境外开放课程——最近更新(30天)

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On Finding Low Error Clusterings[寻找低误差的分类]
  Maria-Florina Balcan(乔治亚理工学院) 在基于距离的目标函数(如K中值、K平均值和最小和目标)下,对聚类数据的近似算法进行了大量的研究。这项工作的部分原因是希望能够很好地接近这些目标,从而产生...
更新时间:2019-11-18 21:42:16

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Kernel methods and Support Vector Machines[核方法与支持向量机]
  Alexander J. Smola(亚马逊) 本教程将介绍统计学习理论、支持向量机和核特征空间的主要概念。这包括用于分类和回归的支持向量优化问题的推导、v技巧、各种核以及核方法的应用概述。
更新时间:2019-11-18 21:41:04

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Challenging LarKC with Urban Computing[挑战LarKC与城市计算]
  Emanuele Della Valle(米兰理工学院)
更新时间:2019-11-18 21:40:26

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LarKC Software Developement Environment (GForge)[LarKC软件发展环境(GForge) ]
  Alexey Cheptsov(斯图加特高性能计算中心)
更新时间:2019-11-18 21:39:17

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PERFORMANCE BOUNDS FOR KERNEL PCA[核主成分分析的性能界限]
  Gilles Blanchard(德国波茨坦大学)
更新时间:2019-11-18 21:38:29

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Recognising Animals[认识动物]
  Allan Hanbury(维也纳科技大学)
更新时间:2019-11-18 21:36:31

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What does it mean to be Open?[开放意味着什么?]
  Meena Hwang(开放课程资源联盟)  开放意味着什么
更新时间:2019-11-18 21:34:53

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WP14 Services Authoring and Orchestration[WP14服务创作和编排]
  Ryszard Styczynski(橡树岭自动计算机和逻辑机)  WP14服务创作和编排
更新时间:2019-11-18 21:33:24

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Feature Selection for Support Vector Regression Using Probabilistic Prediction[基于概率预测的支持向量回归机特征选择]
  Jian-Bo Yang(新加坡国立大学) 提出了一种基于包装器的概率预测支持向量回归(SVR)特征选择方法。该方法通过对有和无特征的支持向量机预测条件密度函数在特征空间上的差异进行聚合来计算特征...
更新时间:2019-11-18 21:26:44

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Understanding materials atom by atom: a new era of aberration corrected electron microscopy[原子材料的原子化:畸变校正电子显微术的新纪元]
  Andrew Bleloch(利物浦大学) 显微镜是科学家们最古老的工具之一,用来扩大他们的感官范围。因为我们周围的世界,无论是天然的还是合成的,都是由原子组成的,一个能够显示我们哪些原子,可以...
更新时间:2019-11-18 21:25:38

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Boosting with Structure Information in the Functional Space: an Application to Graph Classification[函数空间中结构信息的提升:图分类的应用]
  Hongliang Fei(堪萨斯大学) Boosting是一种非常成功的分类算法,它产生“弱”分类器(又称基础学习器)的线性组合来获得高质量的分类模型。本文提出了一种新的增强算法,其中基本学习者在函...
更新时间:2019-11-18 21:24:52

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Recurrent Predictive Models for Sequence Segmentation[序列分割的递归预测模型]
  Heikki Mannila(赫尔辛基大学) 许多顺序数据集具有分段结构,类似类型的分段重复出现。我们考虑序列,其中潜在的兴趣现象由一组随时间变化的模型控制。这些数据的潜在例子包括环境、基因组和经...
更新时间:2019-11-18 21:23:52

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Image categorization[图像分类]
  Janez Brank(约瑟夫·斯特凡学院) 图像分类
更新时间:2019-11-18 21:23:09