境外开放课程——编辑志愿者

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Agnostic Active Learning[不可知论者的主动学习]
  John Langford(微软公司) 主动学习的最大希望是，通过交互，所需样本的数量可以减少到标准批量监督学习方法所需数量的对数。为了实现这一承诺，主动学习必须能够处理嘈杂的数据。我们展示...
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Web Spam Detection[垃圾网页检测]
  Carlos Castillo;Marcin Sydow(波兰日本信息技术学院) 网络垃圾邮件会严重降低搜索引擎结果的质量。因此，商业搜索引擎有很大的动机来高效、准确地检测垃圾邮件页面。本文介绍了将基于链接和基于内容的功能结合起来的...
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Evaluation of the Topological and Morphological Characteristics of the LSS During Evolution Process by Means of Minkowski Functionals[在进化过程中用闵可夫斯基函数对低边驱动器的拓扑和形态特征进行评价]
  Irina Sidorenko(马克斯普朗克研究所) 我们利用Minkowski功能（MF）研究了由千年模拟（Springel，V.等人，2005，Nature 432，629）产生的宇宙大尺度结构（LSS）的拓扑结构。MF提供了任意结构的整体形...
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weConnect - Supporting Close Relationships through Mobile Broadcasting[“我们联系世界”组织通过移动广播支持亲密关系]
  Jamie Costello(微软公司) 基于移动设备和个人计算机（PC）上可用的互联网（IP）平台，我们实施了一项名为weconnect的服务，该服务通过专用和个人媒体渠道促进内容广播。weconnect包括将内...
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Recreational Activities and Discussion[娱乐活动与讨论]
  John Langford(微软公司) 关于voypal-wabbit算法的非正式教程。
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Efficient algorithms for estimating multi-view mixture models[多视图混合估计模型的有效算法]
  Daniel Hsu(微软公司) 混合模型是机器学习和应用统计学中的一个主要部分，用于处理来自多个子群体的数据。对于许多类型的混合模型，参数估计在理论上通常很难计算和/或信息。然而，在...
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Probabilistic Machine Learning in Computational Advertising[计算广告中的概率机器学习]
  Thore Graepel(微软公司) 在过去的几年里，在线广告的增长速度至少比所有其他媒体上的广告快了一个数量级。这篇演讲集中在搜索引擎上的广告上，准确预测用户点击广告的概率对所有三方都至...
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TwitterSearch: A Comparison of Microblog Search and Web Search[Twitter的搜索：微博搜索和Web搜索的比较]
  Jaime Teevan(微软公司) 社交网站不仅是维持人际关系的场所，而且也是有价值的信息来源。然而，对于人们如何以及为什么搜索社会生成的内容，人们知之甚少。本文探讨了流行微博/社交网站T...
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The Dynamics of Viral Marketing[病毒性营销的动力]
  Jure Leskovec(耶鲁大学) 我们对个人对个人推荐网络进行了分析，该网络由400万人组成，他们对50万种产品提出了1600万条建议。我们观察了推荐值和叶栅尺寸的传播，这可以用一个随机模型来...
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TP3 Partial or Delayed Feedback[TP3部分或延迟反馈]
  Nicolò Cesa-Bianchi(米兰大学)
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Eco-Innovera and Eco-Pol: What is in it for Slovenia?[生态与生态波尔：什么是斯洛文尼亚？]
  Robbert Droop(荷兰基础设施和环境部)
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Lecture 18: Logarithmic Barrier[讲座18：对数障碍 ]
  Boyd Stephen P(斯坦福大学) 好的，那么我们要做的是，基本上用平滑的指标函数的近似值替换这个指标函数。所以，这是很多交谈的方式，很多人都在谈论这一点。就像这样。当我取笑提出类似建议...
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New Perspectives and Methods in Link Prediction[新视角和链接预测方法]
  Ryan Lichtenwalter(圣母大学) 本文考察了网络中链接预测的重要因素, 为预测任务提供了一个通用、高性能的框架。稀疏网络中的链接预测带来了重大挑战, 因为可以形成的链接与确实形成的链接存在...
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Uncorrelated Multilinear Principal Component Analysis through Successive Variance Maximization[不相关的多线性主成分分析通过连续的方差最大化]
  Haiping Lu(多伦多大学) 在当今的各种机器学习任务中, 紧张度数据经常遇到, 降维是它们最重要的应用之一。本文提出了一种新的张张量数据维数约简算法--非相关多线性 pca (umpca), 将经典...
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Relearning Learning-Applying the Long Tail to Learning[再学习-应用长尾理论学习]
  John Seely Brown(施乐欧洲研究中心) 约翰·西利·布朗说, 在一个数字连接、快速发展的世界里, 我们必须超越传统的笛卡尔学习模式, 这种模式规定了 "将知识倾注到某人的头脑中"。他说, 我们通过与他人...
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