，standford的NLP深度学习课程2015
(X(1)S(5qvfc4e0xlqbxo45m0ojvo55))/Data.ashx（这个是好东东，有不少semi-supervised的代码和数据）
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http://developer.51cto.com/art/201501/464174_all.htm
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gensim中的Doc2vec和word2vec
http://www.cnblogs.com/einyboy/p/3594432.html
机器视觉方面的开源工具
learning to rank
http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/40710305
ranklib，这里好像包含gbdt(java)
ensemble Learning
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http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-578745.html
林达华推荐的几本数学书
，除了一个检索，对比了京东的帮助中心检索，里面有一些学术研究成果research/
word2vec 中的数学原理详解（五）基于 Negative Sampling 的模型
/>余凯在清华的讲座笔记
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牛顿法与拟牛顿法学习笔记（二）拟牛顿条件
http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896619