기계학습 강의
http://work.caltech.edu/library/코넬 대학 강의 http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2013fa/
스탠포드 Cousera https://www.coursera.org/course/ml
머신 러닝에 대해서 잘 정리해놓은 자료 http://sanghyukchun.github.io/ 코세라 앤드류교수님 강의를 정리해놓은 노트가 있어서 같이 보면 좋음
Naive Bayes classification http://www.mimul.com/pebble/default/2012/04/03/1333431077222.html
오픈소스 matlab Octave : https://www.gnu.org/software/octave/
Octave 기본 사용법 : http://apmath.kku.ac.kr/~kimchang/lect/na/matlab-octave/
딥러닝 (deep learning)
딥러닝 SW
참고도서
생각하는 뇌, 생각하는 기계 (제프 호킨스 저)
대학원 교재
Machine Learning: A Probabilistic Perspective Kevin Murphy The MIT Press
기계학습 Study List
http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2fxi6v/ama_michael_i_jordan/ckejn25?context=3 (스터디자료 목록 문의한 질문)
https://news.ycombinator.com/item?id=1055042 (스터디 자료 추천)
Introduction to Nonparametric Estimation
Introductory Lectures on Convex Optimization
코세라 앤드류교수님 기계학습강의를 정리해놓은 노트
Deep learning Reading List
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