热门境外开放课程排行榜

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Applied Time Series Analysis[应用时间序列分析]
  Ceylan YOZGATLIGİL(中东技术大学) 本课程旨在实现两个目标。它提供了利用时间序列数据进行实证工作的工具，并介绍了时间序列模型的理论基础。许多统计方法都与假定观察结果是独立的模型有关。然而...
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Topics in Combinatorial Optimization[组合优化]
  Michel Goemans(麻省理工学院) 在这门研究生课程中，我们将涵盖组合优化的高级主题。我们将从非两部分匹配开始，涵盖许多结果，扩展匹配、流和矩阵的基本结果。重点是推导纯组合结果，包括最小...
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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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Computational Cognitive Science[计算认知科学]
  Joshua Tenenbaum(麻省理工学院) 介绍人类认知的计算理论。强调归纳学习和推理的问题，以及知识的表达。研究生学分所需的项目。本课程适合中高级本科生或专攻认知科学，人工智能及相关领域的研究...
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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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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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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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Lecture 22 - Tissue Engineering[第22讲-组织工程]
   W. Mark Saltzman(耶鲁大学) Saltzman教授激发了对组织工程的需求，并描述了组织工程方法的基本要素。Saltzman教授定义了三种不同类型的组织移植：自体移植、同种异体移植和异种移植。为器官...
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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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