境外开放课程——按学科专业列表
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KDD Cup Winners[KDD杯冠军]
  Bing Liu(伊利诺伊大学)   培训数据: 网飞奖培训数据从1998年10月、2005年10月至2005年12月在近18万部电影中 > 超过48万的客户中获得了1亿的收视率 任务 1: 2006年谁评级了什么...
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Fast Direction-Aware Proximity for Graph Mining [快速方向图挖掘到接近]
  Hanghang Tong(卡内基梅隆大学) 本文研究了不对称的邻近措施对有向图，其量化关系的两个或两组节点之间的节点。在几个图挖掘任务，包括聚类的措施是有用的，链接预测和连接的拓扑发现。我们的邻...
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Adventures in Scheduling: Some Trends in Operations Research[冒险在调度：运筹学中的一些趋势]
  Michael Trick(卡内基梅隆大学) 美国职业棒球大联盟是一个每年数十亿美元的产业，在很大程度上依赖于其时间表的质量。团队，粉丝，电视网络，甚至政党（在谈话中透露的方式）都依赖于利润和享受...
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3. Learning Kinematic Models of Articulated Objects[3。学习铰接式对象的运动学模型]
  Jürgen Sturm, Vijay Pradeep, Christian Plagemann, Cyril Stachniss, Kurt Konolige, Wolfram Burgard(弗莱堡大学) 在家庭环境中操作的机器人必须能够与诸如门或抽屉之类的铰接物体相互作用。理想情况下，机器人能够通过观察自主地推断出关节模型。在本视频中，我们通过推断刚性...
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Unifying graduate statistic: a big umbrella for a small country[统一的研究统计：一个小国家的一个大伞]
  Anuška Ferligoj(卢布尔雅那大学) 斯洛文尼亚作为一个小国，人力资源有限。八年前，活跃在斯洛文尼亚统计学会的统计学家建立了该国第一个统计学大学研究生课程。它包括生物统计学，数理统计，官方...
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Can Learning Kernels Help Performance?[可以帮助学习内核的性能？]
  Corinna Cortes(谷歌公司) 自从在90年代初推出以来，内核方法与大边缘学习算法（如SVM）相结合已成功用于解决各种学习任务。但是，在这些方法的标准框架中，选择适当的内核留给用户，选择...
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The Infinite Factorial Hidden Markov Model[无限的阶乘隐马尔可夫模型]
  Jurgen Van Gael(剑桥大学) 现有因子隐马尔可夫模型是因子隐马尔可夫模型的非参数扩展。我们的模型定义了有限数量的独立二元隐马尔可夫链的概率分布，它们共同产生一个可观察的随机变量序列...
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SVM Optimization: Inverse Dependence on Training Set Size[支持向量机优化：对训练集大小的逆依赖]
  Nathan Srebro(芝加哥丰田技术学院) 我们讨论了随着训练数据的大小增加，SVM优化的运行时间应该如何减少。我们提出理论和实证结果，证明一个简单的次梯度下降方法确实如何显示这种行为，至少对于线...
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A stochastic programming perspective on nonparametric Bayes[非参数贝叶斯随机规划的视角]
  Daniel Roy(麻省理工学院) 我们使用Church，一种图灵通用语言来表示随机生成过程及其诱导的概率分布，以研究和扩展非参数贝叶斯统计中的几个对象。我们将可交换性和de Finetti度量与函数式...
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Learning to Learn Implicit Queries from Gaze Patterns[学习学习的隐式查询从凝视模式]
  Kai Puolamäki(芬兰职业健康研究所) 在没有明确查询的情况下，另一种方法是尝试从隐式反馈信号（例如点击流或眼动追踪）推断用户的兴趣。然后可以将进一步搜索的兴趣表达为隐式查询。我们将此任务表...
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Rank Minimization via Online Learning[秩最小化通过在线学习]
  Raghu Meka(阿姆斯特丹大学) 最小等级问题在机器学习应用中经常出现，并且由于等级目标的非凸性质而众所周知地难以解决。在本文中，我们提出了第一个在多面体集上矩阵秩最小化问题的在线学习...
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An Asymptotic Analysis of Generative, Discriminative, and Pseudolikelihood Estimators[生成，歧视性的渐近分析，和pseudolikelihood估计]
  Percy Liang(斯坦福大学) 统计和计算问题已经基于各种形式的可能性（例如，联合，条件和伪似然）激励参数估计器。在本文中，我们提出了一个统一的框架来研究这些估计，这使我们可以比较它...
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Optimized Cutting Plane Algorithm for Support Vector Machines[优化的切削平面算法的支持向量机]
  Vojtech Franc(弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所) 我已经开了一种名称其工作量在其实现的范围内, 如 svmlight, svmperf和 bmrm 的本影, 实现,OCAS即使在早期的优化步骤说明往往比迄今在这一领域的现行近似方法新...
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Fast Support Vector Machine Training and Classification on Graphics Processors[快速的支持向量机的训练与分类上的图形处理器]
  Bryan Catanzaro(加州大学) 可编程高度并行图形处理单元（GPU）的最新发展使机器学习算法的高性能实现成为可能。我们使用Platt的顺序最小优化算法和自适应一阶和二阶工作集选择启发式来描述...
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The Asymptotics of Semi-Supervised Learning in Discriminative Probabilistic Models[半监督学习的歧视性的概率模型的渐近性]
  Olivier Cappé(巴黎电信科技公司) 半监督利用未标记的数据，提高工作效率的监督学习过程的学习目标。为判别模型，然而，这是一个具有挑战性的任务。在本文中，我们介绍了一个原始的方法，使用无标...
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