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→数理统计学::
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
12Exploring ICT Expenditures and their relationship with e-maturity. The case of Italian Local Governments[探索ICT支出及其与电子成熟度的关系,意大利地方政府的情况]
Luca Tangi(代尔夫特理工大学（德尔夫特大学）) 探索ICT支出及其与电子成熟度的关系。意大利地方政府的情况
热度：30
Luca Tangi(代尔夫特理工大学（德尔夫特大学）) 探索ICT支出及其与电子成熟度的关系。意大利地方政府的情况
热度：30
34Mondrian forests: Efficient random forests for streaming data via Bayesian nonparametrics[蒙德里安森林：通过贝叶斯非参数数据流的有效随机森林]
Yee Whye Teh(牛津大学) 随机决策树的集合被广泛用于机器学习和统计学中的分类和回归任务。它们实现了有竞争力的预测性能，并且在训练（批量设置）和测试方面具有计算效率，这使它们成为...
热度：114
Yee Whye Teh(牛津大学) 随机决策树的集合被广泛用于机器学习和统计学中的分类和回归任务。它们实现了有竞争力的预测性能，并且在训练（批量设置）和测试方面具有计算效率，这使它们成为...
热度：114
5Lecture 8: Multi-Objective Least-Squares[第八讲:多目标最小二乘法]
Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 所以我们上次开始研究那个。作为一个思想实验，我们做了以下工作。我们只是采用了 XNRN 并评估了 J1 和 J2，这两个目标。你想要两个小。对于每一个 X，我们放一...
热度：187
Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 所以我们上次开始研究那个。作为一个思想实验，我们做了以下工作。我们只是采用了 XNRN 并评估了 J1 和 J2，这两个目标。你想要两个小。对于每一个 X，我们放一...
热度：187
6Game Theory & Clustering[博弈论与聚类]
Marcello Pelillo(加州大学 ) 本课程将概述关于成对数据聚类的最新工作，该研究已导致在无监督学习和（进化）博弈论之间建立有趣的联系。该框架以“支配集”的概念为中心，“支配集”是一种新...
热度：65
Marcello Pelillo(加州大学 ) 本课程将概述关于成对数据聚类的最新工作，该研究已导致在无监督学习和（进化）博弈论之间建立有趣的联系。该框架以“支配集”的概念为中心，“支配集”是一种新...
热度：65
7Conjugate gradient iterative hard thresholding for compressed sensing and matrix completion[压缩感知的共轭梯度迭代硬阈值分割与矩阵完备化]
Jared Tanner(牛津大学) 压缩传感和矩阵完成技术可以利用数据的简单性来获得更有效的数据。例如，如果已知一个矩阵是（近似）低秩的，那么它可以从它的几个条目中恢复。在过去的8年里，...
热度：26
Jared Tanner(牛津大学) 压缩传感和矩阵完成技术可以利用数据的简单性来获得更有效的数据。例如，如果已知一个矩阵是（近似）低秩的，那么它可以从它的几个条目中恢复。在过去的8年里，...
热度：26
8Generating Possible Interpretations for Statistics from Linked Open Data[从链接的开放数据生成可能的统计解释]
Heiko Paulheim(曼海姆大学) 统计数字在我们的日常生活中非常普遍。每天都有新的统计数据公布，显示不同城市的生活质量、不同国家的腐败指数等等。另一方面，解释这些统计数字是一项艰巨的任...
热度：36
Heiko Paulheim(曼海姆大学) 统计数字在我们的日常生活中非常普遍。每天都有新的统计数据公布，显示不同城市的生活质量、不同国家的腐败指数等等。另一方面，解释这些统计数字是一项艰巨的任...
热度：36
9The statistical physics of optimal control theory[最优控制理论的统计物理]
Bert Kappen(拉德布大学) 在这篇介绍性的演讲中，我将介绍我个人的观点，关于随机控制理论是如何与量子力学、统计推断、统计物理和大偏差理论联系在一起的。这也是我参加这次会议的动力。...
热度：59
Bert Kappen(拉德布大学) 在这篇介绍性的演讲中，我将介绍我个人的观点，关于随机控制理论是如何与量子力学、统计推断、统计物理和大偏差理论联系在一起的。这也是我参加这次会议的动力。...
热度：59
10Forecasting sales based on card transactions data[基于信用卡交易数据的销售预测]
Alexandra Moraru(约瑟夫·斯特凡学院) 智慧城市是当今研究问题中的重要主题，在从经济到交通，健康和生活方式的许多领域都具有深远的影响。本文解决的问题是特定产品类别的销售预测。我们介绍了三种回...
热度：43
Alexandra Moraru(约瑟夫·斯特凡学院) 智慧城市是当今研究问题中的重要主题，在从经济到交通，健康和生活方式的许多领域都具有深远的影响。本文解决的问题是特定产品类别的销售预测。我们介绍了三种回...
热度：43
11Occam's razor in massive data acquisition: a statistical physics approach[海量数据采集中的Occam剃刀：一种统计物理方法]
Marc Mézard(巴黎高等师范学院) 对于许多控制任务而言，在短时间内获取大量信息至关重要。压缩传感正在触发信号采集的重大发展。它包括以较低的速率对稀疏信号进行采样，然后使用计算能力对其进...
热度：39
Marc Mézard(巴黎高等师范学院) 对于许多控制任务而言，在短时间内获取大量信息至关重要。压缩传感正在触发信号采集的重大发展。它包括以较低的速率对稀疏信号进行采样，然后使用计算能力对其进...
热度：39
1213Basics of probability and statistics[概率统计基础]
Mikaela Keller(IDIAP研究所) Basics of probability and statistics
热度：37
Mikaela Keller(IDIAP研究所) Basics of probability and statistics
热度：37
14Markov Chain Monte Carlo[动态模拟方法：马尔科夫链蒙特卡洛方法]
Iain Murray(爱丁堡大学) The Markov chain Monte Carlo method (MCMC) was produced in the early 1950s. It is a Monte Carlo method based on Bayesian theory and computer simulatio...
热度：105
Iain Murray(爱丁堡大学) The Markov chain Monte Carlo method (MCMC) was produced in the early 1950s. It is a Monte Carlo method based on Bayesian theory and computer simulatio...
热度：105
15The Catch-Up Phenomenon in Bayesian Inference[贝叶斯推理中的追赶现象]
Peter Grünwald(数学与计算机科学中心) 标准贝叶斯模型选择/平均有时学习速度太慢：存在其他学习方法，这些方法可以根据较少的数据得出更好的预测。我们对这种“追赶”现象进行了新颖的分析。基于此分...
热度：73
Peter Grünwald(数学与计算机科学中心) 标准贝叶斯模型选择/平均有时学习速度太慢：存在其他学习方法，这些方法可以根据较少的数据得出更好的预测。我们对这种“追赶”现象进行了新颖的分析。基于此分...
热度：73