【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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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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想了解顶级统计学家都在做什么,各大统计方向的板块关系吗? 这个视频为你揭晓.【统计学三角The statistics triangle】——CMU教授金家顺
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【NP-hard的极简定义】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi（滑铁卢大学）
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【图形学 试衣模拟】——李一飞 （MIT计算机博士）
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【当统计遇上计算: 一些有意思的问题和挑战】——蔡天文 T. Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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【人工智能的炒作】——迈克尔·乔丹Michael I. Jordan（加州大学）
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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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【什么样的模拟实验是有意义的?】——查尔斯-J-盖尔 Charles J. Geyer（明尼苏达大学统计学教授）
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【数据稀释 Data thinning】——Lucy Gao（英属哥伦比亚大学 UBC）
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【约束最小二乘(2)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【各说各话的p值】
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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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【统计最高奖得主访谈: 大数据时代的贝叶斯方法】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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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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【坐标下降法 Coordinate Descent】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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【机器学习糟透了?自回归大语言模型糟透了?】——杨立昆（纽约大学）
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【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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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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【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
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【给大家展示你的大作，制作你的第一个R包吧 How to Create Your Own Package in RStudio】
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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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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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【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【什么是统计?What is Statistics? 】 —加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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【"不学习了"】——多大和威斯康辛联手出品，必是精品。
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【谷歌数据科学家教你最优约会策略】——赛斯‧史蒂芬斯—大卫德维兹（Seth Stephens-Davidowitz）
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【CEO教你自助法】——格蕾塔·库图伦科 Greta Cutulenco
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【科学中并没有多少科学】——桑德·格林兰 (Sander Greenland)
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统计 | 曾是谷歌高级研究科学家，将于2024年1月加入华盛顿大学计算机系任助理教授【麻省理工MIT博士答辩】——Natasha Jaques
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【统计里的大海捞针法】—蔡天文 Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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国际数理统计学会前主席【高维因果推断High dimensional Causal Inference】—苏黎世联邦理工大学教授Peter Bühlman
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）