热门境外开放课程排行榜
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Engineering Dynamics (MIT)[工程动力学]
  J. Kim Vandiver; David Gossard(麻省理工学院) 本课程是介绍机械系统集总参数模型的动力学与振动。课程包括运动学、平面运动中粒子和刚体系统的力-动量公式、功能概念、虚位移和虚功。学生也将熟悉以下主题:平...
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Information-Theoretic Metric Learning[信息论度量学习 ]
  Jason Davis(斯坦福大学) 我们将度量学习问题表达为在马哈拉诺比斯距离函数约束下最小化两个多元高斯之间的微分相对熵。通过令人惊讶的等价，我们表明这个问题可以解决为低级内核学习问题...
热度：547

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Variational Model Selection for Sparse Gaussian Process Regression[稀疏高斯过程回归变分模型的选择]
  Michalis K. Titsias(曼彻斯特大学) 稀疏高斯过程（GP）模型的模型选择是涉及选择诱导/活动变量和核参数的重要问题。我们描述了稀疏GP回归的辅助变分方法，它通过最小化近似分布和潜在函数值的真实...
热度：546

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Online Learning by Ellipsoid Method[椭球法在线学习]
  Liu Yang(卡内基梅隆大学) 在这项工作中，我们扩展了椭球方法，该方法最初是为凸优化而设计的，用于在线学习。关键思想是通过椭球来近似与迄今为止收到的所有训练样例一致的分类假设。这与...
热度：544

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Integer Programming and Combinatorial Optimization (MIT)[整数规划和组合优化]
  Bertsimas, Dimitris, Schulz, Andreas(麻省理工学院) 本课程全面介绍了整数优化的理论、算法和应用, 分为四个部分: 公式和松弛、整数优化的代数和几何、整数优化算法和整数优化的扩展。
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Gene Regulatory Network Inference: In Silico Hypotheses and Experimental Validation[基因调控网络推理: 在硅片假设和实验验证中的研究]
  David Wild(凯克研究院) The literature is replete with various approaches to extracting gene regulatory networks from microarray profiling data. Although many of these method...
热度：534

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Clouds in San Francisco Bay Area[在旧金山海湾地区的云系统]
  Christine Morin(法国国家信息与自动化研究所) 云计算在工业和研究领域迅速发展。硅谷是世界上一个独特的生态系统，有谷歌、苹果等大公司和无数初创企业与领先的研究实验室，如加州大学伯克利分校的AMPLAB实验...
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Alternating Direction Method of Multipliers[乘子交替方向法 ]
  Stephen P. Boyd(斯坦福大学) 诸如机器学习和大型网络上的动态优化等领域中的问题导致极大的凸优化问题，问题数据以分散的方式存储，并且处理元件分布在网络上。我们认为乘法器的交替方向方法...
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2.12 Introduction to Robotics (MIT)[2.12机器人的介绍（麻省理工学院）]
  Prof. Harry Asada;Prof. John Leonard(麻省理工学院) 本课程概述了机器人机制，动力学和智能控制。主题包括平面和空间运动学以及运动规划;机械手和移动机器人的机构设计，多刚体动力学，3D图形仿真;控制设计，执行器...
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Open PHACTS: A Data Platform for Drug Discovery[开放式PHACTS：药物发现的数据平台]
   Paul Groth(阿姆斯特丹维利大学) 数据多样性是大数据的关键挑战。这在药物发现领域尤其明显，在该领域中，数据不仅来自多种来源，而且具有多种异质性类型（例如，有关途径，蛋白质，化学物质等的...
热度：510
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