热门境外开放课程排行榜

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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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2.71 Optics (MIT)[2.71光学(麻省理工学院)]
  Barbastathis, George, Sheppard, Colin, Oh, Se Baek(麻省理工学院) 本课程介绍了基础工程应用的光学科学。几何光学中涉及的主题包括:光线追踪,像差,镜头设计,光圈和光圈,辐射测量和光度测量。波动光学中涉及的主题包括:基本...
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Bayesian inference and Gaussian processes[贝叶斯推理和高斯过程]
  Carl Edward Rasmussen(马克斯普朗克研究所) 顶部»计算机科学»机器学习»贝叶斯学习 顶部»计算机科学»机器学习»高斯过程  
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Elements of Probability and Statistics[概率统计内容]
  Ceylan YOZGATLIGİL(中东技术大学) 共9讲;简介:本课程的目标是向学生介绍基本的概率论和数理统计,帮助他们为未来的职业建立良好的理论背景。本课程全面介绍概率,统计理论和方法。讲座将解释统计...
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Lecture 9 - Yield Curve Arbitrage[收益率曲线套利]
  John Geanakoplos(耶鲁大学) 您在哪里可以找到每个到期日的市场利率(或相当于零息票债券价格)?本讲座展示了如何从每个成熟度的国债价格中推断它们,首先使用复制方法,再次使用二元性原理...
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Pairwise Interaction Tensor Factorization for Personalized Tag Recommendation[个性化标签推荐的成对交互张量分解]
  Steffen Rendle(谷歌公司) 标签在最近的许多网站中扮演着重要的角色。推荐者系统可以帮助向用户推荐他可能想要为某一特定项目标记的标记。基于Tucker分解(TD)模型的分解模型提供了高质量的...
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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...
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Integer Programming and Combinatorial Optimization (MIT)[整数规划和组合优化]
  Bertsimas, Dimitris, Schulz, Andreas(麻省理工学院) 本课程全面介绍了整数优化的理论、算法和应用, 分为四个部分: 公式和松弛、整数优化的代数和几何、整数优化算法和整数优化的扩展。
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3.093 Information Exploration: Becoming a Savvy Scholar[信息探索:成为一名精明的学者]
  Prof. Donald Sadoway; Ms. Patty Durisin Barbera;Ms. Angie Locknar(麻省理工学院) 这门新生课程探讨了科学出版周期、主要与次要资源、在线和印刷书目数据库;如何搜索、查找、评估和引用信息;索引和摘要;使用特殊资源(如专利)和灰色文献(如...
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SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks[扫描:一种网络结构聚类算法]
  Xiaowei Xu(阿肯色大学) 网络聚类(或分割)是一个重要的任务,在网络基础结构的发现。许多算法发现集群通过集群内边缘的数量最大化。虽然这种算法找到有用的和有趣的结构,他们往往无法...
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