/figure&&br&...更多文章请到&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/hemingke& class=&internal&&数据冰山 - 知乎专栏&/a&&br&...更多回答请看&a href=&https://www.zhihu.com/people/he-ming-ke& class=&internal&&何明科的主页&/a&
谈起道高一尺魔高一丈，不得不说下面这个故事：BAML（美银美林集团）绕开阿里巴巴的封杀，向高净值客户提供等同于阿里IPO股票的金融产品。这个故事里面充满着江湖恩怨、儿女情长和顶级智慧。 故事开始于2013年-2014年，京东筹备在美上市之时，美银美林与瑞…
&p&Github 上有同学总结了一份 机器学习和深度学习资料列表 ,共两篇，总计接近 1000 条。&br&原文第一篇如下：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Qix/dl.md at master · ty4z2008/Qix · GitHub&/a&&br&&/p&&blockquote&机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)&a class=& wrap external& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md%23%25E6%25B3%25A8%25E6%259C%25BA%25E5%%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0%25E8%25B5%%E7%25AF%%259B%25AE%25E4%25B8%%0%25E6%259D%25A1%25E7%25AF%%259B%25AE%25E4%25BA%258C%25E5%25BC%%25A7%258B%25E6%259B%25B4%25E6%& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Qix/dl.md at master · ty4z2008/Qix · GitHub&/a&注:机器学习资料&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&篇目一&/a&共500条,&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&篇目二&/a&开始更新&a class=& wrap external& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md%23%25E5%25B8%258C%25E6%259C%259B%25E8%25BD%25AC%25E8%25BD%25BD%25E7%259A%%259C%258B%25E5%258F%258B%25E4%25BD%25A0%25E5%258F%25AF%25E4%25BB%25A5%25E4%25B8%258D%25E7%%25E8%E7%25B3%25BB%25E6%E4%25BD%%2598%25AF%25E4%25B8%%25AE%259A%25E8%25A6%%25BF%259D%25E7%E5%258E%259F%25E6%E9%2593%25BE%25E6%258E%25A5%25E5%259B%25A0%25E4%25B8%25BA%25E8%25BF%%25B8%25AA%25E9%25A1%25B9%25E7%259B%25AE%25E8%25BF%%259C%25A8%25E7%25BB%25A7%25E7%25BB%25AD%25E4%25B9%259F%25E5%259C%25A8%25E4%25B8%258D%25E5%25AE%259A%25E6%259C%259F%25E6%259B%25B4%25E6%%25E5%25B8%258C%25E6%259C%259B%25E7%259C%258B%25E5%%25E6%E7%25AB%25A0%25E7%259A%%259C%258B%25E5%258F%258B%25E8%2583%25BD%25E5%25A4%259F%25E5%25AD%25A6%25E5%%25E6%259B%25B4%25E5%25A4%259A%25E6%25AD%25A4%25E5%25A4%%259F%%25BA%259B%25E8%25B5%%E5%259C%25A8%25E4%25B8%25AD%25E5%259B%25BD%25E8%25AE%25BF%25E9%2597%25AE%25E9%259C%%25A6%%25A2%25AF%25E5%25AD%2590& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Qix/dl.md at master · ty4z2008/Qix · GitHub&/a&希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是&strong&一定要保留原文链接&/strong&，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．此外:某些资料在中国访问需要梯子.&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.erogol.com/brief-history-machine-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Brief History of Machine Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning.&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.almosthuman.cn//koarh/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&译文part1&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.idsia.ch/%7Ejuergen/DeepLearning15May2014.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序，从1940年开始讲起，到60-80年代，80-90年代，一直讲到2000年后及最近几年的进展。涵盖了deep learning里各种tricks，引用非常全面.&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-scikit-learn-a-python-machine-learning-library/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《A Gentle Introduction to Scikit-Learn: A Python Machine Learning Library》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这是一份python机器学习库,如果您是一位python工程师而且想深入的学习机器学习.那么这篇文章或许能够帮助到你.&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//machinelearningmastery.com/how-to-layout-and-manage-your-machine-learning-project/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《How to Layout and Manage Your Machine Learning Project》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这一篇介绍如果设计和管理属于你自己的机器学习项目的文章，里面提供了管理模版、数据管理与实践方法.&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//medium.com/code-poet/80ea3ec3c471& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine Learning is Fun!》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:如果你还不知道什么是机器学习，或则是刚刚学习感觉到很枯燥乏味。那么推荐一读。这篇文章已经被翻译成中文,如果有兴趣可以移步&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.jobbole.com/67616/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&有趣的机器学习：最简明入门指南&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cran.r-project.org/doc/contrib/Liu-R-refcard.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《R语言参考卡片》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:R语言是机器学习的主要语言,有很多的朋友想学习R语言，但是总是忘记一些函数与关键字的含义。那么这篇文章或许能够帮助到你&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.echen.me//choosing-a-machine-learning-classifier/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Choosing a Machine Learning Classifier》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:我该如何选择机器学习算法，这篇文章比较直观的比较了Naive Bayes，Logistic Regression，SVM，决策树等方法的优劣，另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。