境外开放课程——按学科专业列表
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The Bayesian Group-Lasso for Analyzing Contingency Tables[为列联表分析的贝叶斯组套索]
  Sudhir Raman(巴塞尔大学) 群拉索估计在许多应用中都很有用，但缺乏对回归系数有意义的方差估计。为了克服这些问题，我们提出了一种对群拉索的全贝叶斯处理方法，利用层次展开法对标准的贝...
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Multi-Assignment Clustering for Boolean Data[布林值的多聚类数据配置]
  Mario Frank(苏黎世联邦理工学院) 传统的集群方法通常假定每个数据项属于一个集群。这种假设一般不成立。为了克服这一局限性，我们提出了一种向量数据聚类的生成方法，在这种方法中，每个对象都可...
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Online Kernel Selection for Bayesian Reinforcement Learning[贝叶斯强化学习的在线核选择]
  Joseph Reisinger(德克萨斯大学) 基于核的贝叶斯增强学习（RL）方法，如高斯过程时间差分（GPTD），由于其严格地处理了值函数中的不确定性，使其易于指定先验知识，因而特别有前途。然而，先验分...
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Statistical Models for Partial Membership[部分隶属度的统计模型]
  Heller Katherine A(杜克大学) 我们提出了一个原则性的贝叶斯框架来建模数据点到集群的部分成员关系。与假定每个数据点属于一个且仅属于一个混合组件或集群的标准混合模型不同，部分成员模型允...
热度：36

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Reinforcement Learning in the Presence of Rare Events[在罕见事件的存在下强化学习]
  Jordan Frank(麦吉尔大学) 我们考虑在一个罕见的重大事件发生的环境中强化学习的任务，而这些事件独立于控制代理选择的操作。如果根据这些事件发生的自然概率对其进行采样，则标准的强化学...
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Actively Learning Level-Sets of Composite Functions[主动学习水平集复合函数]
  Brent Bryan(卡内基梅隆大学) 科学家经常有多种类型的实验和数据集，在这些实验和数据集上，他们可以测试参数化模型的有效性，并找到模型参数的合理区域。通过检查多个数据集，这些科学家可以...
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Bayesian models of human inductive learning[人的归纳学习的贝叶斯模型]
  Tenenbaum Joshua B(麻省理工学院) 在日常学习和推理中，人们通常从非常有限的证据中得出成功的概括。即使是幼儿也能从一个或几个相关的观察中推断出单词的含义、物体的隐藏属性或因果关系的存在—...
热度：22

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Unsupervised Estimation for Noisy-Channel Models[含噪声信道模型的无监督估计]
  Markos Mylonakis(阿姆斯特丹大学) 香农â；&euro；&trade；的噪声信道模型描述了如何重建损坏的消息，是统计语言和语音处理中许多工作的基石。模型因素分为两部分：描述原始消息的语言模型和描述通...
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A Support Vector Method for Multivariate Performance Measures[多元绩效指标的支持向量法]
  Thorsten Joachims(康奈尔大学) 我们研究了不同学习算法的预测与真实后验概率之间的关系。我们证明了最大边缘法，如增强树和增强树桩，将概率质量从0和1推开，在预测概率中产生特征性的乙状扭曲...
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Image Retrieval via Kullback Divergence of Patches of Wavelets Coefficients in the k-NN Framework[K-NN框架下对小波系数补丁Kullback散度的图像检索]
  Michel Barlaud(尼斯索菲亚安蒂波利斯大学) 本文提出了一个框架来定义图像处理中两个图像之间相似性（或相异性）的客观度量。问题是双重的：*定义一组捕获与给定任务相关的图像中包含的信息的功能，并*定义...
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Evaluating the Stability and Credibility of Ontology Matching Methods[本体匹配方法的稳定性和可信性评估]
  Jens Wissmann;Qiu Ji(伦敦城市大学) 本体匹配是语义Web领域的关键研究课题之一。在过去的几年中，人们提出了许多匹配方法来自动或半自动地生成不同本体之间的匹配。为了选择合适的方法，用户需要一...
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A Community-Based Pseudolikelihood Approach for Relationship Labeling in Social Networks[一个以社区为基础的社会网络中的标签pseudolikelihood方法的关系]
  Huaiyu Wan(北京交通大学) 社会网络由一组社会关系连接的人（或其他社会实体）组成。对关系类型的认识有助于我们了解社会网络的结构和特征。传统的分类器对于关系标记不够精确，因为它们假...
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Bayesian Matrix Co-Factorization: Variational Algorithm and Cramér-Rao Bound[贝叶斯矩阵有限分解：变分算法和补习é罗界]
  Seungjin Choi(浦项科技大学) 矩阵分解法是一种常用的协同预测方法，其中用户和项目因子矩阵预测未知的评分，确定近似用户项目矩阵作为其产品。在协同过滤中，贝叶斯矩阵因式分解比其他方法更...
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The role of mechanistic models in Bayesian inference[贝叶斯定理中机械模型的作用]
  Dan Cornford(阿斯顿大学) 我将概述机械模型或模拟器在定义贝叶斯推理环境中先验的作用。特别是，我将关注两个主要案例：1）基于过程的系统理解允许我们为系统构建一个随机模拟器-这转化为...
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PrDB: Increasing the Representational Power and Scaling Reasoning in Probabilistic Databases[PrDB：提高表达能力和比例推理概率数据库]
  Amol Deshpande(马里兰大学)
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