图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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511Learning from Partially Annotated Sequences[从部分注释的序列中学习]
Ulf Brefeld(莱芬娜大学) 我们研究顺序预测模型，其中只有序列的片段用地面实况注释。该任务与标准半监督设置不匹配，并且在自然语言处理等领域高度相关，其中完全标记的实例昂贵并且需要...
热度：58
Ulf Brefeld(莱芬娜大学) 我们研究顺序预测模型，其中只有序列的片段用地面实况注释。该任务与标准半监督设置不匹配，并且在自然语言处理等领域高度相关，其中完全标记的实例昂贵并且需要...
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512Learning Good Edit Similarities with Generalization Guarantees[学习良好的编辑相似性和泛化保证]
Aurélien Bellet(圣艾蒂安大学) 相似性和距离函数对于许多学习算法是必不可少的，因此训练它们引起了很多兴趣。当涉及处理结构化数据（例如，字符串或树）时，编辑相似性被相似度和距离函数是许...
热度：41
Aurélien Bellet(圣艾蒂安大学) 相似性和距离函数对于许多学习算法是必不可少的，因此训练它们引起了很多兴趣。当涉及处理结构化数据（例如，字符串或树）时，编辑相似性被相似度和距离函数是许...
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513An Analysis of Probabilistic Methods for Top-N Recommendation in Collaborative Filtering[协同过滤中Top-N推荐的概率方法分析]
Nicola Barbieri(雅虎公司) 在这项工作中，我们根据不同的验证视角对推荐的概率方法进行分析，该方法侧重于准确度指标，如召回和推荐列表的精确度。传统上，对推荐的在这项工作中，我们从不...
热度：100
Nicola Barbieri(雅虎公司) 在这项工作中，我们根据不同的验证视角对推荐的概率方法进行分析，该方法侧重于准确度指标，如召回和推荐列表的精确度。传统上，对推荐的在这项工作中，我们从不...
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514Subspace Regularization: A New Semi-Supervised Learning Method[子空间正则化：一种新的半监督学习方法]
Yan-Ming Zhang(中国科学院) 大多数现有的半监督学习方法基于平滑度假设，即相同高密度区域中的数据点应具有相同的标签。尽管这种假设在许多情况下运作良好，但仍具有局限性。为了克服这个问...
热度：64
Yan-Ming Zhang(中国科学院) 大多数现有的半监督学习方法基于平滑度假设，即相同高密度区域中的数据点应具有相同的标签。尽管这种假设在许多情况下运作良好，但仍具有局限性。为了克服这个问...
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515Sparse Kernel SVMs via Cutting-Plane Training[通过切割平面训练的核心SVM训练改善稀疏性]
Chun-Nam Yu(康奈尔大学) 我们探索了一种用于训练SVM的算法，该算法可以使用任意基矢量来表示学习规则，而不仅仅是来自训练集的支持向量（SV）。这带来两个好处。首先，增加的灵活性使得...
热度：81
Chun-Nam Yu(康奈尔大学) 我们探索了一种用于训练SVM的算法，该算法可以使用任意基矢量来表示学习规则，而不仅仅是来自训练集的支持向量（SV）。这带来两个好处。首先，增加的灵活性使得...
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516Kernel-Based Copula Processes[基于内核的Copula流程]
Eddie K. H. Ng(多伦多大学) 基于内核的Copula流程（KCP）是一种用于分析多个时间序列的新型通用工具，这里提出了一个统一框架，用于模拟多个时间序列之间的相互依赖性以及单个时间序列中的...
热度：97
Eddie K. H. Ng(多伦多大学) 基于内核的Copula流程（KCP）是一种用于分析多个时间序列的新型通用工具，这里提出了一个统一框架，用于模拟多个时间序列之间的相互依赖性以及单个时间序列中的...
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517Dynamic Factor Graphs for Time Series Modeling[时间序列建模的动态因子图]
Piotr Mirowski(纽约大学) 本文介绍了一种用连续潜状态变量训练动态因子图（DFG）的方法。 DFG包括对隐藏变量和观测变量之间的联合概率建模的因子，以及对隐藏变量建立动态约束的因子。 DF...
热度：137
Piotr Mirowski(纽约大学) 本文介绍了一种用连续潜状态变量训练动态因子图（DFG）的方法。 DFG包括对隐藏变量和观测变量之间的联合概率建模的因子，以及对隐藏变量建立动态约束的因子。 DF...
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518Learning to Disambiguate Search Queries from Short Sessions[从短会话学习消除歧义的搜索查询]
Lilyana Mihalkova(德克萨斯大学) 网络搜索往往简短而模棱两可。因此，Web查询消歧是一个积极研究的主题并不奇怪。为了向用户提供个性化体验，大多数现有工作依赖于搜索引擎日志数据，其中长时间...
