境外开放课程——按学科专业列表
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Learning Dissimilarities by Ranking: From SDP to QP[按排名学习差异：从SDP到QP]
  Hua Ouyang(佐治亚理工学院) 我们考虑通过在点之间保持指定排序而不是相异度的数值的公式来学习点之间的不相似性的问题。不相似性排序（d排名）从诸如“A更类似于B而不是C与D”或“E和F之间...
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Expanding a Gazetteer-Based Approach for Geo-Parsing Disease Alerts[扩展一种基于观察者的地理分析疾病警报方法]
  Mikaela Keller(波士顿儿童医院) 在文本中发现它可能包含的地理参考，是人类读者使用其词汇和上下文知识执行的任务。使用地名词典在数据集中标记此类目标参考，本文提出了一种方法来学习它们出现...
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An Empirical Evaluation of Supervised Learning in High Dimensions[高维监督学习的实证评价]
  Nikos Karampatziakis(康奈尔大学) 在本文中，我们对高维数据的监督学习方法进行了实证评估。我们根据三个指标评估学习成绩：准确性，AUC和平方损失。我们还研究了增加维数对学习算法相对性能的影...
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Strategy Evaluation in Extensive Games with Importance Sampling[具有重要抽样的广义博弈策略评价]
  Michael Johanson(阿尔伯塔大学) 通常，代理评估通过蒙特卡洛估计来完成。然而，随机代理决策和随机结果可能使这种方法效率低下，需要许多样本才能进行准确估计。我们提出了一种新技术，可以用来...
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Active Kernel Learning[主动核学习]
  Rong Jin(天主教鲁汶大学) 识别给定数据集的适当内核函数/矩阵对于所有基于内核的学习技术都是必不可少的。在过去，已经提出了许多内核学习算法，以标记示例或成对约束的形式从边信息学习...
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Discriminative Structure and Parameter Learning for Markov Logic Networks[马尔可夫逻辑网络的识别结构与参数学习]
  Tuyen Ngoc Huynh(德克萨斯大学) 马尔可夫逻辑网络（MLN）是统计关系学习的表达表示，其概括了一阶逻辑和图形模型。用于学习MLN的逻辑结构的现有方法不具有辨别力;然而，许多关系学习问题涉及必...
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Poster: Using Participant Role in Multiparty Meetings as Prior Knowledge for Nonparametric Topic Modeling [海报：将多方会议中的参与者角色用作非参数主题建模的先验知识]
  Songfang Huang(爱丁堡大学) 在本文中，我们介绍了我们尝试将参与者角色信息纳入多方会议，以便使用分层Dirichlet流程进行文档建模。困惑和自动语音识别结果表明，参与者角色信息是一种有前...
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Hierarchical sampling for active learning[主动学习的分层抽样]
  Daniel Hsu(微软公司) 我们提出了一种利用数据中的集群结构的主动学习方案。
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No-Regret Learning in Convex Games[凸对策中的无遗憾学习]
  Geoffrey J. Gordon(卡内基梅隆大学) 关于尽量减少专家问题中的各种遗憾，以及这些遗憾类型如何与重复矩阵游戏的多智能体设置中的均衡类型相关，我们已经知道了很多。关于在线凸规划问题（OCP）中可...
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Localized Multiple Kernel Learning[本地化多核学习]
  Mehmet Gönen(阿尔托大学) 最近，不是选择单个内核，而是提出了使用内核的凸组合的多内核学习（MKL），其中每个内核的权重在训练期间被优化。但是，MKL在整个输入空间中为内核分配相同的权...
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Averaging Support Vector Machines for Processing Large Data Sets[处理大数据集的平均支持向量机]
  Jochen Garcke(柏林理工大学) 采用非线性内核的支持向量机（SVM）（Vapnik，1998）对大数据集的处理受到基础优化问题的数值解决方案技术的非线性缩放的影响。如果内核矩阵不能再存储在主存储...
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An HDP-HMM for Systems with State Persistence[一种用于状态持久性系统的HDP-HMM]
  Emily Fox(华盛顿大学) 分层Dirichlet过程隐马尔可夫模型（HDP HMM）是一种灵活的非参数模型，它允许从数据中学习未知大小的状态空间。我们展示了原始HDP HMM配方的一些局限性，并提出...
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Training Structural SVMs when Exact Inference is Intractable[当精确推理难以解决时训练结构支持向量机]
  Thomas Finley(康奈尔大学) 虽然判别训练（例如，CRF，结构SVM）对于机器翻译，图像分割和聚类具有很大的希望，但是这些应用的复杂推断需要使精确训练难以处理。这导致需要近似的训练方法。...
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An Object-Oriented Representation for Efficient Reinforcement Learning[一种高效强化学习的面向对象表示方法]
  Carlos Diuk(新泽西州立大学) 已经研究了强化学习中的丰富表示，以便在大型状态空间中实现泛化和使学习可行。我们介绍了面向对象的MDP（OO MDP），这是一种基于对象及其交互的表示，这是一种...
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Fast Gaussian Process Methods for Point Process Intensity Estimation[点过程强度估计的快速高斯处理方法]
  John Cunningham(斯坦福大学) 点过程难以分析，因为它们仅提供驱动过程的强度函数的稀疏和嘈杂的观察。高斯过程提供了一个有吸引力的理论框架，通过它可以推断出这些潜在强度函数的最佳估计。...
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