此外还有已经翻译了的版本:&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.52ml.net/15063.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&52ml.net/15063.html&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.toptal.com/machine-learning/an-introduction-to-deep-learning-from-perceptrons-to-deep-networks& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep Networks》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：深度学习概述：从感知机到深度网络，作者对于例子的选择、理论的介绍都很到位，由浅入深。翻译版本：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习概述：从感知机到深度网络&/a&&/p&&ul&&li&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//vdisk.weibo.com/s/ayG13we2vxyKl& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《The LION Way: Machine Learning plus Intelligent Optimization》&/a&&/p&&p&介绍:&机器学习与优化&这是一本机器学习的小册子, 短短300多页道尽机器学习的方方面面. 图文并茂, 生动易懂, 没有一坨坨公式的烦恼. 适合新手入门打基础, 也适合老手温故而知新. 比起MLAPP/PRML等大部头, 也许这本你更需要!具体内容推荐阅读:&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//intelligent-optimization.org/LIONbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LIONbook - intelligent-optimization.org for prescriptive analytics&/a&&/p&&/li&&li&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//1.guzili.sinaapp.com/%3Fp%3D174& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《深度学习与统计学习理论》&/a&&/p&&/li&&/ul&&p&介绍:作者是来自百度，不过他本人已经在2014年4月份申请离职了。但是这篇文章很不错如果你不知道深度学习与支持向量机/统计学习理论有什么联系？那么应该立即看看这篇文章.&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-042j-mathematics-for-computer-science-fall-2010/readings/MIT6_042JF10_notes.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《计算机科学中的数学》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这本书是由谷歌公司和MIT共同出品的计算机科学中的数学：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/Mathematics%2520for%2520Computer%2520Science& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mathematics for Computer Science&/a&，Eric Lehman et al 2013 。分为5大部分：1）证明，归纳。2）结构，数论，图。3）计数，求和，生成函数。4）概率，随机行走。5）递归。等等&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/en-US/people/kannan/book-no-solutions-aug-21-2014.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《信息时代的计算机科学理论(Foundations of Data Science)》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：信息时代的计算机科学理论,目前国内有纸质书购买，&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//itunes.apple.com/us/book/introduction-to-data-science/id& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&iTunes购买&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//vdisk.weibo.com/s/ayG13we2vx5qg& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Data Science with R》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这是一本由雪城大学新编的第二版《数据科学入门》教材：偏实用型，浅显易懂，适合想学习R语言的同学选读。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.informit.com/articles/article.aspx%3Fp%3D2213858& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Twenty Questions for Donald Knuth》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这并不是一篇文档或书籍。这是篇向图灵奖得主Donald Knuth提问记录稿： 近日， Charles Leiserson, Al Aho, Jon Bentley等大神向Knuth提出了20个问题，内容包括TAOCP，P/NP问题，图灵机，逻辑，以及为什么大神不用电邮等等。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//arxiv.org/pdf/.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Automatic Construction and Natural-Language Description of Nonparametric Regression Models》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：不会统计怎么办？不知道如何选择合适的统计模型怎么办？那这篇文章你的好好读一读了麻省理工Joshua B. Tenenbaum和剑桥Zoubin Ghahramani合作，写了一篇关于automatic statistician的文章。可以自动选择回归模型类别，还能自动写报告...&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//openreview.net/venue/iclr2014& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《ICLR 2014论文集》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:对深度学习和representation learning最新进展有兴趣的同学可以了解一下&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www-nlp.stanford.edu/IR-book/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Introduction to Information Retrieval》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：这是一本信息检索相关的书籍，是由斯坦福Manning与谷歌副总裁Raghavan等合著的Introduction to Information Retrieval一直是北美最受欢迎的信息检索教材之一。最近作者增加了该课程的幻灯片和作业。IR相关资源：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www-nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Information Retrieval Resources&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.denizyuret.com/2014/02/machine-learning-in-5-pictures.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine learning in 10 pictures》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:Deniz Yuret用10张漂亮的图来解释机器学习重要概念：1. Bias/Variance Tradeoff 2. Overfitting 3. Bayesian / Occam's razor 4. Feature combination 5. Irrelevant feature 6. Basis function 7. Discriminative / Generative 8. Loss function 9. Least squares 10. Sparsity.