境外开放课程——按学科专业列表
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14.461 Advanced Macroeconomics I[劳动经济学一]
  Guido Lorenzoni Prof. Veronica Guerrieri(麻省理工学院) 本课程涵盖三组主题。第一部分将介绍信息不完整的商业周期模型。我们将提出以下问题:是什么冲击推动了商业周期?对基本面和冲击影响(当前和未来)经济发展预期的相...
热度：21

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Statistics for Laboratory Scientists II[实验室科学家统计II]
  Karl Broman(布隆博格公共卫生学院) 本课程介绍统计学的基本概念和方法，以及在实验生物学中的应用。
热度：51

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Health Across the Life Span: Frameworks, Contexts, and Measurements[跨越生命的健康：框架、背景与测量]
  Henry Mosely;Kristin Mmari(布隆博格公共卫生学院) 介绍和检查从产前到衰老，指导个体生长发育和健康的基本原则。从不同的学术角度，提出了理解和评估基于经验的生长、发育和健康信息的方法论、概念和实质性问题。...
热度：33

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Quality-Aware Collaborative Question Answering: Methods and Evaluation[质量感知的协同问答：方法与评价]
  Ee-Peng Lim;Maggy Anastasia Suryanto;Roger Chiang;Aixin Sun(南洋理工大学) 质量意识协同问答：方法与评价
热度：33

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Effects of Stress and Genotype on Exploration-Exploitation Dynamics in Reinforcement Learning[压力和基因型对强化学习中勘探开发动态的影响]
  Gedi Lukšys(洛桑联邦理工学院) 压力和遗传背景通过压力激素和神经调节剂的作用调节行为学习的不同方面。同样，在强化学习（RL）模型中，开发探索因子和其他元参数控制学习动态和性能。我们发现...
热度：79

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Discovering Latent Structure in Clinical Databases[发现临床数据库的潜在结构]
  Jesse Davis(无) 统计关系学习允许算法在给定的域内同时对复杂结构和不确定性进行推理。在分析这些域时，一个常见的挑战是数据中存在潜在结构。我们提出了一种新的算法，自动分组...
热度：58

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Geostatistics for Gaussian Processes[高斯法的统计地质学]
  Hans Wackernagel(巴黎矿业大学) 高斯过程方法学在机器学习领域激发了许多新的想法。克里格法是二十年前计算机实验设计中引入的一种统计插值方法。然而，在切换到这一新环境时，最初为自然资源估...
热度：51

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Theory, Methods and Applications of Active Learning[主动学习的理论,方法与应用]
  Rui Castro;Robert Nowak(威斯康星大学) 传统的机器学习和统计推断方法都是被动的，因为所有的数据都是在分析之前以一种非自适应的方式收集的。人们可以预见，然而更积极的策略是，从以前收集的数据中收...
热度：52

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Reinforcement Learning Theory[强化学习理论]
  John Langford(微软公司) 本教程介绍了近7年来发展起来的几种新的强化学习理论。这包括：\\ 1。基于样本的RL分析，包括E3和稀疏采样。基于归纳的RL分析，包括保守策略迭代和RL到分类缩减...
热度：65

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What Does Current Scientific Research Have to Say About the Present and Future Risks Associated with Hurricanes?[现有的科学研究对于目前和未来的飓风风险有什么说法呢？]
  Kerry Emanuel(麻省理工学院) 随着卡特里娜飓风的成本不断攀升——迄今为止，1250亿美元的损失和1200人的死亡——人们迫切希望完善飓风预测科学。尤其是保险业在了解下一个大公司可能在哪里以...
热度：56

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Lecture 24: Avoiding Statistical Fallacies[讲座24：避免统计错误]
  John Guttag(麻省理工学院) 这节课讨论了人们使用统计数据得出无效或误导性结论的一些常见方法。主题涵盖：统计，绘图，相关性，因果关系，偏见，逻辑谬误，数据增强，德州神枪手谬误。
热度：37

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Temporal Development and Collapse of an Arctic Plant-Pollinator Network[一种北极植物传粉者的时间发展和网络崩溃]
  Carsten Wiuf(奥胡斯大学) 植物授粉网络的拓扑和链接规则近年来备受关注。很难研究的一个方面是网络的时间动态，因为它需要观察网络如何随时间变化。本文利用数学模型对北极植物授粉网络进...
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Mixture Models for Learning Low-dimensional Roles in High-dimensional Data[学习高维数据中低维角色的混合模式]
  Manas Somaiya(佛罗里达大学) 存档数据通常描述参与多个角色的实体。这些角色中的每一个都可能影响数据的各个方面。例如，在零售店收集的登记交易可能是由女性、母亲、狂热的读者和动作片迷发...
热度：30

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Parallel SimRank Computation on Large Graphs with Iterative Aggregation[迭代聚集大图中的并行计算研究]
  Guoming He(中国人民大学) 近年来，人们对基于图形的分析方法产生了浓厚的兴趣。基于图的分析最重要的一个方面是测量图中节点之间的相似性。simrank是一种基于立体图理论模型的简单而有影...
热度：59

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Seven Pitfalls to Avoid when Running Controlled Experiments on the Web[在网络上运行控制实验时要避免的七个陷阱]
  Thomas Crook(认知实验室) 52002:SYSTEM ERROR
热度：40