图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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346A Dirty Model for Multi-task Learning[多任务学习的垢模型]
Ali Jalali(德克萨斯大学) 我们考虑多元线性回归问题，在这样一个环境中，一些相关特性可以在任务之间共享。最近的许多研究已经研究了使用l1 lq范数块正则化和q和1来处理这类（可能的）块...
热度：30
Ali Jalali(德克萨斯大学) 我们考虑多元线性回归问题，在这样一个环境中，一些相关特性可以在任务之间共享。最近的许多研究已经研究了使用l1 lq范数块正则化和q和1来处理这类（可能的）块...
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347348349Boosting with Structure Information in the Functional Space: an Application to Graph Classification[函数空间中结构信息的提升：图分类的应用]
Hongliang Fei(堪萨斯大学) Boosting是一种非常成功的分类算法，它产生“弱”分类器（又称基础学习器）的线性组合来获得高质量的分类模型。本文提出了一种新的增强算法，其中基本学习者在函...
热度：22
Hongliang Fei(堪萨斯大学) Boosting是一种非常成功的分类算法，它产生“弱”分类器（又称基础学习器）的线性组合来获得高质量的分类模型。本文提出了一种新的增强算法，其中基本学习者在函...
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350Estimating Rates of Rare Events with Multiple Hierarchies through Scalable Log-linear Models[用可伸缩对数线性模型估计多个层次的稀有事件率]
Deepak Agarwal(领英公司) 我们考虑了高维多变量分类数据的罕见事件率估计问题，其中多个维是分层的。这类问题在包括计算广告在内的多个数据挖掘应用程序中是常见的，是本文的重点。我们提...
热度：29
Deepak Agarwal(领英公司) 我们考虑了高维多变量分类数据的罕见事件率估计问题，其中多个维是分层的。这类问题在包括计算广告在内的多个数据挖掘应用程序中是常见的，是本文的重点。我们提...
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351Detecting Motifs Under Uniform Scaling[均匀尺度下的图案检测]
Dragomir Yankov(加利福尼亚大学) 时间序列图案是在数据中发现的近似重复模式。这些主题在许多数据挖掘算法中都具有实用性，包括规则发现、新颖性检测、汇总和聚类。自问题正式化和引入高效线性时...
热度：33
Dragomir Yankov(加利福尼亚大学) 时间序列图案是在数据中发现的近似重复模式。这些主题在许多数据挖掘算法中都具有实用性，包括规则发现、新颖性检测、汇总和聚类。自问题正式化和引入高效线性时...
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352Scalable Nonmonotonic Reasoning over RDF Data Using MapReduce[使用MapReduce对RDF数据进行可扩展非单调的推理]
Spyros Kotoulas(IBM公司) 使用 MapReduce 对 RDF 数据进行可扩展的非单调推理
热度：40
Spyros Kotoulas(IBM公司) 使用 MapReduce 对 RDF 数据进行可扩展的非单调推理
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353Algebras of ontology alignment relations[本体对齐关系的代数]
Jérôme Euzenat(INRIA研究机构) 本体对齐中的对应关系将两个本体实体与一个关系联系起来。典型的关系是等价或包容。然而，不同的系统可能需要不同类型的关系。我们提出用关系代数的概念来表示本...
热度：25
Jérôme Euzenat(INRIA研究机构) 本体对齐中的对应关系将两个本体实体与一个关系联系起来。典型的关系是等价或包容。然而，不同的系统可能需要不同类型的关系。我们提出用关系代数的概念来表示本...
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354355Recurrent Predictive Models for Sequence Segmentation[序列分割的递归预测模型]
Heikki Mannila(赫尔辛基大学) 许多顺序数据集具有分段结构，类似类型的分段重复出现。我们考虑序列，其中潜在的兴趣现象由一组随时间变化的模型控制。这些数据的潜在例子包括环境、基因组和经...
热度：34
Heikki Mannila(赫尔辛基大学) 许多顺序数据集具有分段结构，类似类型的分段重复出现。我们考虑序列，其中潜在的兴趣现象由一组随时间变化的模型控制。这些数据的潜在例子包括环境、基因组和经...
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3563576.01SC Introduction to Electrical Engineering and Computer Science I (MIT)[6.01SC电气工程与计算机科学导论I（MIT）]
Prof. Leslie Kaelbling;Prof. Jacob White;Prof. Harold Abelson; Prof. Dennis Freeman;Prof. Tomás Lozano-Pérez;Prof. Isaac Chuang(麻省理工学院) This course provides an integrated introduction to electrical engineering and computer science, taught using substantial laboratory experiments with m...
热度：69
Prof. Leslie Kaelbling;Prof. Jacob White;Prof. Harold Abelson; Prof. Dennis Freeman;Prof. Tomás Lozano-Pérez;Prof. Isaac Chuang(麻省理工学院) This course provides an integrated introduction to electrical engineering and computer science, taught using substantial laboratory experiments with m...
热度：69
358A Gaphical Model for Content Based Image Suggestion and Feature Selection[基于图像建议和特征选择内容的图形模型]
Sabri Boutemedjet(谢布克大学) 基于图像建议和特征选择内容的图形模型
热度：29
Sabri Boutemedjet(谢布克大学) 基于图像建议和特征选择内容的图形模型
热度：29
359MAS.963 Out of Context: A Course on Computer Systems That Adapt To, and Learn From, Context[MAS.963断章取义：对计算机系统的适应过程，并从中学习，语境]
Prof. Henry Lieberman(麻省理工学院) 我们越来越意识到，要使计算机系统对用户更加智能和响应，我们必须使它们对环境更加敏感。传统的硬件和软件设计忽略了上下文，因为它将系统概念化为输入输出函数...
热度：14
Prof. Henry Lieberman(麻省理工学院) 我们越来越意识到，要使计算机系统对用户更加智能和响应，我们必须使它们对环境更加敏感。传统的硬件和软件设计忽略了上下文，因为它将系统概念化为输入输出函数...
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3606.883 Program Analysis[6.883程序分析]
Prof. Michael Ernst(麻省理工学院) 6.883是一个研究生研讨会，研究解决软件工程任务的各种程序分析技术。静态分析主题包括抽象解释（数据流）、类型系统、模型检查、决策过程（SAT、BDD）、定理证...
热度：3
Prof. Michael Ernst(麻省理工学院) 6.883是一个研究生研讨会，研究解决软件工程任务的各种程序分析技术。静态分析主题包括抽象解释（数据流）、类型系统、模型检查、决策过程（SAT、BDD）、定理证...
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