很清晰&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//webscope.sandbox.yahoo.com/catalog.php%3Fdatatype%3Dl& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《雅虎研究院的数据集汇总》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www-bcf.usc.edu/%7Egareth/ISL/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：这是一本斯坦福统计学著名教授Trevor Hastie和Robert Tibshirani的新书，并且在2014年一月已经开课：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//class.stanford.edu/courses/HumanitiesScience/StatLearning/Winter2014/about& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Statistical Learning&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//machinelearningmastery.com/best-machine-learning-resources-for-getting-started/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Best Machine Learning Resources for Getting Started&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：机器学习最佳入门学习资料汇总是专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。而且这篇文章的介绍已经被翻译成&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//article.yeeyan.org/view/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中文版&/a&。如果你不怎么熟悉，那么我建议你先看一看中文的介绍。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.sina.com.cn/s/blog_bda0d2f10101fpp4.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&My deep learning reading list&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的。包括几本综述文章，将近100篇论文，各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.morganclaypool.com/doi/abs/10.ED1V01Y201005HLT008%3FjournalCode%3Dhlt& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Cross-Language Information Retrieval&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：这是一本书籍，主要介绍的是跨语言信息检索方面的知识。理论很多&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html%3Fca%3Ddrs-& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:本文共有三个系列，作者是来自IBM的工程师。它主要介绍了推荐引擎相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html%3Fca%3Ddrs-& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深度推荐引擎相关算法 - 协同过滤&/a&,&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy3/index.html%3Fca%3Ddrs-& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深度推荐引擎相关算法 - 聚类&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mimno.infosci.cornell.edu/b/articles/ml-learn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Advice for students of machine learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：康奈尔大学信息科学系助理教授David Mimno写的《对机器学习初学者的一点建议》， 写的挺实际，强调实践与理论结合，最后还引用了冯 o 诺依曼的名言: &Young man, in mathematics you don't understand things. You just get used to them.&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//web.stanford.edu/group/pdplab/pdphandbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&分布式并行处理的数据&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：这是一本关于分布式并行处理的数据《Explorations in Parallel Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and Exercises》,作者是斯坦福的James L. McClelland。着重介绍了各种神级网络算法的分布式实现,做Distributed Deep Learning 的童鞋可以参考下&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blogs.technet.com/b/machinelearning/archive//what-is-machine-learning.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《“机器学习”是什么？》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:【“机器学习”是什么？】John Platt是微软研究院杰出科学家，17年来他一直在机器学习领域耕耘。近年来机器学习变得炙手可热，Platt和同事们遂决定开设&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blogs.technet.com/b/machinelearning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&博客&/a&，向公众介绍机器学习的研究进展。机器学习是什么，被应用在哪里？来看Platt的这篇&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blogs.technet.com/b/machinelearning/archive//what-is-machine-learning.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&博文&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//icml.cc/2014/index/article/15.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《2014年国际机器学习大会ICML 2014 论文》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：2014年国际机器学习大会（ICML）已经于6月21-26日在国家会议中心隆重举办。本次大会由微软亚洲研究院和清华大学联手主办，是这个有着30多年历史并享誉世界的机器学习领域的盛会首次来到中国，已成功吸引海内外1200多位学者的报名参与。干货很多，值得深入学习下&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blogs.technet.com/b/machinelearning/archive//machine-learning-for-industry-a-case-study.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine Learning for Industry: A Case Study》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：这篇文章主要是以Learning to Rank为例说明企业界机器学习的具体应用，RankNet对NDCG之类不敏感，加入NDCG因素后变成了LambdaRank，同样的思想从神经网络改为应用到Boosted Tree模型就成就了LambdaMART。&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/en-us/people/cburges/%3FWT.mc_id%3DBlog_MachLearn_General_DI& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Chirs Burges&/a&，微软的机器学习大神，Yahoo 2010 Learning to Rank Challenge第一名得主，排序模型方面有RankNet，LambdaRank，LambdaMART，尤其以LambdaMART最为突出，代表论文为： &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/en-us/um/people/cburges/tech_reports/msr-tr-2010-82.