【海量遗传和基因组数据的统计分析 Statistical Analysis of Massive Genetic and Genomic Data】——林希虹
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【贝叶斯数据分析全打通(3)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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联合利华《供应链数据分析（供应链管理和分析、数据分析、实施，1、2、3课/共4课）|Unilever Supply Chain Data Analyst》
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【神经科学中的统计思维 Statistical Thinking in Neuroscience】—罗伯特·卡斯Robert E. Kass (卡内基梅隆大学)
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加拿大数据科学研究主席【函数型数据分析入门Introduction for Functional Data Analysis】—Jiguo Cao
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【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷（宾夕法尼亚大学）
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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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【贝叶斯数据分析全打通(1)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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高中生物(必修二)
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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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【计量经济学入门】
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青（普林斯顿大学）
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【参数估计及习题讲解(1)】—何书元（首都师范大学）
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【考研概率统计题串讲(2)】
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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢（清华大学）
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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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【贝叶斯渐进理论】
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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）
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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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麻省理工大学【通过基于置换的算法进行因果推断Causal inference through permutation-based algorithms】
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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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【贝叶斯数据分析全打通(4)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【我是如何对科学家失去信任的】
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【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin（杜克大学）
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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【针对小型、不平衡和异方差数据集的深度学习】——马腾宇（斯坦福大学）
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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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【数据结构 Data Structures】——埃里克·德梅因 Erik Demaine（麻省理工学院）
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【贝叶斯数据分析全打通(2)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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【似然比检验(2) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【华人统计学家一览和现况】
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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【统计显著性的发明史】
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【统计决策理论：风险函数】
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【因果推理的必要概念： 非凡的历史】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin (哈佛大学)