图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
开放课程→工程与技术科学→计算机科学技术→人工智能::
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466Study of Classification Algorithms using Moment Analysis[基于矩分析的分类算法研究]
Amit Dhurandha(佛罗里达大学) 基于矩分析的分类算法研究
热度：23
Amit Dhurandha(佛罗里达大学) 基于矩分析的分类算法研究
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467Welcome[欢迎]
Arle Lommel(德国人工智能研究中心) MultilingualWeb项目正在探索支持多语言网络信息的创建，本地化和使用的标准和最佳实践。 鉴于万维网对各行各业的交流的重要性，以及英语网页的份额减少以...
热度：28
Arle Lommel(德国人工智能研究中心) MultilingualWeb项目正在探索支持多语言网络信息的创建，本地化和使用的标准和最佳实践。 鉴于万维网对各行各业的交流的重要性，以及英语网页的份额减少以...
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468Developers Q&A session开发人员问答环节
Jan Anders Nelson, Richard Ishida, Jirka Kosek, Reinhard Schäler, Tony Graham(利默里克大学) 万维网联盟（W3C）是一个国际社区，其成员组织，全职员工和公众共同制定Web标准。在网络发明人Tim Berners-Lee和首席执行官Jeffrey Jaffe的带领下，W3C的使命是...
热度：25
Jan Anders Nelson, Richard Ishida, Jirka Kosek, Reinhard Schäler, Tony Graham(利默里克大学) 万维网联盟（W3C）是一个国际社区，其成员组织，全职员工和公众共同制定Web标准。在网络发明人Tim Berners-Lee和首席执行官Jeffrey Jaffe的带领下，W3C的使命是...
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469Tightening LP Relaxations for MAP using Message Passing[收紧线性规划松弛用于地图使用消息传递]
David Sontag(纽约大学) 线性规划(LP)松弛已经成为在图形模型中寻找最可能(MAP)配置的有力工具。这些松弛可以通过使用诸如信念传播之类的消息传递算法有效地解决，并且当松弛很紧时，可...
热度：54
David Sontag(纽约大学) 线性规划(LP)松弛已经成为在图形模型中寻找最可能(MAP)配置的有力工具。这些松弛可以通过使用诸如信念传播之类的消息传递算法有效地解决，并且当松弛很紧时，可...
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470A Polynomial-time Nash Equilibrium Algorithm for Repeated Stochastic Games[重复随机博弈的多项式时间纳什均衡算法 ]
Enrique Munoz de Cote(米兰理工学院) 我们提出了一个多项式时间算法，它总是为重复的两人随机博弈找到一个（近似的）纳什均衡。该算法利用福克定理，在可能的情况下，通过支持互惠行为和威胁，得出一...
热度：88
Enrique Munoz de Cote(米兰理工学院) 我们提出了一个多项式时间算法，它总是为重复的两人随机博弈找到一个（近似的）纳什均衡。该算法利用福克定理，在可能的情况下，通过支持互惠行为和威胁，得出一...
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471Convergent Message-Passing Algorithms for Inference over General Graphs with Convex Free Energies[收敛的消息传递算法推理在一般图凸自由能量]
Tamir Hazan(耶路撒冷希伯来大学) 图形模型中的推理问题可以表示为自由能函数的约束优化。众所周知，当使用贝斯自由能时，信念传播（BP）算法的不动点对应于自由能的局部极小值。然而，在许多情况...
热度：42
Tamir Hazan(耶路撒冷希伯来大学) 图形模型中的推理问题可以表示为自由能函数的约束优化。众所周知，当使用贝斯自由能时，信念传播（BP）算法的不动点对应于自由能的局部极小值。然而，在许多情况...
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472Multi-View Learning over Structured and Non-Identical Outputs[结构化和非一致输出的多视图学习]
Kuzman Ganchev(宾夕法尼亚大学) 在许多机器学习问题中，有标记的训练数据是有限的，但没有标记的数据是充足的。其中一些问题的实例可以分解为多个视图，每个视图几乎足以确定正确的标签。本文提...
热度：65
Kuzman Ganchev(宾夕法尼亚大学) 在许多机器学习问题中，有标记的训练数据是有限的，但没有标记的数据是充足的。其中一些问题的实例可以分解为多个视图，每个视图几乎足以确定正确的标签。本文提...
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473Learning and Solving Many-Player Games through a Cluster-Based Representation[学习和解决许多玩家游戏—通过一个集群—基于代表性]
Ficici Sevan G(哈佛大学) 在解决代理数量指数缩放的挑战时，我们采用基于集群的表示法来近似求解非常多参与者的非对称博弈。集群将具有类似“战略观点”的代理组织在一起。我们从包含策略...
