Active Learning
■ 这里包括了关于 Active Learning 理论以及应用的一些文章，特别是那篇 Survey。
Transfer Learning
■ 包括经典的论文以及附带有源码，很方便。
Gaussian Processes
■ 包括相关的书籍（有 Carl Edward Rasmussen 的书），相关的程序以及分类的 paper 列表。这也是由 Carl 自己维护的，他应该是将 GP 引入 machine learning 最早的人之一了吧，Hinton 的学生。
Nonparametric Bayesian Methods
■ 这个一看就知道是 Jordan 维护的，主要包括 Dirichlet process 以及相关的其他随机过程在 machine learning 里面如何进行建模，如何进行 approximate inference。主要是文章列表。
Probabilistic Graphical Model
■ 是 Kevin Murphy 所维护的关于 Bayesian Belief Networks 的介绍，含有最基本的概念、相关的文献和软件的链接。罕见的 UCB 出来的不是 Jordan 的学生（老板是 Stuart Russel）。
■ 是 Jordan 系关于这个方面的论文汇编。
■ 是关于 Conditional Random Fields 方面论文和软件的收集，由 Hanna Wallach 维护。
Compressed Sensing
■这是 Rice 大学维护的论文分类列表、软件链接等。推荐 Emmanuel Candès 所写的tutorial，这人是 David Donoho 的学生。
Tensor
■ 关于 tensor 的一些偏数学的文章。
Deep Belief Network
■ 是 Geoffrey Hinton 为研究生开设的 machine learning 课程的 DBN 的 reading list。
Kernel Methods
■ 是 Jordan 维护的关于 kernel methods 的文章列表。
Markov Logic
■ 是 UW AI 组的文章，里面关于 Markov logic 的比较多，因为 Pedro Domingos 就是这个组的。
