境外开放课程——按学科专业列表
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Probability, Information Theory and Bayesian Inference[概率、信息论与贝叶斯推理]
   Joaquin Quiñonero Candela(马克斯普朗克研究所)
热度：43

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Composing Learning for Artificial Cognitive Systems (CompLACS)[了解人工认知系统的组成（CompLACS）]
  Peter Auer(莱奥本矿业大学) 机器学习的目标之一是开发智能系统，解决各种不同类型的控制问题。然而，尽管社区已经为许多个别问题开发了成功的技术，但是这些技术以前并没有集成到一个统一的...
热度：57

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Machine learning[机器教学]
  Dominik Janzing(马克斯普朗克研究所) 机器学习传统上一直专注于预测。鉴于由未知随机依赖性产生的观察结果，目标是推断出能够正确预测由同一依赖性产生的未来观察的定律。相反，统计学传统上关注于数...
热度：77

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Mechanisms[机械]
  Eres SÖYLEMEZ(中东技术大学) 本文档是为机制的异步学习而编写的。它是以第三版的《机械》为基础的。这本书出版于1999年，是根据“机械科学”的课程讲座而成的。从1974年开始在中东技术大学教...
热度：52

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EngrMAE 165/265. Lec 01. Advanced Manufacturing Choices: Introduction[ Lec 01.先进制造业选择：简介]
   Marc Madou(加州大学尔湾分校) 本课程探讨了机械加工的几种能源：用于切割和成形的机械能、用于激光切割的加热能、用于光刻的光化学能以及用于电化学加工和化学沉积（CVD）的化学能。
热度：29

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2.004 Dynamics and Control II[动力与控制]
  Prof. Derek Rowell(麻省理工学院) 成功完成本课程后，学生将能够：在电能和机械能领域创建简单动力系统的集中参数模型（以odes表示），通过实验测量对模型参数进行定量估计，获得线性系统对初始条...
热度：34

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Coevolution in EC 2[协同进化的EC 2]
  Richard Watson(南安普敦大学) 达尔文为我们所看到的周围生物的复杂性提供了第一个机械的解释已经有一个半世纪了。只有在近30年左右的时间里，计算系统才被用来尝试对复杂的人工问题进行自然选...
热度：45

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Efficient Decoding of Ternary Error-Correcting Output Codes for Multiclass Classification[用于多类分类的三元纠错输出代码的有效解码]
  Sang-Hyeun Park(达姆施塔特工业大学) 提出了一种三元生态矩阵自适应译码算法，减少了多类分类所需的分类器评价次数。除了不明确的最终预测，结果预测保证与原始解码策略等效。该技术适用于汉明译码和...
热度：51

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Learning the Difference between Partially Observable Dynamical Systems[学习部分可观察的动态系统之间的差异]
  François Laviolette(拉瓦尔大学) 我们提出了一种新的方法来估计两个部分可观测动力系统之间的差异。我们假设一个人可以通过执行操作和接收观察来与系统交互。关键思想是在待比较系统的基础上定义...
热度：26

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The Feature Importance Ranking Measure[特征重要性排名测量]
  Nicole Krämer(柏林工业大学) 最精确的预测通常是由具有复杂特征空间的学习机器（例如由内核诱导）获得的。不幸的是，这样的决策规则很难被人访问，并且不容易被用来获得关于应用程序领域的见...
热度：83

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Theory-Practice Interplay in Machine Learning – Emerging Theoretical Challenges[机器学习中的理论与实践的相互作用 - 新兴的理论挑战]
  Shai Ben-David(滑铁卢大学) 理论分析在统计机器学习的一些最显著的实际成功中发挥了重要作用。然而，主流机器学习理论假定一些强简化假设，这些假设往往是不现实的。在过去的十年中，机器学...
热度：31

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Quasi-Incremental Bayesian Classifier[准增量贝叶斯分类器]
  Estevam R. Hruschka(圣卡洛斯联邦大学) 本文描述了一种准增量贝叶斯分类器（QBC），它设计用于在传感器网络等动态系统中执行分类任务，传感器网络不断地接收要存储在大型数据库中的新信息。因此，需要...
热度：39

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Continuous Markov Random Fields for Robust Stereo Estimation[用于鲁棒立体声预估的马尔科夫连续随机场]
  Laurent Itti;Koichiro Yamaguchi; Ramin Zabih(芝加哥丰田技术学院) 本文提出了一种新的倾斜平面模型，它既考虑了遮挡边界，又考虑了遮挡深度。我们将此问题表述为由连续（即倾斜三维平面）和离散（即遮挡边界）随机变量组成的混合...
热度：50

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Is Intractability a Barrier for Machine Learning?[机器学习是棘手的障碍？]
  Sanjeev Arora(普林斯顿大学) 机器学习理论的一个挫折是许多潜在的算法问题是可证明的难以解决的（例如，NP难解决或更糟），或者假定是难以解决的（例如，Valiant模型中的许多开放问题）。这...
热度：63

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Sequential Event Prediction with Association Rules[用关联规则的预测顺序事件]
  Cynthia Rudin(麻省理工学院) 我们考虑一个有监督的学习问题，在这个问题中，数据是按顺序显示的，目标是确定下一步将显示什么。在这个问题的背景下，基于关联规则的算法比经典的统计和机器学...
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