境外开放课程——按学科专业列表
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Statistical Analysis of Non Injective Inverse Problems[非内射逆问题的统计分析]
  Jan Johannes(海德堡大学) 非内射逆问题的统计分析
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Testing Parametric Models in Statistical Inverse Problems[统计逆问题中参数模型的检验]
  Hajo Holzmann(哥廷根大学) 统计逆问题中参数模型的检验
热度：44

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Gradient Descent with Sparsification: An Iterative Algorithm for Sparse Recovery with Restricted Isometry Property[sparsifi阳离子梯度下降：有限制的等距性稀疏恢复的一种迭代算法]
  Rahul Garg(沃森研究中心) 在本文中，我们提出了一种求解S稀疏向量X的算法，该算法可将平方误差y&减去；&phi；x 2降至最小，其中&phi；满足限制等距特性（rip）。我们的算法，称为梯度（梯...
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Fast Incremental Proximity Search in Large Graphs[大图中的快速增量邻近搜索]
  Purnamrita Sarkar(卡内基梅隆大学) 本文研究了大图排序问题的两个方面。首先，我们利用采样技术对sarkar和moore（2007）中的确定性剪枝算法进行了扩充，以计算查询时基于随机游走的邻近度测量下的...
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Practical Statistical Relational Learning[实用统计关系学习]
  Pedro Domingos(华盛顿大学) 本教程将由三部分组成：****基础领域。**第一部分将简要介绍SRL的四个基础领域：逻辑推理、归纳逻辑编程、概率推理和统计学习。显然，在短时间内，不会试图全面...
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Generalized vs Set Median String for Histogram Based Distances: Algorithms and Classification Results in the Image Domain[基于直方图距离的广义VS集中位数字符串：图像域中的算法和分类结果]
  Jean-Michel Jolion(里昂国立应用科学学院) 我们比较了一组字符串对三种不同的基于直方图的距离的不同统计特征。给定一个距离，一组字符串的特征可以是其广义中值，即所有可能字符串集合上的字符串&mdash；...
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Stumping along a summary[拖着沉重的脚步的总结]
  Christophe Salperwyck;Tanguy Urvoy(法国电信研究) 我们在“勘探与开发”挑战中的竞争方法基于三个层次。第一层为连续和名义数据提供数据流的在线摘要。连续数据处理使用格林沃尔德和卡纳在线分位数摘要，这为固定...
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Massive data, the digitalization of science, and reproducibility of result[大量的数据，数字化科学和可重复性的结果]
  Victoria Stodden(耶鲁大学) 随着科学企业越来越具有计算能力和数据驱动能力，所传达信息的性质必须改变。如果不将代码和数据与已公布的计算结果结合起来，我们将在科学界引发一场信誉危机。...
热度：43

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Forensic Statistics: Where are We and Where are We Going?[司法统计：我们在哪里又要去哪里]
  Richard Gill(莱顿大学) 我将讨论法医统计的现状。法医学的迅速发展越来越多地把统计和概率放在法庭的石灰灯里，通常会有令人震惊的结果。为什么会这样？我们应该去哪里？标准贝叶斯统计...
热度：61

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STA730: Advanced Research Methods[先进的研究方法]
  Dr. Muhammad Anwar (巴基斯坦虚拟大学) 1.介绍研究2.文献综述3.改进主题、样本量和获取数据4.概念建模和收集数据5.主要数据和抽样技术6.改进，研究方案7.定量分析8.面板数据分析9.回归分析10.时间序列...
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Real functions and graphs[实函数与图]
  The Open University(英国开放大学) 有时, 理解一组数据的最好方法是绘制一个简单的图形。这个练习可以揭示隐藏的趋势和意义, 仅仅从数字上看并不清楚。在本单元中, 您将回顾绘制图形的各种方法, 并...
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18.443 Statistics for Applications[应用统计]
  Prof. Dmitry Panchenko(麻省理工学院) 本课程提供广泛的统计处理，专注于科学和工业中使用的特定统计技术。课程主题包括假设检验和估计。它还包括置信区间，卡方检验，非参数统计，方差分析，回归和相...
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6.041 / 6.431 Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability[概率系统分析与应用概率]
  Prof. Munther Dahleh(麻省理工学院) 本课程适用于本科生（6.041）和毕业生（6.431），但作业不同。 6.041 / 6.431向学生介绍了不确定性的建模，量化和分析。涵盖的主题包括：样本空间的公式和解，随...
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RES.9-0002 Statistics and Visualization for Data Analysis and Inference (MIT)[res.9 0002统计和可视化数据分析和推理（麻省理工学院）]
  Ed Vul;Mike Frank(麻省理工学院) 用于行为科学研究的统计数据，包括：数据可视化，通过排列建立自己的零假设分布，有用的参数分布，广义线性模型和基于模型的分析。熟悉MATLAB＆reg;，Octave或R...
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On a statistical model of cluster stability[对集群稳定的统计模型]
  Zeev Volkovich(奥特布拉德工程学院) 分类 顶部＆raquo;计算机科学＆raquo;机器学习＆raquo;聚类 ＆NBSP;
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