热度：52
Lilyana Mihalkova(德克萨斯大学) 网络搜索往往简短而模棱两可。因此，Web查询消歧是一个积极研究的主题并不奇怪。为了向用户提供个性化体验，大多数现有工作依赖于搜索引擎日志数据，其中长时间...
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519Modeling Expressive Performances of the Singing Voice[建模表演的歌声]
Maria Cristina Marinescu(麻省理工学院) 这项工作的长期目标是开发操作手套的模型，并使用它们产生类似发票质量和风格的表现性表演，这些歌手的原始表演听起来像。本文着重于通过使用从现有的音频记录中...
热度：28
Maria Cristina Marinescu(麻省理工学院) 这项工作的长期目标是开发操作手套的模型，并使用它们产生类似发票质量和风格的表现性表演，这些歌手的原始表演听起来像。本文着重于通过使用从现有的音频记录中...
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520Transductive Classification via Dual Regularization[通过双正则化的转导分类]
Yu-Feng Li(南京大学) 半监督学习在过去十年间引起了越来越多的关注。半监督学习背后的一个常见假设是数据标签相对于内在数据流形应该足够平滑。最近的研究表明，这些特征也存在于多方...
热度：82
Yu-Feng Li(南京大学) 半监督学习在过去十年间引起了越来越多的关注。半监督学习背后的一个常见假设是数据标签相对于内在数据流形应该足够平滑。最近的研究表明，这些特征也存在于多方...
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521A Convex Method for Locating Regions of Interest with Multi-Instance Learning[基于多实例学习的兴趣区域定位凸方法]
Yu-Feng Li(南京大学) 在基于内容的图像检索（CBIR）和图像筛选中，通常希望自动定位图像中的感兴趣区域（ROI）。这可以通过将每个图像视为一包实例（区域）来使用多实例学习技术来实...
热度：37
Yu-Feng Li(南京大学) 在基于内容的图像检索（CBIR）和图像筛选中，通常希望自动定位图像中的感兴趣区域（ROI）。这可以通过将每个图像视为一包实例（区域）来使用多实例学习技术来实...
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522Harnessing the Strengths of Anytime Algorithms for Constant Data Streams[利用常数据流的任意时间算法的优势]
Philipp Kranen(亚琛工业大学) 已经为许多不同的应用提出了任何时候算法，例如在数据挖掘中。它们的优势在于能够在非常短的初始化之后首先提供结果，然后在额外的时间内提高结果。因此，到目前...
热度：38
Philipp Kranen(亚琛工业大学) 已经为许多不同的应用提出了任何时候算法，例如在数据挖掘中。它们的优势在于能够在非常短的初始化之后首先提供结果，然后在额外的时间内提高结果。因此，到目前...
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523Integrating Novel Class Detection with Classification for Concept-Drifting Data Streams[将新颖的类检测与概念漂移数据流的分类相结合]
Latifur Khan(德克萨斯大学) 在典型的数据流分类任务中，假设类的总数是固定的。这种假设在新的类可能发展的真实流式环境中可能无效。传统的数据流分类技术不能识别新的类实例，直到手动识别...
热度：66
Latifur Khan(德克萨斯大学) 在典型的数据流分类任务中，假设类的总数是固定的。这种假设在新的类可能发展的真实流式环境中可能无效。传统的数据流分类技术不能识别新的类实例，直到手动识别...
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524A Probabilistic Approach to Melodic Similarity[旋律相似性的概率方法]
Jose M. Iñesta(阿利坎特大学) 旋律相似度是音乐信息检索中的一个重要研究课题。通过树的表示符号音乐已被证明适用于旋律相似度计算，因为它们能够在其结构中编码节奏，仅将音高表示作为编码的...
热度：65
Jose M. Iñesta(阿利坎特大学) 旋律相似度是音乐信息检索中的一个重要研究课题。通过树的表示符号音乐已被证明适用于旋律相似度计算，因为它们能够在其结构中编码节奏，仅将音高表示作为编码的...
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525Parameter-Free Hierarchical Co-Clustering by n-Ary Splits[基于n元分割的无参数层次共聚类]
Dino Ienco(都灵大学) 聚类高维数据具有挑战性。经典指标无法识别对象之间的真实相似性。此外，大量的功能使集群解释变得困难。为了解决这些问题，已经提出了几种共聚类方法，其试图同...
热度：61
Dino Ienco(都灵大学) 聚类高维数据具有挑战性。经典指标无法识别对象之间的真实相似性。此外，大量的功能使集群解释变得困难。为了解决这些问题，已经提出了几种共聚类方法，其试图同...
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