境外开放课程——按学科专业列表
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Targeted PDF Learning[针对PDF学习]
  John Shawe-Taylor(伦敦大学学院)
热度：27

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How to Teach Support Vector Machine to Learn Vector Outputs[如何教支持向量机学习矢量输出]
  Sandor Szedmak(南安普敦大学)
热度：33

558
Machine Learning for Sequential Data: A Comparative Study with Applications to Natural Language Processing[时序数据的机器学习的应用：比较研究与自然语言处理]
  Sandor Canisius(荷兰蒂尔堡大学 )
热度：36

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People Programme in FP7[人们在FP7项目]
  Begoña Arano(欧盟委员会)
热度：29

560
Context sensitivity for networked ontologies[网络本体的上下文灵敏度]
  Igor Mozetič(约瑟夫·斯特凡学院)
热度：54

561
Dynamics of Networked Ontologies.[网络本体动力学]
  Pascal Hitzler(赖特州立大学) 2006年3月，在意大利罗马举行的霓虹灯启动会议上，进行了知识转让讨论。
热度：29

562
Efficient algorithms for estimating multi-view mixture models[多视图混合估计模型的有效算法]
  Daniel Hsu(微软公司) 混合模型是机器学习和应用统计学中的一个主要部分，用于处理来自多个子群体的数据。对于许多类型的混合模型，参数估计在理论上通常很难计算和/或信息。然而，在...
热度：33

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Closing remarks[闭幕致辞]
  Phil Marshall(牛津大学)
热度：42

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Visualization and Prediction of Disease Interactions with Continuous-Time Hidden Markov Models[连续时间隐藏马尔可夫模型的疾病相互作用的可视化与预测]
  Jose M. Leiva-Murillo(马德里卡洛斯三世大学) 本文介绍了一种从病历中发现疾病关系和疾病演变的方法。该方法利用连续时间马尔可夫链模型，克服了目前应用较为广泛的离散时间链模型的一些缺点。该模型解决了诊...
热度：32

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Discovering Latent Structure in Clinical Databases[发现临床数据库的潜在结构]
  Jesse Davis(无) 统计关系学习允许算法在给定的域内同时对复杂结构和不确定性进行推理。在分析这些域时，一个常见的挑战是数据中存在潜在结构。我们提出了一种新的算法，自动分组...
热度：58

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From Genomes to Personalized Medicine: Reverse Engineering Biological Systems[从基因组到个性化医学：逆向工程生物系统]
  Pierre Baldi(加利福尼亚大学)
热度：44

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Hierarchical preconditioners for image processing applications[图像处理应用分层预处理器]
  Rick Szeliski(微软公司)
热度：30

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Online MKL for Structured Prediction[结构化预测的在线多核学习]
  André F. T. Martins(卡内基梅隆大学) 结构化预测（SP）问题的特点是输出变量之间具有很强的相互依赖性，通常采用顺序结构、图形结构或组合结构[17，7]。获得好的预测器通常需要在特性/内核设计和调优...
热度：44

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Linear Algebra and Machine Learning of Large Informatics Graphs[大型信息图的线性代数与机器学习]
  Michael Mahoney(斯坦福大学) 大型信息学图表，如大型社会和信息网络，通常具有使许多流行的机器学习和数据分析工具在很大程度上不合适的特性。虽然这对这些应用程序来说是有问题的，但它也表...
热度：56

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Submodular Function Minimization[次模函数的最小化]
  Satoru Iwata(京都大学)
热度：190