图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→自然科学→数学→概率论::
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16Testing Distributions for Goodness of fit, Homogeneity, and Independence[拟合优度、均匀性和独立性的检验分布 ]
Tugkan Batu(伦敦经济学院) 在本次演讲中，我将描述几种基本统计推断任务的算法。本研究的主要焦点是每个任务的样本复杂度，作为基础离散概率分布的域大小的函数。算法只能访问i.i.d.来自分...
热度：74
Tugkan Batu(伦敦经济学院) 在本次演讲中，我将描述几种基本统计推断任务的算法。本研究的主要焦点是每个任务的样本复杂度，作为基础离散概率分布的域大小的函数。算法只能访问i.i.d.来自分...
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17QCM: A QP-Based Concept Map System[qcm：一个基于qp的概念图系统 ]
Morteza Dehghani, Kenneth Forbus(西北大学) 事实证明，定性表征是捕捉人类心理模型的有用形式。因此，定性建模可以成为认知科学的重要工具。具体而言，可以使用定性表示来探索心理模型的环境以及可以在这些...
热度：55
Morteza Dehghani, Kenneth Forbus(西北大学) 事实证明，定性表征是捕捉人类心理模型的有用形式。因此，定性建模可以成为认知科学的重要工具。具体而言，可以使用定性表示来探索心理模型的环境以及可以在这些...
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18MC4: A Tempering Algorithm for Large-sample Network Inference[mc4：一种大样本网络推理的回火算法 ]
Daniel James Barker(华威大学 ) 贝叶斯网络及其变体广泛用于建模基因调控和蛋白质信号传导网络。在许多设置中，底层网络结构本身是推理的对象。在贝叶斯框架内，关于网络结构的推论是通过图上的...
热度：62
Daniel James Barker(华威大学 ) 贝叶斯网络及其变体广泛用于建模基因调控和蛋白质信号传导网络。在许多设置中，底层网络结构本身是推理的对象。在贝叶斯框架内，关于网络结构的推论是通过图上的...
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19Objective Bayesian Nets for Breast Cancer Prognosis[目的是贝叶斯网络预测乳腺癌 ]
Sylvia Nagl(伦敦大学学院) 根据客观贝叶斯主义，代理人的信任程度应该由概率函数确定，在所有那些满足背景知识强加的约束的函数中，概率函数最大化熵。贝叶斯网络提供了一种有效表示概率函...
热度：104
Sylvia Nagl(伦敦大学学院) 根据客观贝叶斯主义，代理人的信任程度应该由概率函数确定，在所有那些满足背景知识强加的约束的函数中，概率函数最大化熵。贝叶斯网络提供了一种有效表示概率函...
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20Mixture models on graphs[图表混合模型 ]
Guido Sanguinetti(谢菲尔德大学) 分析“组学数据集”的最基本挑战之一是将相关数量（基因转录本，蛋白质水平等）聚类成不同的组。在比较从两种不同条件获得的数据时，最简单的情况之一发生，其中...
热度：42
Guido Sanguinetti(谢菲尔德大学) 分析“组学数据集”的最基本挑战之一是将相关数量（基因转录本，蛋白质水平等）聚类成不同的组。在比较从两种不同条件获得的数据时，最简单的情况之一发生，其中...
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21Variational Inference for Markov Jump Processes[马尔可夫跳跃过程的变分推理 ]
Guido Sanguinetti(谢菲尔德大学) 马尔可夫跳跃过程（MJP）是我们对科学和技术中许多重要系统的理解的基础。它们提供了一个严格的概率框架来模拟相互作用个体的群体（物种）的联合动态，应用范围...
热度：67
Guido Sanguinetti(谢菲尔德大学) 马尔可夫跳跃过程（MJP）是我们对科学和技术中许多重要系统的理解的基础。它们提供了一个严格的概率框架来模拟相互作用个体的群体（物种）的联合动态，应用范围...
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22Bayesian Inference of Mechanistic Systems Models Using Population MCMC[基于种群mcmc的机械系统模型贝叶斯推理 ]
Ben Calderhead(伦敦大学学院) 我们演示了群体马尔可夫链蒙特卡罗技术如何用于从复杂的后验分布中进行采样，这些后验分布是在给定噪声数据的生物过程的非线性机械数学模型上估计参数时出现的。...
热度：51
Ben Calderhead(伦敦大学学院) 我们演示了群体马尔可夫链蒙特卡罗技术如何用于从复杂的后验分布中进行采样，这些后验分布是在给定噪声数据的生物过程的非线性机械数学模型上估计参数时出现的。...
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23Real-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...