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview&/a& 此外，Burges还有很多有名的代表作，比如：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/pubs/67119/svmtutorial.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition&/a&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/en-us/um/people/cburges/tech_reports/tr-2004-56.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Some Notes on Applied Mathematics for Machine Learning&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//meta-guide.com/software-meta-guide/100-best-github-deep-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&100 Best GitHub: Deep Learning&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:100 Best GitHub: Deep Learning&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.52ml.net/12019.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果你不熟悉这些想法，我们建议你去这里&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php%3Fcourse%3DMachineLearning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习课程&/a&，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。此外这关于这套教程的源代码在github上面已经有python版本了&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jatinshah/ufldl_tutorial& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& UFLDL Tutorial Code&/a&&/p&&p&*&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/pubs/217165/ICASSP_DeepTextLearning_v07.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning for Natural Language Processing and Related Applications》&/a&&/p&&p&介绍:这份文档来自微软研究院,精髓很多。如果需要完全理解，需要一定的机器学习基础。不过有些地方会让人眼前一亮,毛塞顿开。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convolutions/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Understanding Convolutions&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这是一篇介绍图像卷积运算的文章，讲的已经算比较详细的了&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mlss2014.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine Learning Summer School》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：每天请一个大牛来讲座，主要涉及机器学习，大数据分析，并行计算以及人脑研究。&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/user/smolix& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&youtube.com/user/smolix&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a& （需翻墙）&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Awesome Machine Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：一个超级完整的机器学习开源库总结，如果你认为这个碉堡了，那后面这个列表会更让你惊讶：【Awesome Awesomeness】,国内已经有热心的朋友进行了翻译&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.jobbole.com/73806/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中文介绍&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习数据挖掘免费电子书&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//see.stanford.edu/see/lecturelist.aspx%3Fcoll%3D9-4efd-a472f5a& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯坦福《自然语言处理》课程视频&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:ACL候任主席、斯坦福大学计算机系Chris Manning教授的《自然语言处理》课程所有视频已经可以在斯坦福公开课网站上观看了（如Chrome不行，可用IE观看） 作业与测验也可以下载。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//freemind.pluskid.org/machine-learning/deep-learning-and-shallow-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning and Shallow Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:对比 Deep Learning 和 Shallow Learning 的好文，来着浙大毕业、MIT 读博的 Chiyuan Zhang 的博客。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//benanne.github.io//spotify-cnns.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Recommending music on Spotify with deep learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Neural Networks and Deep Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：神经网络的免费在线书，已经写了三章了，还有对应的开源代码：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub - mnielsen/neural-networks-and-deep-learning: Code samples for my book &Neural Networks and Deep Learning&&/a& 爱好者的福音。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//machinelearningmastery.com/java-machine-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Java Machine Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：Java机器学习相关平台和开源的机器学习库，按照大数据、NLP、计算机视觉和Deep Learning分类进行了整理。看起来挺全的，Java爱好者值得收藏。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.oschina.net/translate/6-tips-for-writing-better-code& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：机器学习最基本的入门文章，适合零基础者&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ctocio.com/hotnews/15919.