热度：24
Ficici Sevan G(哈佛大学) 在解决代理数量指数缩放的挑战时，我们采用基于集群的表示法来近似求解非常多参与者的非对称博弈。集群将具有类似“战略观点”的代理组织在一起。我们从包含策略...
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474Strategy Selection in Influence Diagrams using Imprecise Probabilities[利用不精确概率影响图的策略选择]
de Campos Cassio P(伦斯勒理工学院) 本文提出了一种基于信标网络算法的影响图决策新算法。决策节点与不精确概率分布相关联，并且引入重新公式以求得关于期望效用的全局最大策略。我们使用有限记忆影...
热度：35
de Campos Cassio P(伦斯勒理工学院) 本文提出了一种基于信标网络算法的影响图决策新算法。决策节点与不精确概率分布相关联，并且引入重新公式以求得关于期望效用的全局最大策略。我们使用有限记忆影...
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475Multi-View Learning in the Presence of View Disagreement[观点分歧下的多视角学习]
C. Mario Christoudias(麻省理工学院) 传统的多视图学习方法在视图不一致的情况下会受到影响，即当每个视图中的样本由于视图损坏、遮挡或其他噪声过程而不属于同一类时。本文提出了一种基于条件熵准则...
热度：7
C. Mario Christoudias(麻省理工学院) 传统的多视图学习方法在视图不一致的情况下会受到影响，即当每个视图中的样本由于视图损坏、遮挡或其他噪声过程而不属于同一类时。本文提出了一种基于条件熵准则...
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476Multiple regression analysis[多元回归分析]
Bernhard Kittel(奥尔登堡大学) 本课程首先讨论多元回归模型的逻辑以及普通最小二乘法的核心假设。然后，在横截面数据的背景下，对假设的充分性以及对估计技术的适当修正和扩展进行测试。将特别...
热度：34
Bernhard Kittel(奥尔登堡大学) 本课程首先讨论多元回归模型的逻辑以及普通最小二乘法的核心假设。然后，在横截面数据的背景下，对假设的充分性以及对估计技术的适当修正和扩展进行测试。将特别...
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477Supermodels: Interactive Ensembles of Imperfect Models[超级模特：不完善的模型的交互式集成]
Wim Wiegerinck(奈梅根大学) 世界上大约有十几个研究所正在开发和改进综合气候模型。每个模型都提供了对观测到的气候的合理模拟，每个模型都有其自身的优缺点。在目前的多模型集成方法中，模...
热度：26
Wim Wiegerinck(奈梅根大学) 世界上大约有十几个研究所正在开发和改进综合气候模型。每个模型都提供了对观测到的气候的合理模拟，每个模型都有其自身的优缺点。在目前的多模型集成方法中，模...
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478Persistence-based Clustering[持久性聚类]
Primož Škraba(约瑟夫·斯特凡学院) 聚类是在非结构化数据集中寻找重要数据段的经典问题。一般来说，这是一个不适定的问题。一种常见的方法是将数据集作为某个底层空间上未知概率分布函数的样本。然...
热度：81
Primož Škraba(约瑟夫·斯特凡学院) 聚类是在非结构化数据集中寻找重要数据段的经典问题。一般来说，这是一个不适定的问题。一种常见的方法是将数据集作为某个底层空间上未知概率分布函数的样本。然...
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479Structured Output Prediction of Enzyme Function via Reaction Kernels[通过反应核实现酶功能的结构化输出预测]
Juho Rousu(赫尔辛基大学) 酶功能预测是后基因组生物信息学中的一个重要问题。解决这个问题的一般方法有两种：从类似的、已经注释的蛋白质转移注释，以及机器学习方法，它们将问题视为针对...
热度：44
Juho Rousu(赫尔辛基大学) 酶功能预测是后基因组生物信息学中的一个重要问题。解决这个问题的一般方法有两种：从类似的、已经注释的蛋白质转移注释，以及机器学习方法，它们将问题视为针对...
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480Preservation of Statistically Significant patterns in Multiresolution 0-1 Data[多分辨率0-1数据中统计显著模式的保存]
Prem Raj Adhikari(阿尔托大学) 生物学中的测量是通过高吞吐量和高分辨率技术进行的，通常会产生多分辨率的数据。目前，可用的标准算法只能处理一种分辨率的数据。生成模型（如混合模型）通常用...
热度：34
Prem Raj Adhikari(阿尔托大学) 生物学中的测量是通过高吞吐量和高分辨率技术进行的，通常会产生多分辨率的数据。目前，可用的标准算法只能处理一种分辨率的数据。生成模型（如混合模型）通常用...
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