境外开放课程——按学科专业列表
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Probability And Random Variables[概率变量和随机变量]
  Prof. Scott Sheffield(麻省理工学院) 本课程向学生介绍概率和随机变量。主题包括分布函数、二项式分布、几何分布、超几何分布和泊松分布。涵盖的其他主题包括均匀分布、指数分布、正态分布、伽马分布...
热度：13

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Probability And Random Variables[概率变量和随机变量]
  Prof. Scott Sheffield(麻省理工学院) 本课程向学生介绍概率和随机变量。主题包括分布函数、二项式分布、几何分布、超几何分布和泊松分布。涵盖的其他主题包括均匀分布、指数分布、正态分布、伽马分布...
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Tackling discrete optimization problems by continuous methods[通过连续方法解决离散优化问题]
  Mirjam Dür(奥格斯堡大学) 许多 NP-hard 离散和组合优化问题可以借助二次表达式来表述。 这些反过来可以通过将问题从 n 维空间提升到 n × n 矩阵的空间来线性化。 我们证明这会导致圆锥优...
热度：69

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Fast algorithms from low-rank updates{来自低秩更新的快速算法}
   Daniel Kressner,(洛桑联邦理工学院) 开发用于求解大规模线性系统的有效数值算法是数值线性代数的成功案例之一，它对我们执行复杂数值模拟和大规模统计计算的能力产生了巨大影响。其中许多开发基于多...
热度：54

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Submodularity and Discrete Convexity[子模性与离散凸性 ]
  Satoru Fujishige(京都大学) 本讲是一个教程，给出了子模函数和离散凸性的一些本质。我的演讲内容如下：＃子模和超模函数##子模块##分配格和集（Birkhoff Iri）#Submodular系统和超模系统##...
热度：165

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Information Theoretic Model Validation by Approximate Optimization[信息论模型的近似优化验证 ]
  Joachim M. Buhmann(苏黎世理工学院) 模式识别中的模型选择需要（i）为数据解释指定合适的成本函数，以及（ii）根据数据中的噪声水平控制自由度。我们提倡信息理论视角，其中测量中的不确定性量化了...
热度：39

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Discrete Curvature Flow for Surfaces and 3-Manifolds[表面和3流形的离散曲率流]
  Xiaotian Yin(石溪大学) 本讲座介绍了具有任意拓扑的曲面的离散曲率流的概念，理论和算法。还解释了具有测地边界的双曲3流形的离散曲率流。曲率流方法可用于通过规定的曲率设计黎曼度量...
热度：65

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Log-periodic Oscillations due to Discrete Effects in Complex Networks[复杂网络中离散效应引起的对数周期振荡]
  Julian Sienkiewicz(华沙理工大学) 作者展示了离散化如何影响复杂网络中的两个主要特征：节间距离（以网络站点之间的最短边数测量）和平均路径长度，因此存在上述量的对数周期振荡。这种效应既出现...
热度：82

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Uniform convergence and pointwise convergence[均匀收敛和逐点收敛]
  Joel Feinstein(诺丁汉大学) 本教材的目的是向学生介绍实值函数序列的两个收敛概念。点态收敛的概念相对简单，但一致收敛的概念更加微妙。用闭函数球和集合吸收序列的新概念解释了一致收敛性...
热度：182

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Mathematical analysis[数学分析]
   Joel F. Feinstein (诺丁汉大学) 这是一个模块框架。它可以在线查看或作为zip文件下载。这是2009-2010年的教学内容。本模块以数列极限、实数性质和微积分知识为基础，介绍数学分析。它包括欧几里...
热度：135

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6.241 Dynamic Systems & Control[6.241动态系统与控制]
   Munther Dahleh(麻省理工学院) 6.241检视控制及相关领域中的线性、离散及连续时间及多输入输出系统。研究了最小二乘和矩阵摄动问题。主题包括:状态空间模型、模态、稳定性、可控性、可观察性、...
热度：37

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6.042J / 18.062J Mathematics for Computer Science[6.042 J / 18.062 J 计算机科学的数学模型 ]
  Ronitt Rubinfeld ;Albert Meyer(麻省理工学院) 这是一门离散数学的导论课程，以计算机科学与工程为导向。过程大致划分成三:数学基本概念:定义,证明,集,函数,离散结构的关系:模运算、图形、状态机、计算离散a ...
热度：333

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Interpreting data: Boxplots and tables[口译资料：箱线图和表]
  The Open University(英国开放大学) 本单元主要涉及两个主题。在第1节中，您将了解另一种图形显示，即框图。boxplot是一个相当简单的图形，它显示一组数据的某些汇总统计数据。方框图对于快速评估一...
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Lecture 17 - Generalization to Continuous States[讲座17：泛化到连续状态]
  Andrew Ng(斯坦福大学) 连续状态泛化、离散化和维数诅咒、模型/模拟器、拟合值迭代、寻找最优策略
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Kernel Density Topic Models: Visual Topics Without Visual Words[核密度主题模型:视觉主题没有视觉单词]
  Konstantinos Rematas(鲁汶大学) 计算机视觉社区通过将特征空间离散化为视觉词，将最初在文档处理领域开发的技术转移到视觉领域，从而大大受益。本文重新分析了视觉特征连续空间人为离散化的必要...
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