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习常见算法分类汇总》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//suanfazu.com/discussion/68/%25E6%259C%25BA%25E5%%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0%25E7%25BB%258F%25E5%%25E8%25AE%25BA%25E6%survey%25E5%E9%259B%2586& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习经典论文/survey合集》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//work.caltech.edu/library/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习视频库》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：视频由加州理工学院（Caltech）出品。需要英语底子。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//suanfazu.com/discussion/109/%25E6%259C%25BA%25E5%%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0%25E7%25BB%258F%25E5%%25E4%25B9%25A6%25E7%25B1%258D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习经典书籍》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍，可做为入门参考书单。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//efytimes.com/e1/fullnews.asp%3Fedid%3D121516& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《16 Free eBooks On Machine Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:16本机器学习的电子书，可以下载下来在pad，手机上面任意时刻去阅读。不多我建议你看完一本再下载一本。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.erogol.com/large-set-machine-learning-resources-beginners-mavens/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《A Large set of Machine Learning Resources for Beginners to Mavens》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:标题很大，从新手到专家。不过看完上面所有资料。肯定是专家了&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//article.yeeyan.org/view/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习最佳入门学习资料汇总》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：入门的书真的很多，而且我已经帮你找齐了。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//users.soe.ucsc.edu/%7Eniejiazhong/slides/chandra.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Sibyl》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：Sibyl 是一个监督式机器学习系统，用来解决预测方面的问题，比如 YouTube 的视频推荐。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.iro.umontreal.ca/%7Ebengioy/dlbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville著&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.slideshare.net/ssuser9cc1bd/piji-li-dltm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Neural Network & Text Mining》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:关于(Deep) Neural Networks在 NLP 和 Text Mining 方面一些paper的总结&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/lxy2017/p/3927226.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《前景目标检测1（总结）》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:计算机视觉入门之前景目标检测1（总结）&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.52ml.net/17004.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《行人检测》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:计算机视觉入门之行人检测&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.kdnuggets.com/2014/08/deep-learning-important-resources-learning-understanding.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning – important resources for learning and understanding》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:Important resources for learning and understanding . Is awesome&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine Learning Theory: An Introductory Primer》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这又是一篇机器学习初学者的入门文章。值得一读&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//neuralnetworksanddeeplearning.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Neural Networks and Deep Learning》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:在线Neural Networks and Deep Learning电子书&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.52nlp.cn/python-%25E7%25BD%%25A1%25B5%25E7%2588%25AC%25E8%2599%25AB-%25E6%E6%259C%25AC%25E5%25A4%%-%25E7%25A7%%25AD%25A6%25E8%25AE%25A1%25E7%25AE%%259C%25BA%25E5%%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0-%25E6%%25E6%258D%25AE%25E6%258C%%258E%2598& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:python的17个关于机器学习的工具&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.flickering.cn/%25E6%25A6%%258E%%25BB%259F%25E8%25AE%25A1/E7%25A5%259E%25E5%25A5%%259A%%25BC%25BD%25E7%258E%259B%25E5%2587%25BD%25E6%%25E4%25B8%258A/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《神奇的伽玛函数(上)》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:下集在这里&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.flickering.cn/%25E6%25A6%%258E%%25BB%259F%25E8%25AE%25A1/E7%25A5%259E%25E5%25A5%%259A%%25BC%25BD%25E7%258E%259B%25E5%2587%25BD%25E6%%25E4%25B8%258A/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&神奇的伽玛函数(下)&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cxwangyi.github.io/notes/-distributed-machine-learning.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《分布式机器学习的故事》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:作者王益目前是腾讯广告算法总监，王益博士毕业后在google任研究。