Полезные ссылки

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск

Vokov (Обсуждение | вклад)
(Новая: '''Список полезных внешних ссылок'''. {{S|Из этого}} списка можно копировать ссылки в разделы <code><nowiki>==Ссы...)
К следующему изменению →

Версия 08:37, 7 апреля 2008

Список полезных внешних ссылок. Из этого списка можно копировать ссылки в разделы ==Ссылки== в статьях. Критерий включения ссылки в этот список примерно таков: «полезный ресурс, ссылки на него уместны во многих статьях». Не следует включать сюда ссылки на библиографию, внутренние ссылки на страницы Ресурса и ссылки на сайты, тематика которых не имеет отношения к тематике MachineLearning.ru, см. Концепцию. Не рекомендуется перегружать этот список слишком специализированными ресурсами. Каждую ссылку желательно сопровождать комментарием.

Содержание

Электронные библиотеки

  • CiteSeer — основной источник знаний по Computer Science, по многим статьям есть полные тексты
  • CiteSeerX — альфа-версия нового CiteSeer, пока глючная, но зато пополняемая
  • arXiv — библиотека электронных публикаций, в основном по физике, но доля «Computer Science» в последнее время стремительно увеличивается
  • REXA — библиографическая поисковая система по статьям, авторам и грантам
  • eLibrary.ru — российская научная электронная библиотека

Порталы

  • UCI Machine Learning Repository — домашняя страница репозитория UCI
  • MLpedia — вики-ресурс по машинному обучению, в последнее время почему-то недоступен
  • Wikipedia — категория Machine Learning в англоязычной Википедии
  • ML OSS (Machine learning open source software) — коллективный сайт разработчиков открытого софта для машинного обучения
  • KDnuggets — крупнейший портал по интеллектуальному анализу данных, поддерживаемый Григорием Пятецким-Шапиро, одним из идеологов Data Mining
  • ML challenges — cоревнования в решении задач машинного обучения
  • KDNet (Knowledge Discovery Network of Excellence) — международный проект, объединяющий представителей науки и бизнеса, решающих практические задачи интеллектуального анализа данных

Фонды

  • РФФИ — Российский фонд фундаментальных исследований

Тематические сайты (отдельные подходы, методы, алгоритмы)

Блоги

  • hunch.net — блог Джона Лангфорда (John Langford) по проблемам машинного обучения
  • Google Machine Learning News — форумы и новости по машинному обучению на Гугле

Домашние страницы учёных

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B7%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D1%81%D1%8B%D0%BB%D0%BA%D0%B8»
Личные инструменты