1. 昨日读书会，陈运文博士从常用的推荐算法(Item/user-based，及LFM等)，到实践中的关键点(数据预处理/冷启动等问题)，相当精彩，PPT下载：http://t.cn/zjf4vDg；
2. 郝培强则从书的历史讲到未来，不乏启发性和思考性，PPT：http://t.cn/zjf4vDd。

• http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/nipstut.pdf。

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7、读书会第7期

读书会第7期报名通知，

    时间：2013年8月25日下午2-5点，

    地点：中关村数字设计中心 4楼大厅（感谢@北京创客空间@王盛林Justin@小猴机器人提供的场地）

    主题：

1. IT 行业的创新 - 创新的迷思@程序员邹欣（邹欣，微软研发经理，《编程之美》第一作者，《移山之道》作者）
2. 信息检索中倒排索引的压缩技术初探@王斌_ICTIR（王斌，中国科学院计算技术研究所副研究员，博士生导师，已翻译并出版《信息检索导论》《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》《机器学习实战》）

PPT教程

1. 信息检索中倒排索引技术的压缩技术初探PPT：http://vdisk.weibo.com/s/Ae48gDV55_xs/1377449535；
2. IT行业的创新 - 创新的迷思：1-4http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/07/09/2102052.html；5-6http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/07/10/2102310.html；7-8http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/07/11/2102667.html。

8、读书会第8期

时间：本周日2013年12月8日下午2-5点

    地点：中国科学院自动化研究所 智能化大厦三层 学术报告厅（北京市海淀区中关村东路95号）。公交：海淀交通支队；地铁：知春路站或知春里站。

    主题：

• 夏粉（百度联盟大数据机器学习技术负责人，主要研究方向为统计机器学习理论，大数据深度学习算法，计算广告学和排序学习。十年以上机器学习研究经验，曾在机器学习*会议杂志ICML, NIPS等发表多篇文章），分享内容主要是排序学习的理论和算法研究，以排序学习为例介绍如何设计一个计算高效、效果有理论保证的机器学习算法。
• 沈志勇（现为百度深度学习技术研究院数据科学家，主要研究方向为大数据相关理论与应用。曾任百度音乐推荐系统负责人，惠普中国研究院研究员），分享内容主要是个人对主题模型的理解，以及在该领域研究与应用中的一些经验及研究成果。

PPT

1. @夏粉_百度 排序学习的理论和算法研究：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXKgKMzJ；
2. 沈志勇 主题模型的理解：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXKgKMAf；
3. July十分钟演讲：我们能做些什么？http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXKgKMK7；

    July、二零一三年十二月九日中午。

• PPT下载：July部分：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXKg_1me；
• Ben部分：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXKg_0Hp。

PPT下载

1. July部分：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXKgThYv。
2. caopengcs@曹鹏博士 部分：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXKgTiD7。

第 6 次湖南大学面试&算法讲座

• 主要分享如何学习编程和算法，及如何备战笔试面试。

PPT 与视频

• 面试，帮听众把笔试面试中常考的知识点串起来，建立知识体系；
• 算法，分享如何把一些算法思考明白的过程，比如KMP、红黑树、B树；
• 机器学习，如SVM的基本原理，与SMO算法的简单介绍。

PPT与视频

• 优酷视频观看地址：http://v.youku.com/v_show/id_XNzc2MDYzNDg4.html （开始走“轻松有趣”的技术讲座路线，重点讲了下KMP，顺带讲了下SVM）；
• PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1pJ9HFqb。

1. 极大似然估计、贝叶斯
2. SVD、PCA
3. EM、混合高斯模型

第 1 期：北京算法班·周日班

• 第3次课·树的PPT的下载地址：July 红黑树&B树部分：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXJNfNVU；曹博 线段树部分：http://vdisk.weibo.com/s/zrFL6OXJNfO4O；
• 第6次课·贪心 DP 海量数据处理的PPT下载地址见：http://yun.baidu.com/s/1kTuUdbp#dir/path=%252F%25E5%258C%2597%25E4%25BA%25AC4%25E6%259C%2588%25E7%25AE%2597%25E6%25B3%2595%25E7%258F%25AD%25E5%2591%25A8%25E6%2597%25A5%25E7%258F%25AD%25E7%25AC%25AC6%25E6%25AC%25A1%25E8%25AF%25BE4%25E4%25B8%25AAPPT。

1. 数据结构（字符串、数组、链表、栈、堆、队列、哈希表、树、图）
2. 算法（查找、排序、搜索：BFS和DFS、图论、贪心、动态规划、海量数据处理）
3. 数学（概率组合数论统计）
4. 系统协议（操作系统、网络协议）

