境外开放课程——按学科专业列表
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Relevance Feedback Content-Based Image Rertieval with Hierarchical Gaussian Process Bandits[相关反馈的基于图像内容的回收与分层高斯过程土匪]
  Ksenia Konyushkova(赫尔辛基大学) 提出了一种基于相关性反馈的内容图像检索系统。该系统依靠一个互动的搜索范式, 在每一轮中, 用户都会看到 k 图像, 并选择最接近她的目标的图像。采用基于分层高...
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On the Tradeoff Between Privacy and Utility in Data Publishing [在数据发布隐私与实用之间的平衡]
  Tiancheng Li(普渡大学) 在数据发布中, 匿名化技术 (如泛化和交叉化) 被设计为提供隐私保护。同时, 它们减少了数据的效用。重要的是要考虑隐私和效用之间的权衡。在 kdd 2008 发表的一篇...
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The Offset Tree for Learning with Partial Labels [偏移树与部分标签学习]
  John Langford(微软公司) 我们提出了一种名为 "偏移树" 的算法, 用于在只观察一个选择的回报而不是所有选择的情况下学习决策。该算法将此设置简化为二进制分类, 允许在此部分信息设置中重...
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Map Building without Localization by Dimensionality Reduction Techniques[没有定位的地图构建降维技术]
  Takehisa Yairi(东京大学) 提出了一种新的移动机器人地图构建框架--基于降维的无定位映射 (lfmdr)。在这个框架下, 机器人地图的构建被解释为重建物体的二维坐标的问题, 以便它们在机器人观...
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Larger Residuals Less Work: Active Document Scheduling for Latent Dirichlet Allocation[较大的残差较少的工作：活动文档调度隐含狄利克雷分布]
  Mirwaes Wahabzada(弗劳恩霍夫协会) 近年来, 在潜在 dirichlet 分配 (lda) 的快速推理方面取得了相当大的进展。特别是, 具有自然梯度步长的变分贝叶斯 (vb) 目标函数的随机优化被证明是收敛的, 能够...
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Learning from Inconsistent and Unreliable Annotators by a Gaussian Mixture Model and Bayesian Information Criterion[通过高斯混合模型和贝叶斯信息准则从不一致和不可靠的注释者学习]
  Zoran Obradovic(天普大学) 从多个注释器中进行监督学习是机器学习和数据挖掘中一个越来越重要的问题。本文针对这一问题的概率方法, 在注释器不仅不可靠, 而且根据数据的不同而具有不同的性...
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Gaussian Logic for Predictive Classification[高斯逻辑的预测分类]
  Ondřej Kuželka(捷克理工大学) 我们描述了一个称为高斯逻辑的统计关系学习框架, 它能够有效地处理关系数据和数值数据的组合。该框架假定, 对于固定的关系结构, 数值数据可以通过多变量正态分布...
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Sparse methods for machine learning: Theory and algorithms[机器学习方法稀疏的理论与算法]
  Guillaume Obozinski(国立巴黎高等矿业学院) 近年来, l1 规范的规范化等稀疏方法引起了人们对统计、机器学习和信号处理的极大兴趣。在最小二乘线性回归的上下文中, 这个问题通常被称为套索或基础追求。本教...
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Algorithms for Predicting Structured Data[算法预测结构化数据]
  Thomas Gartner, Shankar Vembu(弗劳恩霍夫协会) 结构化预测是预测内部结构复杂的多个输出及其之间的依赖关系的问题。用于预测结构化数据的算法和模型已经使用了很长时间。例如, 递归神经网络和隐藏马尔可夫模型...
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From Ranking to Intransitive Preference Learning: Rock-Paper-Scissors and Beyond Incorporating Exceptions[从排名到不及偏好学习：剪刀，石头，布和超越纳入例外]
  Willem Waegeman(根特大学) 作者: 根特大学应用数学、生物识别和过程控制系威廉·韦格曼发表: 10月20日, 2009,   记录: 9月 2009,   意见: 161
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Creative Knowledge Discovery by Literature Outlier Detection[通过文学异常检测创造性知识发现]
  Ingrid Petrič(新戈里察大学) 本文研究了异常值在基于文献的知识发现中的作用。它表明, 检测有趣的异常值出现在文学中关于一个特定的现象可以帮助产生新的似是而非的科学假设。其基本假设是, ...
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Learning Various Classes of Models of Lexicographic Orderings[学习各种字典序的模型]
  Jérôme Mengin(图卢兹大学)   作者: j é r ô me megin, university toelouse iii: paul sabatier 出版: 2009年10月20日, 录制: 2009年9月, 意见:87
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Constraint Selection by Committee: An Ensemble Approach to Identifying Informative Constraints for Semi-Supervised Clustering[约束选择由委员会：合奏的方法来识别信息化的约束条件半监督聚类]
  Derek Greene(都柏林大学) 作者: 德里克·格林, ucd 计算机科学与信息学学院, 都柏林大学出版: 2008年1月29日, 录制: 2007年9月, 意见: 143
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Estimating the Joint AUC of Labelled and Unlabelled Data[估计标记的和未标记的数据联合AUC]
  Thomas Gartner(弗劳恩霍夫协会) 作者: thomas gartner, Fraunhofer iais 出版: 2月25日, 2007,   记录: 12月 2006,   观点: 114  
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Semi-Supervised Novelty Detection with Adaptive Eigenbases, and Application to Radio Transients[半监督检测新奇自适应Eigenbasis，以及无线电瞬变应用]
  Kiri L. Wagstaff(加州理工学院) 我们提出了一种半监督的在线方法的新颖性检测, 并评估其性能的射电天文学时间序列数据。我们的方法使用自适应特征基将 1) 关于无趣信号的先验知识与 2) 对当前数...
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