图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→自然科学→数学→应用统计数学::
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1Data Science methods and techniques for goods and services trading taxation: a systematic mapping study[商品和服务贸易税收的数据科学方法和技术：系统地图研究]
Douglas Silva(哥伊斯联邦大学) 商品和服务贸易税收的数据科学方法和技术：系统地图研究
热度：30
Douglas Silva(哥伊斯联邦大学) 商品和服务贸易税收的数据科学方法和技术：系统地图研究
热度：30
2Looking at Euler flows through a contact mirror: Universality and Turing completeness[通过接触镜看欧拉流：普遍性和图灵完备性]
Eva Miranda(巴黎狄德罗大学) 黎曼流形上无粘性和不可压缩流体流动的动力学由欧拉方程控制。最近，Tao [6, 7, 8] 启动了一个程序来解决基于普遍性概念的 Euler 和 Navier-Stokes 方程的全局存...
热度：25
Eva Miranda(巴黎狄德罗大学) 黎曼流形上无粘性和不可压缩流体流动的动力学由欧拉方程控制。最近，Tao [6, 7, 8] 启动了一个程序来解决基于普遍性概念的 Euler 和 Navier-Stokes 方程的全局存...
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3Statistics for Applications[申请统计数字]
Prof. Philippe Rigollet(麻省理工学院) 本课程深入介绍在许多应用中有用的统计方法的理论基础。目的是了解数学在有效统计方法研究和开发中的作用。
热度：63
Prof. Philippe Rigollet(麻省理工学院) 本课程深入介绍在许多应用中有用的统计方法的理论基础。目的是了解数学在有效统计方法研究和开发中的作用。
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4Lecture 10: Applications Section Of The Course[第10讲：本课程的应用部分]
Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 好的，所以我们的第一个主题将是近似和拟合，我们已经将它们分开，因此我们首先不讨论统计方法，但实际上很快就会讨论统计方法。所以我们对近似和拟合的第一次处...
热度：59
Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 好的，所以我们的第一个主题将是近似和拟合，我们已经将它们分开，因此我们首先不讨论统计方法，但实际上很快就会讨论统计方法。所以我们对近似和拟合的第一次处...
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5Confidence in nonparametric credible sets?[非参数可信集的置信度？]
Aad van der Vaart(阿姆斯特丹大学) 在非参数统计中，后验分布的使用方式与任何贝叶斯分析中的使用方式完全相同。据推测，它为我们提供了给定数据的各种参数值的可能性。与参数分析的不同之处在于，...
热度：52
Aad van der Vaart(阿姆斯特丹大学) 在非参数统计中，后验分布的使用方式与任何贝叶斯分析中的使用方式完全相同。据推测，它为我们提供了给定数据的各种参数值的可能性。与参数分析的不同之处在于，...
热度：52
6Living on the edge: Phase transitions in convex programs with random data[生活在边缘：随机数据凸规划中的相变]
Joel Tropp(加州理工学院) 最近的研究表明，随着约束数目的增加，许多随机约束的凸优化问题会出现相变。例如，这种现象出现在从随机线性测量中识别稀疏向量的'1最小化方法中。事实上，当测...
热度：44
Joel Tropp(加州理工学院) 最近的研究表明，随着约束数目的增加，许多随机约束的凸优化问题会出现相变。例如，这种现象出现在从随机线性测量中识别稀疏向量的'1最小化方法中。事实上，当测...
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7Markov Chain Monte Carlo[动态模拟方法：马尔科夫链蒙特卡洛方法]
Iain Murray(爱丁堡大学) The Markov chain Monte Carlo method (MCMC) was produced in the early 1950s. It is a Monte Carlo method based on Bayesian theory and computer simulatio...
热度：91
Iain Murray(爱丁堡大学) The Markov chain Monte Carlo method (MCMC) was produced in the early 1950s. It is a Monte Carlo method based on Bayesian theory and computer simulatio...
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8Measuring the Reusability of Test Collections[测试集的可重用性度量 ]
Ben Carterette(特拉华大学) 虽然测试集合的构建是一个耗时且昂贵的过程，但是真正的成本是通过对集合进行成百上千次的重复使用而摊销的。其中一些实验可能涉及到检索初始构建阶段未判断的文...
