境外开放课程——编辑志愿者
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A Culture of Creativity: The Arnhem-Nijmegen Region[创新与文化：阿纳姆 - 奈梅亨地区]
  Roy van Dalm(荷兰汉恩大学) 伊达尔, 南汉大学 2009年7月23日, 记录: 2009年7月7日, &NBSP;
热度：95

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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...
热度：59

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Online Clustering of High-Dimensional Trajectories under Concept Drift[在概念漂移高维轨迹的在线聚类]
  Georg Krempl(布拉格捷克技术大学) 历史交易数据是在许多应用程序中收集的, 例如医生记录的患者病史和公司收集的客户交易。一个重要的问题是学习模型的主要对象 (病人, 客户), 而不是交易, 特别是...
热度：58

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A selecting-the-best method for budgeted model selection[A选择最最好的预算模型的选择方法]
  Gianluca Bontempi(比利时自由大学) 本文重点讨论了预算模型的选择, 即在模型评估数量与替代方法数量之比虽然大于一个时, 在一组备选模型之间的选择。我们提出了一种基于正确选择概率概念的方法, 这...
热度：54

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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
热度：85

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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, ...
热度：26

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Decision Rule-Based Algorithm for Ordinal Classification Based on Rank Loss Minimization[决策规则的算法进行有序分类基于秩损失最小化]
  Krzysztof Dembczynski(波兹南理工大学)   作者: 波兹南技术大学计算科学研究所 krzysztof dembczynski
热度：62

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P2 Pilot Applications Workplan Review[P2试点应用工作回顾]
  Tatjana Bolič(威尼斯国际大学)
热度：27

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PlayGround - Automated tailored content for children[游乐场-自动为儿童量身定制的内容]
  Miel Vander Sande(根特大学)
热度：42

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Reporting of Parallel Sessions by moderators - Wrap up and closing of conference[平行会议报告的主持人-总结及闭幕会议]
  Jan Tore Pedersen;Jens Schumacher; Christer Kjellberg; Mary Vayou(福拉尔贝格应用科学大学)
热度：37

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Lecture 11 - Notorious Nero and His Amazing Architectural Legacy[臭名昭著的尼禄和他惊人的建筑遗产]
  Diana E. E. Kleiner(耶鲁大学) 克莱纳教授的特色是奥古斯都的接班人朱利奥 - 克劳迪安皇帝的建筑，其王朝持续了半个世纪（公元14-68）。她首先在卡普里岛上展示了Tiberius宏伟的Villa Jovis，...
热度：39

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Active Learning for Biomedical Citation Screening[主动学习生物医学引文筛选]
  Byron C. Wallace(布朗大学) 主动学习（AL）是一种越来越流行的策略，用于减少训练分类器所需的标记数据量，从而减少注释器的效果。我们描述了一个真实的，部署的AL应用于生物医学引用筛选问...
热度：72

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Sparse Kernel-SARSA(λ) with an Eligibility Trace[稀疏核Sarsa（λ）一个合格的痕迹]
  Matthew Robards(澳大利亚国立大学) 我们介绍了第一个在线核心版本的SARSA（＆lambda;），以允许任意和lambda的稀疏化;为0＆le; ＆拉姆达;和乐; 1;这可以通过与核化值函数分开维护的合格性跟踪的新...
热度：486
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