境外开放课程——按学科专业列表
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The Offset Tree for Learning with Partial Labels[部分标签学习用的偏移树]
  John Langford(微软公司) 部分标签学习用的偏移树
热度：30

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Panel: Priors, Deep Architectures and NLP: YOU ARE DOING EVERYTHING WRONG!![面板:先知先觉,深架构和NLP:你所做的一切都错了! !]
  Jason Weston(脸书公司)
热度：32

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Learning to analyse tonal music[学习分析调性音乐]
  David Rizo Valero(阿利坎特大学) 学习分析调性音乐
热度：33

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Bayes Optimal Classification for Decision Trees[决策树的贝叶斯最优分类]
  Siegfried Nijssen(鲁汶大学) 从满足叶约束的决策树假设空间出发，提出了一种精确的贝叶斯最优分类算法。我们的贡献是，我们将这个问题归结为找到一个具有适当权重的基于规则的分类器的问题。...
热度：42

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Why isn’t linguistics more useful in NLP?[为什么不是语言学更有用的神经语言程序学？]
  Mark Johnson(布朗大学) 为什么不是语言学更有用的神经语言程序学？
热度：45

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Optimizing Estimated Loss Reduction for Active Sampling in Rank Learning[活跃的抽样等级学习优化估计损失减少]
  Pinar Donmez(卡内基梅隆大学) 学习排名正在成为机器学习中越来越受欢迎的研究领域。排序问题的目的是在输入空间中的一组实例之间产生排序或偏好关系。然而，在许多排名应用程序中，收集标签数...
热度：23

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Panel: Complex Model => Rich Prior Knowledge[面板：复杂模型=>丰富的在先知识]
  Fabrizio Costa(佛罗伦萨大学)
热度：25

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The Potential of Reinforcement Learning for Live Musical Agents [秩学习中主动采样的估计降损优化]
  Nick Collins(萨塞克斯大学) 秩学习中主动采样的估计降损优化
热度：35

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Identifying Cover Songs Using Normalized Compression Distance [利用归一化压缩距离识别翻唱歌曲]
  Teppo E. Ahonen(无) 利用归一化压缩距离识别翻唱歌曲
热度：27

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Introduction to the panel[面板介绍]
  Prasad Tadepalli(俄勒冈州立大学) 面板介绍
热度：32

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How to Predict Sequences with Bayes, MDL and Experts[如何预测序列贝叶斯，MDL和专家]
  Marcus Hutter(澳大利亚国立大学) 如何预测序列贝叶斯，MDL和专家
热度：45

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Deciphering the Face[破译的脸]
  Martinez Aleix M(俄亥俄州立大学) 人类认知的理解已经取得了很大的进展。然而，对于面部感知知之甚少。情感的面部表情就是这种局限性的一个明显例子。已经确定了基础肌肉是如何响应感觉到的情绪而...
热度：56

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Szemerédi's Regularity Lemma and PairwiseClustering[Szemerédi的规律性引理和成对聚类]
  Marcello Pelillo(威尼斯大学)
热度：26

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Assessing the Performance of a Graph-based Clustering Algorithm [基于图的聚类算法性能评估]
  Pasquale Foggia(那不勒斯大学) 基于图的聚类算法特别适用于处理非高斯分布或球面分布的数据。它们可以用于检测任何大小和形状的集群，而无需指定集群的实际数量；而且，它们还可以用于集群检测...
热度：52

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On the Relation Between the Median and the Maximum Common Subgraph of a Set of Graphs[在中间值和最大公共子图之间的关系的一组图形]
  Miquel Ferrer(巴塞罗那自治大学) 给定一组元素，中间值可以是一个有用的概念，用于获取捕获集合的全局信息的代表。在结构模式识别领域，还定义了一组图的中值，并导出了一些性质。另外，一组图的...
热度：52