热度：47
Ben Carterette(特拉华大学) 虽然测试集合的构建是一个耗时且昂贵的过程，但是真正的成本是通过对集合进行成百上千次的重复使用而摊销的。其中一些实验可能涉及到检索初始构建阶段未判断的文...
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9The Problem of Modelling the Mathematical Mind[建模中的数学思维]
Roger Penrose(牛津大学) 继阿兰·图灵（Alan Turing）在1937年发表的突破性论文（介绍了他的通用图灵机概念）之后，他于1939年提出了基于序数逻辑和Oracle机器的概括，这些归纳显然是出于...
热度：60
Roger Penrose(牛津大学) 继阿兰·图灵（Alan Turing）在1937年发表的突破性论文（介绍了他的通用图灵机概念）之后，他于1939年提出了基于序数逻辑和Oracle机器的概括，这些归纳显然是出于...
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10Discrete PCA[离散PCA]
Wray Buntine(莫纳什大学) 离散数据中主成分的分析方法已经存在了一段时间了，名称多种多样，例如隶属度等级建模，概率潜在语义索引，混合基因型推断，非负矩阵分解，潜在Dirichlet分配，...
热度：48
Wray Buntine(莫纳什大学) 离散数据中主成分的分析方法已经存在了一段时间了，名称多种多样，例如隶属度等级建模，概率潜在语义索引，混合基因型推断，非负矩阵分解，潜在Dirichlet分配，...
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11Multi-Label Learning with Millions of Categories[多标签类别学习]
Manik Varma(微软公司) 我们的目标是构建一种算法，用于在输出空间包含数百万个类别时将数据点分类为一组标签。这是一种相对新颖的监督学习环境，带来了有趣的挑战，例如有效的培训和预...
热度：106
Manik Varma(微软公司) 我们的目标是构建一种算法，用于在输出空间包含数百万个类别时将数据点分类为一组标签。这是一种相对新颖的监督学习环境，带来了有趣的挑战，例如有效的培训和预...
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12Modern Nonparametric Statistics on Modern Big Data[现代大数据的现代非参数统计 ]
Alexander Gray(乔治亚理工学院) 现代数据在对象数量和维度数量方面都在增长。虽然在统计意义上，大量数据使得非参数方法完全合适，但是它们的计算成本使得从业者通常认为在这种情况下它们是不可...
热度：42
Alexander Gray(乔治亚理工学院) 现代数据在对象数量和维度数量方面都在增长。虽然在统计意义上，大量数据使得非参数方法完全合适，但是它们的计算成本使得从业者通常认为在这种情况下它们是不可...
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13Computational and Statistical Tradeoffs via Convex Relaxation[基于凸松弛的计算与统计推算 ]
Venkat Chandrasekaran(加州理工学院 ) 在现代数据分析中，人们常常面临涉及大量数据集的统计推断问题。处理这样大的数据集通常被视为重大的计算挑战。但是，如果数据是统计人员的主要资源，则应将对更...
热度：62
Venkat Chandrasekaran(加州理工学院 ) 在现代数据分析中，人们常常面临涉及大量数据集的统计推断问题。处理这样大的数据集通常被视为重大的计算挑战。但是，如果数据是统计人员的主要资源，则应将对更...
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14Alternating Direction Method of Multipliers[乘子交替方向法 ]
Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 诸如机器学习和大型网络上的动态优化等领域中的问题导致极大的凸优化问题，问题数据以分散的方式存储，并且处理元件分布在网络上。我们认为乘法器的交替方向方法...
热度：299
Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 诸如机器学习和大型网络上的动态优化等领域中的问题导致极大的凸优化问题，问题数据以分散的方式存储，并且处理元件分布在网络上。我们认为乘法器的交替方向方法...
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15Learning Vector Fields with Spectral Filtering[谱滤波学习向量场 ]
Lorenzo Rosasco(麻省理工学院) 我们提出了一类用于向量值学习的正则化核方法，它基于对核矩阵的谱进行滤波。所考虑的方法包括Tikhonov正则化作为一种特殊情况，以及有趣的替代方案，例如L2...
热度：65
Lorenzo Rosasco(麻省理工学院) 我们提出了一类用于向量值学习的正则化核方法，它基于对核矩阵的谱进行滤波。所考虑的方法包括Tikhonov正则化作为一种特殊情况，以及有趣的替代方案，例如L2...
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