境外开放课程——按学科专业列表
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Bayesian Interpretations of RKHS Embedding Methods[rkhs嵌入方法的贝叶斯解释 ]
  David Kristjanson Duvenaud(多伦多大学 ) 我们在高斯过程先验下给出了平均嵌入作为期望的简单解释。诸如内核两个样本测试，Hilbert Schmidt独立性标准和内核放牧等方法都基于平均嵌入之间的距离，也称为...
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Computational and Statistical Tradeoffs via Convex Relaxation[基于凸松弛的计算与统计推算 ]
  Venkat Chandrasekaran(加州理工学院 ) 在现代数据分析中，人们常常面临涉及大量数据集的统计推断问题。处理这样大的数据集通常被视为重大的计算挑战。但是，如果数据是统计人员的主要资源，则应将对更...
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The Kernel Beta Process[内核测试过程]
  Lawrence Carin(杜克大学) 对于处理大规模问题，诸如高斯过程之类的方法在计算上具有挑战性。在本文中，我们讨论如何使用替代内核方法来加速计算，而不会损失建模能力。我们在一般非参数贝...
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Probabilistic Integration for Uncertainty Quantification in Differential Equation Models[微分方程模型不确定性量化的概率积分法 ]
  Ben Calderhead(伦敦大学学院) 在这次演讲中，我讨论了最近与Oksana Chkrebtii，DaveCampbell教授和Mark Girolami教授的联合工作，我们在其中开发了用于求解微分方程组的概率形式。这使得现有...
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Efficient Market Making via Convex Optimization & Connection to Online Learning[基于凸优化的有效做市&与在线学习的联系 ]
  Jenn Wortman Vaughan(加州大学洛杉矶分校) 预测市场是旨在聚合信息的金融市场。为促进交易，预测市场通常由自动化做市商操作。做市商交易一系列证券，​​其收益取决于未来事件的结果。例如，当且仅当民主...
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Processing Shear Maps with Karhunen-Loeve Analysis[用karhunen-loeve分析处理剪切图]
  Jacob VanderPlas(华盛顿大学) 弱引力透镜的宽场探测器有可能解决关于宇宙本质的基本问题。可以将诸如相关函数，功率谱或剪切峰值统计的测量与理论预测进行比较，以回答关于暗物质，暗能量，重...
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Steppest descent analysis for unregularized linear prediction with strictly convex penalties
  Matus Telgarsky(加州大学圣地亚哥分校) 该手稿提供了一种收敛性分析，该研究从对非均匀化线性预测的推动研究中得出。在这里，经验风险 - 包括由线性项组成的严格凸罚 - 可能不会强烈凸，甚至达不到最小...
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Detecting similar high-dimensional responses to experimental factors from human and model organism[检测人体和模型生物体对实验因素的类似高维反应 ]
  Tommi Suvitaival(阿尔托大学) 我们提出了一个贝叶斯模型，用于分析多个实验因素在两个物种研究中的效果，而不需要先验已知的匹配。从人类疾病的模型研究，使用*组学技术和各种模式生物进行，...
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Machine Learning Markets[机器学习市场 ]
  Amos Storkey(爱丁堡大学) 预测市场显示出开发机器学习的灵活机制的巨大希望。在此，定义了多变量系统的机器学习市场，并建立了基于效用的框架用于分析。这与定义静态投注功能的通常方法不...
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Fast first-order methods for convex optimization with line search[线性搜索凸优化的快速一阶方法]
  Katya Scheinberg(里海大学) 我们建议使用非单调选择prox参数的加速一阶方法，它基本上控制步长。这与大多数加速方案形成对比，其中prox参数被假定为常数或非增加。特别地，我们证明了回溯策...
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Lock-Free Approaches to Parallelizing Stochastic Gradient Descent[随机梯度下降并行化的无锁方法 ]
  Benjamin Recht(加州大学伯克利分校 ) 随机梯度下降（SGD）是一种非常流行的优化算法，用于解决数据驱动的机器学习问题。由于其抗噪声，快速收敛速度和可预测的内存占用，SGD非常适合处理大量数据。然...
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Modeling Rate of Change in Renal Function for Individual Patients: A Longitudinal Model Based on Routinely Collected Data[单个患者肾功能变化的建模率：基于常规收集数据的纵向模型 ]
  Norman Poh(萨里大学 ) 人口数据表明，随着患者年龄的增长，估计的肾小球滤过率（eGFR）会稳步下降。然而，这几乎没有考虑个体患者的波动;许多患者超过了变化水平，导致转诊到专科医生...
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Inferring a measure of physiological age from multiple ageing related phenotypes[从多个衰老相关表型推断生理年龄 ]
  David Knowles(剑桥大学) 什么是老化？一个定义是多器官系统的同时降解。一个人可以用科学上有意义的方式对他们（按时间顺序）的年龄说“老”或“年轻”吗？我们使用在Twins UK研究中对12...
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Efficient Regression for Computational Photography: from Color Management to Omnidirectional Superresolution[计算摄影的有效回归：从色彩管理到全方位超分辨率 ]
  Maya Gupta(华盛顿大学) 许多计算摄影应用可以被构造为低维回归问题，其需要快速评估测试样本以进行渲染。在这种情况下，将样本存储在可以快速插值的网格或网格上通常是一种实用的方法。...
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Combinatorial prediction games[组合预测对策 ]
  Nicolò Cesa-Bianchi(米兰大学 ) 组合预测游戏是在线线性优化的问题，其中动作空间是组合空间。这些游戏可以在不同的反馈模型下进行研究：全部，半强盗和土匪。在演讲的第一部分，我们将描述有关...
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