热门境外开放课程排行榜

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6.253 Convex Analysis and Optimization (MIT)[6.253凸分析与优化（麻省理工）]
  Prof. Dimitri Bertsekas(麻省理工学院) 本课程将重点介绍凸性，对偶性和凸优化算法的基础主题。目的是利用一些易于可视化和易于理解的统一原则，开发连续优化，二元性和鞍点理论的核心分析和算法问题。
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From Manifold to Manifold: Geometry-Aware Dimensionality Reduction for SPD Matrices[从流形到流形：SPD矩阵的几何感知降维]
   Mathieu Salzmann(澳大利亚ICT卓越研究中心) 使用对称正定（SPD）矩阵表示图像和视频并考虑结果空间的黎曼几何已证明对许多识别任务有益。不幸的是，基于SPD矩阵的黎曼流形（尤其是高维矩阵）的计算成本很高...
热度：469

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9.520 Statistical Learning Theory and Applications (MIT)[9.520统计学习理论与应用（麻省理工学院）]
  (麻省理工学院) 从现代统计学习理论的角度着眼于监督学习问题，从稀疏数据的多元函数逼近理论入手。开发基本工具，例如正则化，包括用于回归和分类的支持向量机。使用稳定性和VC...
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Sparse Canonical Correlation Analysis[稀疏典范相关分析]
  David R. Hardoon(伦敦全球大学) 我们提出了一种使用最小二乘法求解稀疏凸框架中的典范相关分析（CCA）的新颖方法。提出的方法着重于一个场景，当一个人对第一个视图感兴趣（或仅限于）原始表示...
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Covariate Shift by Kernel Mean Matching[通过核转移变量均值匹配]
  Arthur Gretton(伦敦大学学院) 给出了训练和测试数据的一组观测值，考虑了训练数据重新加权的问题，使其分布更接近于测试数据的分布。我们通过在高维特征空间（特别是复制的内核希尔伯特空间）...
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18.06SC Linear Algebra (MIT)[18.06SC线性代数（MIT）]
  Gilbert Strang(麻省理工学院) 本课程涵盖矩阵理论和线性代数，强调物理、经济和社会科学、自然科学和工程等其他学科中有用的主题。
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MOA: a Real-time Analytics Open Source Framework[MOA：一个实时分析开源框架]
  Bernhard Pfahringer(怀卡托大学) 大规模在线分析（MOA）是一种软件环境，用于实现算法和运行实验，以便从不断发展的数据流中进行在线学习。 MOA旨在解决将现有技术算法的实施扩展到现实世界数据...
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2.75 Precision Machine Design[精密机械设计]
  Prof. Martin Culpepper ;Prof. Alex Slocum(麻省理工学院) 对精密工程理论、启发式以及与从消费品到机床的系统设计有关的应用进行深入的介绍。所涉及的主题包括: 经济学、项目管理和设计理念;准确性、可重复性和分辨率原...
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Interview with Fei-Fei Li[与李菲菲访谈]
  Fei-Fei Li, Davor Orlič(普林斯顿大学) **在UIUC的ECE部门短暂停留后，李飞飞现在回到普林斯顿大学担任计算机科学系的助理教授，在那里她是视觉实验室的PI。** Videolectures.Net团队在CMU的匹兹堡与她...
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Newton and the Counterfeiter: The Unknown Detective Career of the World's Greatest Scientist[牛顿和造假者：世界上最伟大的科学家不为人知的侦探工作]
  Thomas Levenson(麻省理工学院) 谁知道人类最伟大的科学家之一也在伦敦的平均街道上作为一个侦探，或者同样心不在焉的教授帮助英格兰从伦敦塔的办公室修复其货币政策？托马斯·莱文森（Thomas Le...
热度：458