境外开放课程——按学科专业列表
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Calculus[微积分]
  Masenge, Ralph W. P. (非洲虚拟大学) 微积分模块由Ralph W. P. Masenge撰写。这是一个四单元模块。前两个单元涵盖了单个变量函数的微分和积分计算的基本概念。第三个单元专门用于实数的序列和实数和...
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18.404J Theory of Computation (MIT)[18.404j计算理论（MIT）]
  Sipser Michael(麻省理工学院) 这个研究生水平课程在可计算性和复杂性（6.045J / 18.400J）中对材料进行了更广泛和理论性的处理。主题包括自动机和语言理论，可计算性理论和复杂性理论。
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The prediction error in functional regression[在功能回归预测误差]
  Alois Kneip(波恩大学) 该演讲考虑了函数线性回归，其中标量响应Y是根据随机函数建模的。我们提出了一个基于通常惩罚的轻微修改的功能斜率参数的平滑样条估计器。理论分析集中于新随机...
热度：174

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Estimating Densities with Non-Parametric Exponential Families[密度估计与非参数指数族]
  Lin Yuan;Sergey Kirshnery;Robert Givan(普渡大学) 密度估计：X是支持X的随机变量的向量？ R M。 非参数指数族：可以获得指数族作为优化的解决方案 最小化相对熵的问题，以匹配时刻 经验分布的约束^ fn和f En。
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Inductive Regularized Learning of Kernel Functions
  Prateek Jain(纽昂斯通讯公司) 在本文中，我们考虑半监督核函数学习的基本问题。我们提出了一个用于学习核矩阵的通用正则化框架，然后证明了我们提出的核矩阵学习框架和一般线性转换学习问题之...
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Lecture 22: Fourier expansions and convolution[22讲：傅立叶展开和卷积]
  Gilbert Strang(麻省理工学院)
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Can Learning Kernels Help Performance?[可以帮助学习内核的性能？]
  Corinna Cortes(谷歌公司) 自从在90年代初推出以来，内核方法与大边缘学习算法（如SVM）相结合已成功用于解决各种学习任务。但是，在这些方法的标准框架中，选择适当的内核留给用户，选择...
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RES.18-001 Calculus Online Textbook (MIT)[001 res.18微积分在线教科书（麻省理工学院）]
  Prof. Gilbert Strang(麻省理工学院) 这本书由 wellesley-cambridge press 于1991年出版, 对教育工作者和自学者来说都是一个有用的资源。它组织得很好, 深入涵盖了单变量和多变量微积分, 并具有丰富...
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18.075 Advanced Calculus for Engineers (MIT)[18.075工程师的高等微积分（麻省理工学院）]
  Dr. Dionisios Margetis;Prof. John W. M. Bush(麻省理工学院) 本课程分析复杂变量的功能和残差的计算。它还涵盖了诸如常微分方程，偏微分方程，贝塞尔和勒让德函数以及Sturm-Liouville理论等主题。
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18.04 Complex Variables with Applications (MIT)[18.04应用复变数（麻省理工学院）]
  Prof. Alar Toomre(麻省理工学院) 本课程探讨了复杂代数和函数，解析性，轮廓积分，柯西定理，奇点，泰勒和洛朗系列，残差，积分评价，多值函数，二维势理论，傅立叶分析和拉普拉斯变换等主题。
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