热度：50
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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24Nonparametric Density Estimation for Capture-Recapture[捕获-再捕获的非参数密度估计 ]
Zachary Kurtz(卡内基梅隆大学) 捕获重新捕获（CRC）是一种通过组合多个不完整的人口单位列表来估计人口规模的方法。准确的估计器必须模拟列表之间的依赖关系。一种依赖是单位级别列表依赖，其...
热度：43
Zachary Kurtz(卡内基梅隆大学) 捕获重新捕获（CRC）是一种通过组合多个不完整的人口单位列表来估计人口规模的方法。准确的估计器必须模拟列表之间的依赖关系。一种依赖是单位级别列表依赖，其...
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25Modern Bayesian Nonparametrics: beyond Dirichlet and Gaussian processes[现代贝叶斯非参数：超越dirichlet和gaussian过程 ]
Zoubin Ghahramani(剑桥大学) 非参数在贝叶斯建模中起着重要作用：非参数模型具有灵活性，逼真性，并且通过提供良好的覆盖范围可以防止模型不足。现代贝叶斯非参数化基于对Dirichlet和高斯过...
热度：55
Zoubin Ghahramani(剑桥大学) 非参数在贝叶斯建模中起着重要作用：非参数模型具有灵活性，逼真性，并且通过提供良好的覆盖范围可以防止模型不足。现代贝叶斯非参数化基于对Dirichlet和高斯过...
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26Bayesian Interpretations of RKHS Embedding Methods[rkhs嵌入方法的贝叶斯解释 ]
David Kristjanson Duvenaud(多伦多大学 ) 我们在高斯过程先验下给出了平均嵌入作为期望的简单解释。诸如内核两个样本测试，Hilbert Schmidt独立性标准和内核放牧等方法都基于平均嵌入之间的距离，也称为...
热度：81
David Kristjanson Duvenaud(多伦多大学 ) 我们在高斯过程先验下给出了平均嵌入作为期望的简单解释。诸如内核两个样本测试，Hilbert Schmidt独立性标准和内核放牧等方法都基于平均嵌入之间的距离，也称为...
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27The Kernel Beta Process[内核测试过程]
Lawrence Carin(杜克大学) 对于处理大规模问题，诸如高斯过程之类的方法在计算上具有挑战性。在本文中，我们讨论如何使用替代内核方法来加速计算，而不会损失建模能力。我们在一般非参数贝...
热度：69
Lawrence Carin(杜克大学) 对于处理大规模问题，诸如高斯过程之类的方法在计算上具有挑战性。在本文中，我们讨论如何使用替代内核方法来加速计算，而不会损失建模能力。我们在一般非参数贝...
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28Processing Shear Maps with Karhunen-Loeve Analysis[用karhunen-loeve分析处理剪切图]
Jacob VanderPlas(华盛顿大学) 弱引力透镜的宽场探测器有可能解决关于宇宙本质的基本问题。可以将诸如相关函数，功率谱或剪切峰值统计的测量与理论预测进行比较，以回答关于暗物质，暗能量，重...
热度：42
Jacob VanderPlas(华盛顿大学) 弱引力透镜的宽场探测器有可能解决关于宇宙本质的基本问题。可以将诸如相关函数，功率谱或剪切峰值统计的测量与理论预测进行比较，以回答关于暗物质，暗能量，重...
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29Detecting similar high-dimensional responses to experimental factors from human and model organism[检测人体和模型生物体对实验因素的类似高维反应 ]
Tommi Suvitaival(阿尔托大学) 我们提出了一个贝叶斯模型，用于分析多个实验因素在两个物种研究中的效果，而不需要先验已知的匹配。从人类疾病的模型研究，使用*组学技术和各种模式生物进行，...
热度：32
Tommi Suvitaival(阿尔托大学) 我们提出了一个贝叶斯模型，用于分析多个实验因素在两个物种研究中的效果，而不需要先验已知的匹配。从人类疾病的模型研究，使用*组学技术和各种模式生物进行，...
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30Quasar classification and characterization from broadband multi-filter, multi-epoch data sets[基于宽带多滤波多历元数据集的类星体分类与表征 ]
Jo Bovy(普林斯顿大学 ) 类星体 - 主动吸积超大质量黑洞 - 是宇宙中最明亮的物体之一。类星体的大样本可用于研究主题，包括膨胀宇宙学，宇宙历史过程中黑洞增长的演变，以及天体物理黑洞...
热度：33
Jo Bovy(普林斯顿大学 ) 类星体 - 主动吸积超大质量黑洞 - 是宇宙中最明亮的物体之一。类星体的大样本可用于研究主题，包括膨胀宇宙学，宇宙历史过程中黑洞增长的演变，以及天体物理黑洞...
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