这篇文章王益博士7年来从谷歌到腾讯对于分布机器学习的所见所闻。值得细读&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//metacademy.org/roadmaps/cjrd/level-up-your-ml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习提升之道（Level-Up Your Machine Learning）》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:把机器学习提升的级别分为0~4级，每级需要学习的教材和掌握的知识。这样，给机器学习者提供一个上进的路线图，以免走弯路。另外，整个网站都是关于机器学习的，资源很丰富。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mlsurveys.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine Learning Surveys》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:机器学习各个方向综述的网站&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.net/reading-list/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning Reading list》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:深度学习阅资源列表&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/pubs/219984/DeepLearningBook_RefsByLastFirstNames.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning: Methods and Applications》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：这是一本来自微的研究员 li Peng和Dong Yu所著的关于深度学习的方法和应用的电子书&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pan.baidu.com/s/1pJ0ok7T& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Machine Learning Summer School 2014》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:2014年七月CMU举办的机器学习夏季课刚刚结束 有近50小时的视频、十多个PDF版幻灯片，覆盖 深度学习，贝叶斯，分布式机器学习，伸缩性 等热点话题。所有13名讲师都是牛人：包括大牛Tom Mitchell （他的［机器学习］是名校的常用教材），还有CMU李沐 .（1080P高清哟）&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//users.soe.ucsc.edu/%7Eniejiazhong/slides/chandra.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Sibyl: 来自Google的大规模机器学习系统》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:在今年的IEEE/IFIP可靠系统和网络（DSN）国际会议上，Google软件工程师Tushar Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题演讲。 Sibyl是一个监督式机器学习系统，用来解决预测方面的问题，比如YouTube的视频推荐。详情请阅读&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.infoq.com/cn/news/2014/07/google-sibyl& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&google sibyl&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//googleresearch.blogspot.com/2014/09/building-deeper-understanding-of-images.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Building a deeper understanding of images》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:谷歌研究院的Christian Szegedy在谷歌研究院的博客上简要地介绍了他们今年参加ImageNet取得好成绩的GoogLeNet系统.是关于图像处理的。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/memect/hao/blob/master/awesome/bayesian-network-python.md& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Bayesian network 与python概率编程实战入门》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:贝叶斯学习。如果不是很清可看看&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.infoq.com/cn/news/2014/07/programming-language-bayes& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&概率编程语言与贝叶斯方法实践&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2fxi6v/ama_michael_i_jordan/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《AMA: Michael I Jordan》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:网友问伯克利机器学习大牛、美国双料院士Michael I. Jordan：&如果你有10亿美金，你怎么花？Jordan: &我会用这10亿美金建造一个NASA级别的自然语言处理研究项目。&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:常见面试之机器学习算法思想简单梳理,此外作者还有一些其他的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/%25E6%259C%25BA%25E5%%25E5%25AD%25A6%25E4%25B9%25A0/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习与数据挖掘文章&/a&和&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/Deep%25E3%Learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习文章&/a&,不仅是理论还有源码。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.kdnuggets.com/2014/09/most-viewed-web-mining-lectures-videolectures.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《文本与数据挖掘视频汇总》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：Videolectures上最受欢迎的25个文本与数据挖掘视频汇总&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//timdettmers.wordpress.com//which-gpu-for-deep-learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《怎么选择深度学习的GPUs》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:在Kaggle上经常取得不错成绩的Tim Dettmers介绍了他自己是怎么选择深度学习的GPUs, 以及个人如何构建深度学习的GPU集群: &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//t.cn/RhpuD1G& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&t.cn/RhpuD1G&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.infoq.com/cn/news/2014/09/depth-model& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《对话机器学习大神Michael Jordan：深度模型》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:对话机器学习大神Michael Jordan&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.sina.com.cn/s/blog_46d0a3930101fswl.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning 和 Knowledge Graph 引爆大数据革命》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:还有２，３部分。