境外开放课程——按学科专业列表
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Machine Learning for Multimodal Interaction - MLMI Thematic Programme[多模态交互的机器学习——MLMI主题方案]
  Alfons Juan-Císcar(巴伦西亚科技大学) 多模态交互的机器学习- MLMI主题程序
热度：48

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Bridging Human and Machine Learning: Using discrete Markov Chain Monte Carlo with People to explore human categories[桥接人与机器学习：使用离散马尔可夫链蒙特卡罗与人类来探索人类]
  Anne Hsu(伦敦大学学院) 人与机器学习的桥梁:利用离散马尔可夫链蒙特卡洛与人探讨人的范畴
热度：58

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Data-Dependent Geometries and Structures: Analyses and Algorithms for Machine Learning[与数据相关的几何和结构：机器学习的分析和算法]
  Mark Herbster(伦敦大学学院) 依赖数据的几何和结构:机器学习的分析和算法 ,
热度：64

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Theory of Matching Pursuit in Kernel Defined Feature Spaces[核特征空间中的匹配追踪理论]
  John Shawe-Taylor(伦敦大学学院) 摘要通过证明核主成分分析产生的稀疏子空间是一种样本压缩方案，分析了核主成分分析的匹配追求问题。我们证明这个界限比Shawe-Taylor等人的KPCA界限更紧，并且对...
热度：48

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Semi-Supervised Learning and Learning via Similarity Functions: two key settings for Data-dependent Concept Spaces[基于相似函数的半监督学习：数据相关概念空间的两种关键设置]
  Avrim Blum(卡内基梅隆大学) 半监督学习和相似函数学习:依赖数据的概念空间的两个关键设置 ,
热度：79

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Sample Complexity for Multiresolution ICA[多分辨率ICA的样本复杂度]
  Doru Balcan(卡内基梅隆大学) 多分辨率ICA的样本复杂度
热度：66

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Utilizing Unlabeled Data for Classification-Prediction Learning[利用未标记数据进行分类预测学习]
  Shai Ben-David(滑铁卢大学) 在许多经典的学习任务中，标记数据可能是昂贵的或稀缺的。同时，无标签或弱标签的“;样品，可能有很多。我们考虑了三种算法范例，它们使用未标记或弱标记“;帮助...
热度：51

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Gap Between Theory and Practice: Noise Sensitive Word Alignment in Machine Translation[理论与实践的差距：机器翻译中的噪声敏感词调整]
  Tsuyoshi Okita(都柏林城市大学) 理论与实践的差距:机器翻译中的噪声敏感词对齐
热度：30

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Multiple Kernel Learning on the Limit Order Book[极限订单上的多内核学习]
  Tristan Fletcher(伦敦大学学院) 使用从EURUSD货币对的订单簿数据构造的简单特性来构造一组内核。通过SimpleMKL的多核学习(MKL)方法和更新颖的LPBoostMKL方法，这些内核分别使用和同时使用，以训...
热度：45

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Massive Online Analysis, a Framework for Stream Classification and Clustering[海量在线分析，一种流分类和聚类的框架]
  Albert Bifet(国立高等电信学校) 海量在线分析，流分类聚类框架
热度：74

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Closure-Based Confidence Boost in Association Rules[关联规则中基于闭合的置信度提升]
  José L. Balcázar(加泰罗尼亚理工大学) 基于紧密关系的关联规则信心增强
热度：39

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Question & Answer for Machines[机器问答]
  Asunción Gómez-Pérez; José Emilio Labra Gayo; Thierry Declerck;Feiyu Xu;Gordon Dunsire;Peter Schmitz(德国人工智能研究中心) ,的问题,负责机器
热度：57

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The Machine Translation Service of the European Commission[欧盟委员会推出机器翻译服务]
  Spyridon Pilos(欧盟委员会) 翻译总局（DGT）自2010年10月以来一直在为欧盟委员会开发一种新的数据驱动的机器翻译服务。 MT @ EC应该在2013年下半年投入运营。关键要求之一是该服务要灵活开...
热度：58

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Adobe’s Content Localisation Process[Adobe内容本地化过程]
  Des Oates(Adobe公司) 作为大量全球内容的发行者，Adobe将在其工作流程中采用的服务和系统的形式，概述其Web内容本地化过程。为了帮助说明对MultilingualWeb LT元数据的要求，我们将说...
热度：37

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Semantic Resources and Machine Learning for Quality, Efficiency and Personalisation of Accessing Relevant Information over Language Borders[通过语言边界访问相关信息的质量、效率和个性化的语义资源和机器学习]
  Timo Honkela(阿尔托大学) 语义资源和机器学习的质量，效率和个性化的访问相关信息的语言边界
热度：38