图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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241Confidence in nonparametric credible sets?[非参数可信集的置信度？]
Aad van der Vaart(阿姆斯特丹大学) 在非参数统计中，后验分布的使用方式与任何贝叶斯分析中的使用方式完全相同。据推测，它为我们提供了给定数据的各种参数值的可能性。与参数分析的不同之处在于，...
热度：52
Aad van der Vaart(阿姆斯特丹大学) 在非参数统计中，后验分布的使用方式与任何贝叶斯分析中的使用方式完全相同。据推测，它为我们提供了给定数据的各种参数值的可能性。与参数分析的不同之处在于，...
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242Viral Marketing NetworkX[病毒式营销网络]
Feng Ling(高性能计算研究所) NetworkX 提供图（或网络）的数据结构以及图算法、生成器和绘图工具。NetworkX 的结构可以通过其源代码的组织方式看出。该包提供图形对象的类、创建标准图形的生...
热度：74
Feng Ling(高性能计算研究所) NetworkX 提供图（或网络）的数据结构以及图算法、生成器和绘图工具。NetworkX 的结构可以通过其源代码的组织方式看出。该包提供图形对象的类、创建标准图形的生...
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243Non-Linear Dynamics[非线性动力学]
Colm Connaughton(华威大学) 对于许多非专业人士来说，非线性、混沌和复杂性的概念在科学话语中经常被混淆在一起。实际上，混沌只是在非线性动力系统中观察到的丰富的重要现象之一。本讲座将...
热度：224
Colm Connaughton(华威大学) 对于许多非专业人士来说，非线性、混沌和复杂性的概念在科学话语中经常被混淆在一起。实际上，混沌只是在非线性动力系统中观察到的丰富的重要现象之一。本讲座将...
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244Automatically Labeling Facts in a Never-Ending Language Learning system[永无止境语言学习系统中的事实自动标注]
Estevam R. Hruschka(美国联邦大学) Never Ending Language Learner (NELL)1 是一个 24/7 全天候运行的计算机系统，永远学习阅读网络。从网络中提取（阅读）更多事实，并将其整合到其不断增长的信仰...
热度：86
Estevam R. Hruschka(美国联邦大学) Never Ending Language Learner (NELL)1 是一个 24/7 全天候运行的计算机系统，永远学习阅读网络。从网络中提取（阅读）更多事实，并将其整合到其不断增长的信仰...
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245Web-Scale Image Clustering Revisited[Web尺度图像聚类的再探讨]
Yannis Kalantidis(雅虎公司) 文档或图像的大规模重复检测、聚类和挖掘通常通过散列进行种子检测，然后是使用快速搜索的种子生长启发式方法。有原则的聚类方法，尤其是核化和谱聚类方法，具有...
热度：58
Yannis Kalantidis(雅虎公司) 文档或图像的大规模重复检测、聚类和挖掘通常通过散列进行种子检测，然后是使用快速搜索的种子生长启发式方法。有原则的聚类方法，尤其是核化和谱聚类方法，具有...
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246Superresolution imaging - from equations to mobile applications[超分辨率成像-从方程到移动应用]
Filip Šroubek(捷克共和国科学院) 在过去五年中，我们见证了图像恢复方法的快速改进，例如去噪、去卷积和超分辨率。我们将提供超分辨率作为优化问题的简要数学背景并总结我们的贡献。具体来说，我...
热度：47
Filip Šroubek(捷克共和国科学院) 在过去五年中，我们见证了图像恢复方法的快速改进，例如去噪、去卷积和超分辨率。我们将提供超分辨率作为优化问题的简要数学背景并总结我们的贡献。具体来说，我...
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247From Proteins to Robots: Learning to Optimize with Confidence[从蛋白质到机器人：自信地学习优化]
Andreas Krause(苏黎世理工学院) 随着机器学习的成功，我们越来越多地看到学习算法在现实世界中做出决策。然而，这通常与经典的列车测试范式形成鲜明对比，因为学习算法会影响它必须操作的数据。...
热度：41
Andreas Krause(苏黎世理工学院) 随着机器学习的成功，我们越来越多地看到学习算法在现实世界中做出决策。然而，这通常与经典的列车测试范式形成鲜明对比，因为学习算法会影响它必须操作的数据。...
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248Spatio-temporal clustering methods[时空聚类方法]
Matej Senožetnik(约瑟夫·斯特凡研究所) 跟踪人、动物或车辆会生成大量时空数据，必须以不同于知识发现中常用的普通数据的方式处理和分析这些数据。本文介绍了适用于此类数据的现有时空聚类算法，并比较...
