热门境外开放课程排行榜
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Nonparametric Variational Inference[非参数变分推理]
Matt Hoffman(Adobe公司) 变分方法被广泛用于近似后验推断。然而,它们的使用通常限于具有特定共轭特性的分布族。为了避免这种限制,我们提出了一系列受非参数核密度估计启发的变分近似。...
热度:359
Matt Hoffman(Adobe公司) 变分方法被广泛用于近似后验推断。然而,它们的使用通常限于具有特定共轭特性的分布族。为了避免这种限制,我们提出了一系列受非参数核密度估计启发的变分近似。...
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18.100C Real Analysis (MIT)[18.100 c实分析(麻省理工学院)]
Prof. Paul Seidel(麻省理工学院) 本课程涵盖数学分析的基本知识:数列与级数的收敛性、连续性、可微性、黎曼积分、函数的数列与级数、均匀性、极限运算的交换。它展示了抽象概念的效用,并教导学...
热度:359
Prof. Paul Seidel(麻省理工学院) 本课程涵盖数学分析的基本知识:数列与级数的收敛性、连续性、可微性、黎曼积分、函数的数列与级数、均匀性、极限运算的交换。它展示了抽象概念的效用,并教导学...
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Practice Of Participatory Action Research (PAR)[参与式行动研究(PAR)的实践]
Prof. Lawrence Susskind;Dayna Cunningham, Esq.(麻省理工学院) 本课程向学生介绍参与式行动研究(PAR)的技术和案例研究研究的实践。PAR 过程是针对特定地点或具体情况的,重视当地的认知方式,并根据合作伙伴社区对共同生产...
热度:355
Prof. Lawrence Susskind;Dayna Cunningham, Esq.(麻省理工学院) 本课程向学生介绍参与式行动研究(PAR)的技术和案例研究研究的实践。PAR 过程是针对特定地点或具体情况的,重视当地的认知方式,并根据合作伙伴社区对共同生产...
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Co-Clustering on Manifolds[聚类流形]
Jie Zhou(清华大学) 共聚类基于数据点(例如文档)和特征(例如单词)之间的二元性,即数据点可以基于它们在特征上的分布来分组,而特征可以基于它们在数据点上的分布来分组。在过去...
热度:353
Jie Zhou(清华大学) 共聚类基于数据点(例如文档)和特征(例如单词)之间的二元性,即数据点可以基于它们在特征上的分布来分组,而特征可以基于它们在数据点上的分布来分组。在过去...
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The Coming China Wars: Where They will be Fought, How They can be Won[即将到来的中国战争:他们将在那里打,他们如何才能取得胜利]
Peter Navarro(加州大学尔湾分校) "即将到来的中国战争: 他们将在哪里失败, 他们如何能赢得" 加州大学欧文分校经济与公共政策教授彼得·纳瓦罗是畅销书的作者, 如果它在巴西下雨, 买星巴克和完善的...
热度:353
Peter Navarro(加州大学尔湾分校) "即将到来的中国战争: 他们将在哪里失败, 他们如何能赢得" 加州大学欧文分校经济与公共政策教授彼得·纳瓦罗是畅销书的作者, 如果它在巴西下雨, 买星巴克和完善的...
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5.44 Organometallic Chemistry (MIT)[5.44金属有机化学(麻省理工学院)]
Prof. Gregory Fu(麻省理工学院) 本课程研究有机过渡金属物种的重要转化,重点介绍基本机理,结构 - 反应性关系以及有机合成中的应用。
热度:351
Prof. Gregory Fu(麻省理工学院) 本课程研究有机过渡金属物种的重要转化,重点介绍基本机理,结构 - 反应性关系以及有机合成中的应用。
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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...
热度:349
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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Interacting traits and secret senses – arachnids as models for studies of behavioral evolution[相互作用的性状和神秘的感觉–蜘蛛纲动物作为行为演化模型的研究]
Eileen Hebets(内布拉斯加林肯大学) 蜘蛛是非常好的环境中提取主要信息和传输显着的信息通过自己的环境中利用各种各样的感觉结构。许多这些感官结构是高度专业化的和特定的蜘蛛群体独特的;同样,对...
热度:348
Eileen Hebets(内布拉斯加林肯大学) 蜘蛛是非常好的环境中提取主要信息和传输显着的信息通过自己的环境中利用各种各样的感觉结构。许多这些感官结构是高度专业化的和特定的蜘蛛群体独特的;同样,对...
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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:348
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...
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Hierarchical-Dirichlet-Process-based Hidden Markov Models[基于隐马尔可夫模型的分层Dirichlet过程]
Erik Sudderth(布朗大学) 我们考虑说话者日记化的问题,即将会议的录音分段为对应于各个发言者的时间段的问题。由于不允许我们知道参加会议的人数,因此问题变得特别困难。为了解决这个问...
热度:347
Erik Sudderth(布朗大学) 我们考虑说话者日记化的问题,即将会议的录音分段为对应于各个发言者的时间段的问题。由于不允许我们知道参加会议的人数,因此问题变得特别困难。为了解决这个问...
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