境外开放课程——按学科专业列表
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What is an explicit bijection?[什么是显式双射?]
   Andrej Bauer(卢布尔雅那大学) 影响我们心理健康的条件通常会影响我们使用语言的方式；治疗通常涉及语言互动。本讲座将介绍三个相关项目的工作，研究如何使用计算自然语言处理（NLP）来帮助理...
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Fast Food: Approximating Kernel Expansion in Loglinear Time[快餐：对数线性时间的近似核膨胀]
   Alex Smola(亚马逊公司) 快速评估非线性函数类别的能力对于非参数估计至关重要。我们提出了一种对随机厨房水槽的改进，该水槽可为d维中的n个基函数提供O（n log d）计算和O（n）存储，而...
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Introduction to Machine Learning[机器学习导论]
   Katherine A. Heller(杜克大学) 机器学习概论
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Forecasting sales based on card transactions data[基于信用卡交易数据的销售预测]
  Alexandra Moraru(约瑟夫·斯特凡学院) 智慧城市是当今研究问题中的重要主题，在从经济到交通，健康和生活方式的许多领域都具有深远的影响。本文解决的问题是特定产品类别的销售预测。我们介绍了三种回...
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Lecture 28: Shift Theorem In Higher Dimensions[第28讲：高维中的移位定理]
  Brad G. Osgood(斯坦福大学) 如果您将偏移量乘以B，则对应于E等于负2饼图ISB，这是相移乘以原始函数的傅立叶变换。行。很简单的结果。这是我们在谈论傅立叶变换的一般性质时所证明的最早的结...
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Mondrian forests: Efficient random forests for streaming data via Baye nonparametrics[蒙德里安森林：基于贝叶斯非参数流数据的有效随机森林]
  Yee Whye Teh(牛津大学) 随机决策树的集合被广泛用于机器学习和统计中的分类和回归任务。它们具有竞争性的预测性能，并且在训练（批量设置）和测试方面计算效率高，使其成为现实世界中预...
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Deep-er Kernels[深度核仁]
  John Shawe-Taylor(伦敦大学) 由于仅将学习应用于单个（输出）层，因此可以将内核视为较浅的内核。深度网络的最新成功凸显了需要考虑功能更丰富的类的需求。演讲将回顾和讨论为使更丰富的内核...
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New Developments in Quantum Mechanics: Entanglement, and the dream of quantum information processing[量子力学的新进展：纠缠与量子信息处理的梦想]
   F. Duncan; M. Haldane, (普林斯顿大学) 一系列意想不到的发现为量子材料的研究带来了新的思路。从某种意义上说，这构成了第二次量子革命，它将量子纠缠（爱因斯坦著名的称之为“远距离的幽灵行为”）和...
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Neyman-Pearson classification under a strict constraint[严格约束下的Neyman-Pearson分类]
  Philippe Rigollet(麻省理工学院) 出于异常检测的问题，本文实现了Neyman Pearson范式，以处理具有凸损失的二进制分类中的不对称错误。给定一个有限的分类器集合，我们将它们组合起来并获得一个新...
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Stochastic variational principles for dissipative and conservative systems[耗散保守系统的随机变分原理]
  Francesco Guerra(罗马萨皮恩扎大学) 在统计集合方法的框架中，可以通过使用随机微分方程有效地描述对热力学平衡的松弛。该方案在时间反转方面本质上是不变的。但是，我们可以考虑一个称为重要性函数...
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Fluid Mechanics = "Single"-Particle Control: From Control to Turbulence and Back[“Single”-粒子控制：从控制到湍流再到返回]
  Michael Chertkov(洛斯阿拉莫斯国家实验室) 我们表明，根据不同条件下单个粒子的广义尺度不变随机控制公式，可以理解流体力学中研究的不同流动。我们用这种控制理论的语言来描述可压缩和不可压缩的流体力学...
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Occam's razor in massive data acquisition: a statistical physics approach[海量数据采集中的Occam剃刀：一种统计物理方法]
  Marc Mézard(巴黎高等师范学院) 对于许多控制任务而言，在短时间内获取大量信息至关重要。压缩传感正在触发信号采集的重大发展。它包括以较低的速率对稀疏信号进行采样，然后使用计算能力对其进...
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Direct and indirect causal effects: a helpful distinction?[直接和间接因果效应：一个有用的区分？]
  Donald Rubin(哈佛大学) 尽管直接和间接因果关系的用语相对普遍，但我认为，如果不作进一步说明，它在科学上通常无济于事。这项评估是基于其在社会和生物医学重要实例中所产生的困惑的反...
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Solutions of First Order Linear Equations[一阶线性方程组的解]
  Lydia Bourouiba(麻省理工学院) 在本节中，我们将学习如何求解一阶线性方程。我们将应用该技术来求解几种不同模型的DE。
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Living on the edge: Phase transitions in convex programs with random data[生活在边缘：随机数据凸规划中的相变]
  Joel Tropp(加州理工学院) 最近的研究表明，随着约束数量的增加，许多具有随机约束的凸优化问题都表现出相变。例如，这种现象出现在“ 1”最小化方法中，该方法用于从随机线性测量中识别稀...
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