境外开放课程——按学科专业列表
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Privacy Preserving Semi-Supervised Learning for Labeled Graphs[标记图的隐私保护半监督学习]
  Hiromi Arai(筑波大学) 提出了一种新的保密学习算法，实现了图形的半监督学习。在现实世界的网络中，例如个人的疾病感染，链接（接触）和标签（感染）通常是高度敏感的信息。传统的半监...
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Zemanta[Zemanta]
  Andraž Tori(泽曼塔公司)  zemanta
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A Simple Model for Sequences of Relational State Descriptions[关系状态描述的序列的简单模型]
  Ingo Thon; Niels Landwehr; Luc De Raedt(鲁汶大学) 人工智能旨在开发在复杂环境中学习和行动的智能体。现实环境通常具有数量可变的对象、它们之间的关系以及不确定的转换行为。标准概率序列模型提供了有效的推理和...
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A Unified View of Matrix Factorization Models[矩阵分解模型的统一视图]
  Ajit Singh;Geoffrey J. Gordon(卡内基梅隆大学) 我们提出了一个统一的矩阵分解的观点，框架之间的差异流行的方法，如NMF，加权SVD，E-PCA，MMMF，PLSI，PLSI phits，Bregman联合聚类，以及许多其他，在少量的建...
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Extracting Semantic Networks from Text via Relational Clustering[从文本中提取语义网络的关系聚类]
  Pedro Domingos; Stanley Kok(华盛顿大学) 从文本中提取知识一直是人工智能的目标。最初的方法纯粹是逻辑性的和脆弱的。最近，网络上大量文本的可用性导致了机器学习方法的发展。然而，与一般知识相比，迄...
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Improving Maximum Margin Matrix Factorization[改进最大边缘矩阵分解]
  Alexandros Karatzoglou;Alexander J. Smola;Markus Weimer(微软公司) 协作过滤是一种流行的个性化产品推荐方法。最大利润矩阵分解（MMMF）是一种成功的学习方法，最近被扩展到结构化排名损失。本文通过引入补偿项、项相关正则化和推...
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Parameter Learning in Probabilistic Databases: A Least Squares Approach[概率数据库中的参数学习：最小二乘法]
  Bernd Gutmann, Kristian Kersting, Luc De Raedt, Angelika Kimmig(弗莱堡大学) 介绍了概率数据库problog的参数学习问题。考虑到一组查询的观察到的成功概率，我们计算了附加在训练示例和未知示例上具有较低近似误差的事实上的概率。假设高斯...
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Cascade RSVM in Peer-to-Peer Networks[对等网络中的级联的方法]
  Wee Keong Ng;Hock Hee Ang; Vivekanand Gopalkrishnan; Steven C. H. Hoi(南洋理工大学) P2P网络中分布式学习的目标是尽可能接近集中学习的结果。P2P网络中的分类学习模型面临着可扩展性、对等动态性、异步性和数据隐私保护等挑战。本文研究了在P2P网...
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Site-Independent Template-Block Detection[网站独立模板块检测]
  Aleksander Kołcz(微软公司) 网站独立模板块检测
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Shrinkage Estimator for Bayesian Network Parametrs[贝叶斯网络参数的收缩估计]
  John Burge(新墨西哥大学) 贝叶斯网络参数的收缩估计
热度：25

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Topic Learning From Few Examples[专题学习的几个例子]
  Shivakumar Vaithyanathan(国际商用机器公司) 专题学习的几个例子
热度：49

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Improving SVM Text Classification Performance through Threshold Adjustment[通过阈值调整提高支持向量机文本分类性能]
  James G. Shanahan(丘奇和邓肯集团) 通过阈值调整提高支持向量机文本分类性能
热度：36

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Color Image Segmentation: Kernel Do the Feature Space[彩色图像分割：内核做的特征空间]
  Jianguo Lee(清华大学) 彩色图像分割：内核做的特征空间
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From Knowledge-based Systems to Skill-based Systems: Sailing as a Machine Learning Challenge[从知识为基础的系统到技能为基础的系统：航海作为机器学习的挑战]
  Pieter Adriaans(阿姆斯特丹大学) 从知识为基础的系统到技能为基础的系统：航海作为机器学习的挑战
热度：37

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Making Transports smart - the Gebrüder Weiss Euridice Pilot[智能运输制造—飞行员欧里迪切韦斯兄弟]
  Bernd Stadlhofer(无) 智能运输制造—飞行员欧里迪切韦斯兄弟 
热度：62