境外开放课程——按学科专业列表
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Predictive methods for Text mining[文本挖掘的预测方法]
  Tong Zhang(新泽西州立大学) 我将概述在文本挖掘应用程序中使用预测方法，包括文本分类，信息提取，摘要和问题回答。 然后，我将讨论在实际应用中遇到的一些更高级的问题，例如结构化和复杂...
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A Bayesian Probability Calculus for Density Matrices[密度矩阵的贝叶斯概率演算]
  Manfred K. Warmuth(加州大学圣克鲁兹分校) 量子物理学的一个主要概念是密度矩阵，它是一个对称的正定矩阵。 当密度矩阵被限制为对角线时，有限概率分布可被视为一种特殊情况。 我们基于这些更一般的分布开...
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Protein Subcellular Localization Prediction Based on Compartment-Specific Biological Features[基于隔室特异性生物学特征的蛋白质亚细胞定位预测]
  Chia-Yu Su(信息科学研究所) 预测蛋白质的亚细胞定位对于基因组注释，蛋白质功能预测和药物发现是重要的。我们提出了一种革兰氏阴性细菌的预测方法，该方法使用十个一对一支持向量机（SVM）...
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Splice form prediction using Machine Learning[使用机器学习进行拼接形式预测]
  Gunnar Rätsch(马克斯普朗克研究所) 准确的ab initio基因发现仍然是计算生物学中的主要挑战。 我们采用基于隐藏半马尔可夫SVM的最先进的机器学习技术来分析和提高基因组注释的准确性。 我们在秀丽隐...
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Machine Learning Reductions[机器学习减少]
  John Langford(微软公司) 在现实世界的应用中经常遇到几种不同的分类问题，例如“重要性加权分类”，“成本敏感分类”，“强化学习”，“回归”等。 这些问题中的许多问题可以通过简单的...
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Algorithms for Learning and their Estimates[学习算法及其估算]
  Steve Smale(加州大学) 我们将尝试给出反映我们当前知识的“正则化最小二乘”界限的基本说明。讨论的框架是再生核Hilbert空间，具有回归的观点。作为这些想法的必然结果，我们将看到对...
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S-SEER: A Multimodal Office Activity Recognition System with Selective Perception[ S-SEER：具有选择性感知的多模式办公室活动识别系统]
  Nuria Oliver(特拉维夫大学) 我将介绍使用分层概率表示来模拟名为S SEER的系统中人员的活动。我将描述我们如何使用表示在多个时间粒度和抽象级别进行感知，学习和推理。该方法以使用名为分层...
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Parameter Learning in Probabilistic Databases: A Least Squares Approach[概率数据库中的参数学习：最小二乘法]
  Bernd Gutmann(鲁汶大学) 概率数据库计算成功查询的概率。 我们介绍了学习参数的问题概率数据库ProbLog。 鉴于观察到一组的成功概率在查询中，我们计算附加到训练数据上具有低近似误差的...
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Lecture 16: Using Randomness to Solve Non-random Problems[第16讲：使用随机性解决非随机问题]
  John Guttag(麻省理工学院) 本讲座首先定义正态（高斯），均匀和指数分布。然后，它展示了如何使用蒙特卡罗模拟来分析经典的蒙蒂霍尔问题并找到pi的近似值。覆盖的拓扑：高斯分布，分析模型...
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Lecture 14: Sampling and Monte Carlo Simulation[第14讲：采样和蒙特卡罗模拟]
  John Guttag(麻省理工学院) 本讲座以一些如何使用pylab绘图机制的例子开始。然后回到使用概率和统计来从样本中获取信息的主题。覆盖的主题：绘图，随机性，概率，Pascal算法，蒙特卡罗模拟...
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Lecture 13: Some Basic Probability and Plotting Data[第13讲：一些基本概率和绘图数据]
  John Guttag(麻省理工学院) 本讲座简要回顾随机散步，并继续讨论非决定论的不同观点和概率介绍。最后以使用pylab绘制数据的示例结束。本讲座通过编程介绍随机性，概率和绘图，开始深入研究...
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Information Dynamics and the Perception of Temporal Structure in Music[信息动力学与音乐时间结构的感知]
  Samer A. Abdallah(伦敦大学学院) 人们经常观察到，听音乐在听众中产生期望的一个更显着的影响，以及制作音乐的艺术部分创造了不确定性，期望，实现和惊喜的动态相互作用。然而，直到Shannon的信...
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Augment-and-Conquer Negative Binomial Processes[增强和克服负二项过程]
  Mingyuan Zhou(杜克大学) 通过开发负二项（NB）分布特有的数据增强方法，我们在NB过程框架下统一看似不相交的计数和混合模型。我们开发模型的基本属性并推导出有效的Gibbs抽样推理。我们...
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Continuous Relaxations for Discrete Hamiltonian Monte Carlo[离散哈密顿蒙特卡罗的连续松弛]
  Yichuan Zhang(爱丁堡大学) 连续松弛在离散优化中起着重要作用，但在近似概率推理中没有多少用处。在这里，我们展示了高斯积分技巧的一般形式使得可以将一大类离散变量无向模型转换为完全连...
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Moment closure and block updating for parameter inference in stochastic biological models[随机生物模型参数推理的矩封闭与块更新 ]
  Peter Milner(纽卡斯尔大学 ) 本演讲将解决系统生物学新科学中的一个关键问题：使用系统状态的部分，离散和噪声时间过程测量推断复杂随机动力学生化网络模型的速率参数。尽管对精确随机模型的...
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