热门境外开放课程排行榜

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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...
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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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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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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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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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Bayesian Gaussian process latent variable model[贝叶斯高斯过程潜变量模型]
  Michalis K. Titsias(曼彻斯特大学) 我们引入变分推理框架来训练高斯过程潜变量模型，从而进行贝叶斯非线性降维。这种方法允许我们变分地积分高斯过程的输入变量，并计算非线性潜变量模型的精确边际...
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Convex Optimization[凸优化]
  Lieven Vandenberghe(加州大学) 这些讲座将介绍凸优化的理论和应用。 ;重点将放在对凸建模有用的结果上，即在实践中识别和制定凸优化问题。 ： - 第一讲将介绍凸集和函数的一些基本理论。 ： - ...
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