境外开放课程——按学科专业列表
开放课程自然科学数学::

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Math 2B. Lec. 20. Calculus: Series[数学2B.Lec。20微积分:级数]
  Natalia Komarova(加州大学尔湾分校) UCI Math 2B:单变量微积分(2013年秋季)Lec 20。单变量微积分--系列--查看完整课程:http://ocw.uci.edu/courses/math_2b_演算.htmlInstructor:Natalia L.Kom...
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Math 131B. Lec 11. Introduction to Probability and Statistics[数学131B.Lec 11。概率统计概论]
  Michael C. Cranston(加州大学尔湾分校) UCI Math 131B:概率与统计概论(2013年夏季)Lec 09。概率与统计概论查看完整课程:### Instructor:迈克尔·C·克兰斯顿,博士学位许可证:Creative Commons CC ...
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Math 131B. Lec 10. Introduction to Probability and Statistics[数学131B。第10节。概率与统计导论]
  Michael C. Cranston(加州大学尔湾分校) UCI Math 131B:概率与统计导论(2013年夏季)Lec 10。概率与统计概论查看完整课程:http://ocw.uci.edu/courses/math_131b_简介_概率_和_statistics.htmlInstru...
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Math 131B. Lec 08. Introduction to Probability and Statistics[数学131B。Lec 08。概率统计概论]
  Michael C. Cranston(加州大学尔湾分校) UCI Math 131B:概率与统计导论(2013年夏季)Lec 08。概率与统计概论查看完整课程:http://ocw.uci.edu/courses/math_131b_简介_概率_和_statistics.htmlInstru...
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Physics 50. Lec. 01.1. Math Methods[Physics 50. Lec. 01.1.数学方法]
  Michael Dennin(加州大学尔湾分校) UCI物理50:数学方法(2014年春季)。课程01.数学方法简介第1部分查看完整课程:http://ocw.uci.edu/courses/physics_50_math_methods.html讲师:Micahel Denni...
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Latent Space Domain Transfer between High Dimensional Overlapping Distributions[高维重叠分布之间的潜在空间域转移]
  Jiangtao Ren; Olivier Verscheure; Jing Peng; Wei Fan;Sihong Xie(伊利诺大学) 由于许多原因,将知识从一个领域转移到另一个领域是具有挑战性的。由于训练数据和测试数据的条件分布和边际分布是不相同的,所以在一个域中训练的模型,当直接应...
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DBpedia - A Linked Data Hub and Data Source for Web Applications and Enterprises[dbpedia用于web应用程序和企业的链接的数据中心和数据源]
  Sören Auer, Georgi Kobilarov, Jens Lehmann(莱比锡大学) DBpedia项目为当前260万个事物提供了链接数据标识符,并为结构化信息提供了广阔的知识库。 DBpedia已发展为Linking Open Data项目的中央互连中心,其URI在诸如Op...
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Measuring the Reusability of Test Collections[测试集的可重用性度量 ]
  Ben Carterette(特拉华大学) 虽然测试集合的构建是一个耗时且昂贵的过程,但是真正的成本是通过对集合进行成百上千次的重复使用而摊销的。其中一些实验可能涉及到检索初始构建阶段未判断的文...
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Data-Dependent Geometries and Structures: Analyses and Algorithms for Machine Learning[与数据相关的几何和结构:机器学习的分析和算法]
  Mark Herbster(伦敦大学学院) 依赖数据的几何和结构:机器学习的分析和算法 ,
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Causal inference: from effects of interventions to learning and inference with partial observability.[因果推理:从干预效果到具有部分可观察性的学习和推理。]
  Ilya Shpitser(哈佛大学) 建立因果关系是经验科学发展的基础。因此,一种支持人类因果直觉的因果关系的通用数学理论对于形式化科学探究(也许有一天使之自动化)至关重要。本教程将基于图...
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Flexible Priors for Exemplar-based Clustering[基于示例的集群的灵活先验]
  Daniel Tarlow(多伦多大学) 基于示例的聚类方法已显示出可对许多综合和现实聚类问题产生最新的结果。它们之所以具有吸引力,是因为它们比潜在均值模型具有计算优势,并且可以处理数据点之间...
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Topic Models Conditioned on Arbitrary Features with Dirichlet-multinomial Regression[基于Dirichlet多项式回归的任意特征的主题模型]
  Andrew McCallum(马萨诸塞大学) 尽管已经建立了完全生成模型成功用于建模内容文本文件,它们通常很尴尬,适用于文本数据和文档元数据的组合。 在本文中,我们提出了一种Dirichlet多项式回归(DMR...
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The Catch-Up Phenomenon in Bayesian Inference[贝叶斯推理中的追赶现象]
  Peter Grünwald(数学与计算机科学中心) 标准贝叶斯模型选择/平均有时学习速度太慢:存在其他学习方法,这些方法可以根据较少的数据得出更好的预测。我们对这种“追赶”现象进行了新颖的分析。基于此分...
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The Problem of Modelling the Mathematical Mind[建模中的数学思维]
  Roger Penrose(牛津大学) 继阿兰·图灵(Alan Turing)在1937年发表的突破性论文(介绍了他的通用图灵机概念)之后,他于1939年提出了基于序数逻辑和Oracle机器的概括,这些归纳显然是出于...
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The Reconstruction of Turing's [图灵的重建]
  Frederic Friedel, Garry Kasparov(卡斯帕罗夫国际象棋基金会) 令人惊讶的事实是,历史上第一个国际象棋程序是在发明计算机之前编写的。它是由一个有远见的人设计的,他知道可编程计算机即将问世,一旦建成,它们将能够下棋。...
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