• 一听课学员的感受：“讲师很赞，把自己放在空白的状态，然后和大家思考和理解完一个算法”，详情见：http://weibo.com/1580904460/BbdDEmQvB?mod=weibotime。
• 另一学员的反馈：“今年上半年参加过July的算法班周六班，每节课都感觉收获颇丰，乐在其中，意犹未尽，我全身都热烈地燃起了对算法的热情、热爱。相信July的机器学习班会带来一段更精彩的，不同寻常的学习之旅”。

• 7月19日上午：算法综述（从各路数据结构谈到各种经典算法）
• 7月19日下午：字符串（讲解字符串相关的算法问题，比如最长回文子串，和极其精彩的KMP）
  • 第二次课字符串的PPT 下载地址为：http://yun.baidu.com/s/1mgFmw7u，邹博讲解KMP 的半小时视频地址见：http://v.youku.com/v_show/id_XNzQzMjQ1OTYw.html （对应前面PPT
    第30 - 36页）。
• 7月20日上午：数组（比如完美洗牌问题）
• 7月20日下午：树（比如Trie树、红黑树、B树、R树、及最近公共祖先）
• 7月26日上午：图（比如DFS、BFS、最小生成树、最短路径算法）
• 7月26日下午：查找排序（比如二分、二叉树查找，快排、堆排，及O(1)空间的二叉树Morris遍历算法）
• 7月27日上午：贪心和动态规划（例如LCS）
• 7月27日下午：海量数据处理、操作系统、系统设计（例如Hash映射/分治、simhash，搜索智能提示）

• 9月13日上午：算法综述（从各路数据结构谈到各种经典算法）
• 9月13日下午：字符串（比如最长回文子串，和极其精彩的KMP、有限状态自动机）
• 9月14日下午：数组（比如完美洗牌问题、后缀数组）
• 9月14日晚上：树I（比如Trie树、后缀树、红黑树、B树、及最近公共祖先）
• 9月20日上午：查找排序（比如二分、二叉树查找，快排、堆排，及O(1)空间的二叉树Morris遍历算法）
• 9月20日下午：树II（2-3-4树、红黑树、B树）、图（比如DFS、BFS、最小生成树、最短路径算法）
• 9月21日上午：贪心和动态规划（例如LCS）
• 9月21日下午：机器学习（极大似然估计、贝叶斯、PCA、SVD、SVM、SMO）
  • 最后一次课机器学习的两个PPT已经公布，邹博之贝叶斯 PCA SVD见：http://pan.baidu.com/s/1sjQ8RAd；July之SVM
    & SMO见：http://pan.baidu.com/s/1o60W458。

• 第1~4次课，机器学习中的数学基础：
  • 机器学习综述、与微积分（函数与极限、导数与微分、不定积分与定积分）
    • 10月18日上午、机器学习综述PPT 见：http://pan.baidu.com/s/1c0myCOo。
  • 概率论与数理统计（期望方差、大数定律、二项分布、中心极限定理、贝叶斯、最小二乘法、正态分布、极大似然估计、回归分析）
  • 矩阵（正交矩阵、协方差矩阵、SVD）
  • 最优化（凸函数、凸优化、对偶问题）；
    • 10月19日下午、邹博之凸优化PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1sjHMj2d。另，PPT 原理介绍 + 现场白板推导的上课体验很佳，部分学员的反馈详见：http://weibo.com/1580904460/BsqHklRa5?mod=weibotime。

• 第5次课，线性回归、logistic回归、最小二乘、梯度下降、拟牛顿；
  • 10月26日上午、回归与最优化PPT（logistic回归的起源，以及与线性回归的对比讲得非常细致）：http://pan.baidu.com/s/1k0VgU。
• 第6次课，熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS；
  • 10月26日下午、最大熵模型PPT（熵的概念，为何要最大熵，最大熵的推导，以及求解参数的IIS方法，整个过程讲得非常流畅）：http://pan.baidu.com/s/1qWLSehI。
• 第7次课，聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）；
  • 11月1日上午，聚类PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1i3gOYJr。
• 第8~11次课，分类
  • K近邻、决策树、Adaboot、随机森林
    • 11月1日下午，决策树与Adaboost PPT下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hqePkdY。
  • 贝叶斯、与贝叶斯网络
    • 11月9日上午，贝叶斯网络PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1o69Lp1K。
  • 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO、SGD）
    • 11月9日下午，支持向量机PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1mgkgXtA。
  • EM、混合高斯模型
    • 11月16日上午，EM & GMM PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1i3zgmzF。
• 第12次课，主题模型（比如概率潜语义分析PLSI、隐含狄利克雷分布LDA(Latent
  Dirichlet allocation) ）；
  • 11月16日下午，主题模型LDA的PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1jGghtQm。
• 第13~14次课，标注
  • 马尔科夫链、与隐马尔可夫HMM
    • 12月7日，隐马尔科夫模型PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1mgsUXEo。
  • 概率机器学习模型的综合理解（分享人：刘鹏，涉及内容有：ML->指数族->Mixture->EM->Bayes->共轭->Evidence Framwork->变分）；