热度：308
Matej Senožetnik(约瑟夫·斯特凡研究所) 跟踪人、动物或车辆会生成大量时空数据，必须以不同于知识发现中常用的普通数据的方式处理和分析这些数据。本文介绍了适用于此类数据的现有时空聚类算法，并比较...
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249The Qualitative Learner of Action and Perception, QLAP[行动与知觉的质性学习者]
Jonathan Mugan; Benjamin Kuipers(奥斯丁德克萨斯大学) 该视频介绍了行动和感知定性学习者 QLAP。 QLAP 在连续环境中自主学习有用的状态抽象和一组分层动作。 QLAP 中的学习是无监督的。代理从对世界的非常广泛的离散...
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Jonathan Mugan; Benjamin Kuipers(奥斯丁德克萨斯大学) 该视频介绍了行动和感知定性学习者 QLAP。 QLAP 在连续环境中自主学习有用的状态抽象和一组分层动作。 QLAP 中的学习是无监督的。代理从对世界的非常广泛的离散...
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250Mining Periodic Behaviors for Moving Objects[运动目标的周期行为挖掘]
Zhenhui Jessie Li(宾夕法尼亚州立大学) 周期性是移动物体经常发生的现象。寻找周期性行为对于理解物体运动至关重要。然而，周期性行为可能很复杂，涉及多个交错周期、部分时间跨度以及时空噪声和异常值...
热度：52
Zhenhui Jessie Li(宾夕法尼亚州立大学) 周期性是移动物体经常发生的现象。寻找周期性行为对于理解物体运动至关重要。然而，周期性行为可能很复杂，涉及多个交错周期、部分时间跨度以及时空噪声和异常值...
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251Adversarial bandit problems: the power of randomization[对抗性土匪问题：随机化的力量]
http://videolectures.net/ecmlpkdd2010_lugosi_abp/(庞贝法布拉大学) 在本教程中，我们讨论序列预测问题，其中预测者对序列过去结果的信息有限。我们专注于所谓的“对抗性”框架，其中没有可用的序列概率。我们描述了各种有限反馈模...
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http://videolectures.net/ecmlpkdd2010_lugosi_abp/(庞贝法布拉大学) 在本教程中，我们讨论序列预测问题，其中预测者对序列过去结果的信息有限。我们专注于所谓的“对抗性”框架，其中没有可用的序列概率。我们描述了各种有限反馈模...
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252CatchSync: Catching Synchronized Behavior in Large Directed Graphs[CatchSync：捕捉大型有向图中的同步行为]
Meng Jiang(清华大学) 给定一个包含数百万个节点的有向图，我们如何仅根据其连接模式来自动发现异常、可疑的节点？可疑的图模式出现在许多应用程序中，从购买虚假关注者的 Twitter 用...
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Meng Jiang(清华大学) 给定一个包含数百万个节点的有向图，我们如何仅根据其连接模式来自动发现异常、可疑的节点？可疑的图模式出现在许多应用程序中，从购买虚假关注者的 Twitter 用...
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253Evaluating Deterministic Policies in Two-player Iterated Games[两人迭代对策中确定性策略的求解]
Rui Dilão(里斯本大学) 我们构建了一个游戏的统计集成，在每个独立的子集成中，我们有两个玩家在玩同一个游戏。我们推导出游戏中代表性玩家每次移动的平均收益，并使用有限内存评估所有...
热度：49
Rui Dilão(里斯本大学) 我们构建了一个游戏的统计集成，在每个独立的子集成中，我们有两个玩家在玩同一个游戏。我们推导出游戏中代表性玩家每次移动的平均收益，并使用有限内存评估所有...
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254Approximate Graph Products[近似图积]
Wilfried Imrich(莱奥本蒙顿大学) 从数据结构的角度来看，图形产品允许进行相当压缩的编码，并且通常是透明的图形表示。从添加或删除少量边将它们变成产品的意义上说，与产品几乎没有区别的图提供...
热度：34
Wilfried Imrich(莱奥本蒙顿大学) 从数据结构的角度来看，图形产品允许进行相当压缩的编码，并且通常是透明的图形表示。从添加或删除少量边将它们变成产品的意义上说，与产品几乎没有区别的图提供...
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255Partial cubes and other l1-graphs[部分立方体与其它l1图]
Sergey Shpectorov(伯明翰大学) 部分立方体是超立方体图的等距子图，而 l1 图是可嵌入到超立方体中的图。这两类图是近年来很多研究的焦点。在演讲中，我们将讨论最近的结构结果和部分立方体的欧...
热度：55
Sergey Shpectorov(伯明翰大学) 部分立方体是超立方体图的等距子图，而 l1 图是可嵌入到超立方体中的图。这两类图是近年来很多研究的焦点。在演讲中，我们将讨论最近的结构结果和部分立方体的欧...
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