&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.sina.com.cn/s/blog_46d0ah.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning 【2,3】&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.sina.com.cn/s/blog_46d0anf.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning 教程翻译》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程，国内的机器学习爱好者很热心的把这个教程翻译成了中文。如果你英语不好，可以看看这个&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//markus.com/deep-learning-101/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning 101》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:因为近两年来，深度学习在媒体界被炒作很厉害（就像大数据）。其实很多人都还不知道什么是深度学习。这篇文章由浅入深。告诉你深度学究竟是什么！&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《UFLDL Tutorial》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这是斯坦福大学做的一免费课程（很勉强），这个可以给你在深度学习的路上给你一个学习的思路。里面提到了一些基本的算法。而且告诉你如何去应用到实际环境中。&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%25E6%E7%25A8%258B& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中文版&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//deeplearning.cs.toronto.edu/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Toronto Deep Learning Demos》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:这是多伦多大学做的一个深度学习用来识别图片标签／图转文字的demo。是一个实际应用案例。有源码&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//metacademy.org/roadmaps/rgrosse/deep_learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep learning from the bottom up》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:机器学习模型，阅读这个内容需要有一定的基础。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cran.r-project.org/web/views/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《R工具包的分类汇总》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍: (CRAN Task Views, 34种常见任务,每个任务又各自分类列举若干常用相关工具包) 例如: 机器学习，自然语言处理，时间序列分析，空间信息分析，多重变量分析，计量经济学，心理统计学，社会学统计，化学计量学，环境科学，药物代谢动力学 等&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ctocio.com/hotnews/15919.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习常见算法分类汇总》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍: 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考.&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍: 很多干货，而且作者还总结了好几个系列。另外还作者还了一个&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&文章导航&/a&.非常的感谢作者总结。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775488& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781396& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）&/a&&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8782018& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/apps/video/default.aspx%3Fid%3Dl%3Di& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Tutorials Session A - Deep Learning for Computer Vision》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:传送理由：Rob Fergus的用深度学习做计算机是觉的NIPS 2013教程。有mp4, mp3, pdf各种&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//msrvideo.vo.msecnd.net/rmcvideos/206976/dl/206976.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&下载&/a& 他是纽约大学教授，目前也在Facebook工作，他2014年的8篇&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cs.nyu.edu/%7Efergus/pmwiki/pmwiki.php%3Fn%3DPmWiki.Publications& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&论文&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/xpqiu/fnlp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《FudanNLP》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:FudanNLP，这是一个复旦大学计算机学院开发的开源中文自然语言处理（NLP）工具包 Fudan NLP里包含中文分词、关键词抽取、命名实体识别、词性标注、时间词抽取、语法分析等功能，对搜索引擎 文本分析等极为有价值。&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//engineering.linkedin.com/large-scale-machine-learning/open-sourcing-ml-ease& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Open Sourcing ml-ease》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:LinkedIn 开源的机器学习工具包,支持单机, Hadoop cluster，和 Spark cluster 重点是 logistic regression 算法&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ztl2004.github.io/MachineLearningWeekly/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习周刊》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:对于英语不好，但又很想学习机器学习的朋友。是一个大的福利。机器学习周刊目前主要提供中文版，还是面向广大国内爱好者，内容涉及机器学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//v.163.com/special/opencourse/daishu.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《线性代数》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍：《线性代数》是《机器学习》的重要数学先导课程。其实《线代》这门课讲得浅显易懂特别不容易，如果一上来就讲逆序数及罗列行列式性质，很容易让学生失去学习的兴趣。我个人推荐的最佳《线性代数》课程是麻省理工Gilbert Strang教授的课程。 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&课程主页&/a&&/p&&ul&&li&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.andreamostosi.name/big-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《Big-data》&/a&&/li&&/ul&&p&介绍:大数据数据处理资源、工具不完备列表，从框架、分布式编程、分布式文件系统、键值数据模