• 第15次课，条件随机场CRF
  • 12月14日上午，条件随机场CRF PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1qWBdOD2。
• 第16次课，2个问题
  • SVD、主成分分析PCA
    • 12月14日下午，PCA & SVD PPT下载地址：http://pan.baidu.com/s/1gd9uu23。
  • 社区发现算法（分享人：sumnous）
    • 12月14日下午，社区发现算法PPT下载地址：http://pan.baidu.com/s/1c0yBexU。
• 第17次课
  • 神经网络、深度学习（浅析、笔记、深入）
  • 变分推断方法（Variational Inference）
    • 邹博讲变分的部分视频：http://v.youku.com/v_show/id_XODY3OTgyODQw.html。
  • 独立成分分析ICA、线性判别分析LDA（二分类、多分类）、因子分析
    
    
  • 推荐系统、协同过滤、典型关联分析CCA
• 第18次课
  • 再谈Adaboost（加法模型 + 指数损失函数的理解）
    • 邹博讲Adaboost 的视频：第①部分、第②部分、第③部分
  • 在线学习、增强学习、强迫学习
    • 12月28日，邹博讲变分原理 & Adaboost的综合PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1kTkkepD。
• 第19次课
  • 再谈随机森林（random decision forests）
    • 2015年1月11日，邹博讲决策树与随机森林的PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/10HQrG。
  • 微谈GBDT(Gradient Boost Decision Tree)
  • 不同数据、场景下各个算法的综合选择和运用
• 第20次课，计算广告。
  • 刘鹏讲计算广告的PPT：http://pan.baidu.com/s/1kT5juqb。

1. 邹博，中国地质科学院博士毕业，擅长计算几何和三维可视化算法，自主研发三维建模软件探矿者，北京周六班、暑假班、秋季班最受欢迎的算法讲师之一，讲课清晰易懂，推导机器学习细致透彻；
2. 刘鹏，360商业产品首席架构师，前MediaV首席科学家，公开课程《计算广告学》的主讲者；
3. leo_lq，香港理工大学博士毕业，多年数据挖掘、数据分析经验，专注于机器学习、云计算、大数据平台的数据处理及大数据价值的提升，机器学习兼职讲师；
4. Linton，清华硕士毕业，熟练海量数据挖掘、Hadoop，带过技术团队，曾在百度、人人做数据挖掘，现在TCL任数据挖掘经理，多年的数据挖掘实战经验；
5. Joeylee，上海交通大学博士在读，熟悉图像分类和检索，从事过广告算法研发，之前在Intel从事Hadoop研发，即将去阿里工作；
6. July，结构之法算法之道blog之博主，编程艺术github作者，热爱数学、面试&算法、机器学习、数据挖掘，组织过8期Machine Leaning读书会，博客中写的机器学习系列阅读量高达80万，其中的《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》阅读点击量近30万。

1. 《高等数学·上下册》；
2. 《概率论与数理统计·浙大版》、《数理统计学简史·陈希孺》；
3. 《矩阵分析与应用·张贤达》；
4. 《凸优化(Convex Optimization) · Stephen Boyd & Lieven Vandenberghe著》；
5. 《统计学习方法·李航》；
6. 《Pattern Recognition And Machine Learning · Christopher M. Bishop著》，简称PRML；
7. 斯坦福的机器学习课程，以及Jerrylead做的课程笔记；
8. 《支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》；
9. 本博客中的机器学习系列：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/category/1061301。

• 除了寻找全国各地的面试&算法讲师、数学讲师、机器学习讲师、计算机视觉讲师、深度学习讲师（这些讲师在北京的可以线下讲课，不在北京的可以线上讲课）
• 摄像师（要求有专业摄像机或DV或单反）
• 还寻求有网站开发经验（Js前端、PHP后端、产品、设计），移动Android/iOS开发，且愿不断迭代跟我一起做事的人。

第七部分、机器学习在线课程

Machine Learning在线公开课

• 第1期：1月11日，邹博在线讲决策树与随机森林，PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/10HQrG。
• 第2期：本周六1月17日上午10-12点，@北冥乘海生 讲计算广告（ 侧重其中的机器学习模型和最优化问题），PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1kT5juqb。
• 第3期：本周日1月18日晚7点半-9点半，浙大美女硕士@Rachel____Zhang 讲logistic回归，PPT 下载地址：http://pan.baidu.com/s/1pJwnKtP。
• 第4期：本周日晚2.1日晚，邹博在线讲EM、GMM，被称赞为：“最清楚的一次GMM”，“老师讲的太好，太多人想听”等等。PPT下载地址请见：http://ask.julyedu.com/question/64。