2021年度热门境外开放课程排行榜

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15.010 / 15.011 Economic Analysis for Business Decisions[商业决策的经济分析]
   Ernst Berndt ; Joseph Doyle ; Michael Chapman; Thomas Stoker(麻省理工学院) 15.010是斯隆商学院微观经济学的核心课程,针对非斯隆学生的部分标为15.011。我们的目标是让您了解分析工具的工作知识,这些分析工具对企业必须经常做出的经济决...
2021年热度:36     总热度:141    转化热度:7

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Temporal mining for interactive workflow data analysis[交互式工作流数据分析的时间挖掘]
  Michele Berlingerio(无) 在过去几年里, 人们对流程日志的分析越来越感兴趣。几种建议的技术, 如工作流挖掘, 旨在自动派生基础工作流模型。但是, 当前的方法很少关注流程日志中包含的重要...
2021年热度:36     总热度:58    转化热度:2

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10.40 Chemical Engineering Thermodynamics (MIT)[化学工程热力学 ]
  Bernhardt Trout;Jefferson W. Tester(麻省理工学院) 本课程旨在将经典和统计热力学的原理、概念和定律/假设,与需要从宏观到分子水平的热力学性质的定量知识的应用联系起来。它涵盖了经典热力学的基本假设,以及它...
2021年热度:36     总热度:44    转化热度:7

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Lecture 17: Countable-state Markov Chains[第17讲:可数状态马尔可夫链]
   Robert G. Gallager(麻省理工学院) 本讲座首先讨论与测验问题相关的收敛 WP1。然后涵盖正和零复发、稳态、出生死亡链和可逆性。
2021年热度:35     总热度:66    转化热度:1

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日本艺术史
   Mary-Ann Milford;Lewis Lancaster(旧金山亚洲艺术博物馆) 中文字幕;共22讲;简介:1999年秋至2000年春,美国密尔斯学院东亚研究系艺术史教授Mary-Ann Milford和加州大学伯克利分校佛学专家Lewis Lancaster在金山亚洲艺...
2021年热度:35     总热度:49    转化热度:2

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18.152 Introduction to Partial Differential Equations (MIT)[18.152偏微分方程导论(麻省理工学院)]
  Prof. Jared Speck(麻省理工学院) 本课程介绍三种主要类型的偏微分方程:扩散,椭圆和双曲。它包括数学工具,实际示例和应用程序。
2021年热度:34     总热度:403    转化热度:19

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Privacy-Preserving Reinforcement Learning[隐私保护的强化学习]
  Jun Sakuma(东京工业大学 ) 分布式强化学习(DRL)已被研究作为一种学习控制策略的方法,通过分布式代理和环境之间的交互。 DRL的主要重点是通过最少或有限的代理共享感知来学习次优政策。...
2021年热度:34     总热度:105    转化热度:6

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6.079 Introduction to Convex Optimization (MIT)[凸优化导论]
  Prof. Stephen Boyd; Prof. Pablo Parrilo(麻省理工学院) 本课程旨在为学生提供工具和培训, 以识别科学和工程应用中出现的凸优化问题, 介绍基础理论, 并专注于建模方面和结果, 这些方面和结果在应用。主题包括凸集、凸函...
2021年热度:34     总热度:90    转化热度:11

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Plastic Card Fraud Detection using Peer Group Analysis[分析银行卡欺诈检测]
  Dave Weston(伦敦帝国学院) 欺诈检测描述了尝试尽快识别欺诈活动的方法。从统计方法的角度来看,广泛存在两种欺诈检测方法[1]。这些与我们是否打算检测欺诈活动的已知例子或我们是否打算发...
2021年热度:33     总热度:134    转化热度:3

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Multi-Label Ensemble Learning[多标签集成学习]
  Wenbin Tang(清华大学) 多标签学习旨在预测给定实例的潜在多个标签。传统的多标签学习方法侧重于利用标签相关性来通过基于一组单个标签学习器构建单个多标签学习器或组合学习器来提高学...
2021年热度:33     总热度:56    转化热度:7