境外开放课程——按学科专业列表
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Distilled Sensing: Active sensing for sparse recovery[蒸馏感测：主动感测，稀疏恢复]
  Rui Castro(哥伦比亚大学) 在数据丰富的应用程序中对稀疏表示的研究和使用已引起信号处理，统计和机器学习社区的高度关注。在本文中，我们描述了一种称为Distilled Sensing（DS）的新颖传...
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Validating the Detection of Everyday Concepts in Visual Lifelogs[视觉检测及其应用]
  Aiden Roger Doherty(都柏林城市大学) Microsoft SenseCam是一款小巧轻便的可穿戴式相机，用于从用户的日常活动中被动捕获照片和其他传感器读数。它每天最多可拍摄3,000张图像，相当于每年近100万张图...
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Learning and Reasoning with Qualitative Models of Physical Behavior[物理行为定性模型的学习与推理]
  Scott E. Friedman(西北大学) 从示例中构建物理世界模型是定性推理系统的重要挑战。我们描述了一个系统，它可以从多模态，多状态刺激的语料库中学习物理行为的直观模型，包括草图和文本。系统...
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Discovery of Non-induced Patterns from Sequences[从序列中发现非诱导模式 ]
  Andrew K. C. Wong(滑铁卢大学) 从序列数据中发现模式对基因组学，蛋白质组学和商业都有重大影响。通常遇到的一个问题是，发现的模式通常包含许多冗余，这些冗余是由其强大的统计上显着的子模式...
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Real-time Decisions in the Real World[现实世界中的实时决策]
  Leonard Newnham(尼斯公司) Causata是一家大型数据初创公司，它使用机器学习来让客户实时进行关于客户数据的决定。 在本演示中，我将概述我们正在尝试的业务问题解决现实世界中实现机器学习...
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Top-down vs. bottom-up methods for hierarchical classification[层次分类的自顶向下与自下而上方法 ]
  Claudio Gentile(因苏布里亚大学 ) 当一个实例可以与给定分类中的多个和/或部分路径相关联时，我们处理一般情况下的分层分类。我们从不同的角度处理问题：“自上而下与自下而上”，还有“在线与批...
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Modern Nonparametric Statistics on Modern Big Data[现代大数据的现代非参数统计 ]
  Alexander Gray(乔治亚理工学院) 现代数据在对象数量和维度数量方面都在增长。虽然在统计意义上，大量数据使得非参数方法完全合适，但是它们的计算成本使得从业者通常认为在这种情况下它们是不可...
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Computational and Statistical Tradeoffs via Convex Relaxation[基于凸松弛的计算与统计推算 ]
  Venkat Chandrasekaran(加州理工学院 ) 在现代数据分析中，人们常常面临涉及大量数据集的统计推断问题。处理这样大的数据集通常被视为重大的计算挑战。但是，如果数据是统计人员的主要资源，则应将对更...
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Multi-Task Discriminative Estimation for Generative Models and Probabilities[生成模型和概率的多任务判别估计]
  Tony Jebara(哥伦比亚大学) 最大熵辨别是用于估计分布的方法，使得它们满足分类约束并执行准确预测。这些分布超过分类器的参数，例如，对数线性预测模型或生成模型的对数似然比。许多最终的...
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Generative and Discriminative Models in Statistical Parsing[统计句法分析中的生成和判别模型 ]
  Michael Collins(麻省理工学院) 自从最早开展统计分析工作以来，一个不变的主题是发展具有互补优势的判别和生成模型。在这项工作中，我将简要介绍统计解析中的判别和生成模型，重点关注各种模型...
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Projection onto A Nonnegative Max-Heap[在非负最大堆上的投影]
  Jieping Ye(密歇根大学) 我们考虑计算长度为$ p $的向量的欧几里得投影到非负最大堆上的有序树的问题，其中节点的值都是非负的，并且任何父节点的值都不小于该值（s） ）其子节点。此Euc...
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Fast and Accurate k-means For Large Datasets[大数据集快速准确的k均值]
  Michael Shindler(俄勒冈州立大学) 群集是许多应用程序的常见问题。我们认为$ k $意味着在数据太大而无法存储在主存储器中并且必须按顺序访问的情况下，例如从磁盘访问，并且我们必须使用尽可能少...
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Efficient Online Learning via Randomized Rounding[通过随机舍入实现高效的在线学习]
  Ohad Shamir(魏茨曼科学研究所) 今天机器学习中使用的大多数在线算法都是基于镜像下降的变体或跟随领导者。在本文中，我们提出了一种基于完全不同的方法的在线算法，它结合了“随机播出”和丢失...
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Scalable Training of Mixture Models via Coresets[基于核心集的混合模型可扩展训练]
  Matthew Faulkner(加州理工学院) 我们如何在海量数据集上训练统计混合模型？在本文中，我们将展示如何构建高斯混合和自然概括的核心集。核心集是数据的加权子集，这保证了适合核心集的模型也能够...
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Continuous-Time Regression Models for Longitudinal Networks[纵向网络的连续时间回归模型]
  Arthur Asuncion(加利福尼亚大学) 连续时间纵向网络数据的统计模型的发展对机器学习和社会科学越来越感兴趣。利用生存和事件历史分析的思想，我们为网络事件数据引入了连续时间回归建模框架，该框...
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