【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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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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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢（清华大学）
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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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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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B站首发：重抽样和子抽样一次讲透
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中国VS德意日
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“深度学习之父”【深度学习与深度信念网络入门】——杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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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【社会强化学习】——娜塔莎·雅克
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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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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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【如何总在Kaggle获胜 How to (almost) win at Kaggle】——基里-尼克尔 Kiri Nichol
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【完全新手友好的线性回归】——詹姆斯·斯科特 James Scott（德克萨斯大学）
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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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【对标LASSO、SCAD、MCP的Spike-and-Slab LASSO】——爱德华·乔治 Edward I. George
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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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【高维统计推断】
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【通过 PAC-Bayes 研究深度学习中的泛化问题】—金塔尔·卡罗琳娜·吉盖特 Gintare Karolina Dziugaite
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美国公立大学第一 加州大学伯克利分校（UC Berkeley）校园游
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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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【人工智能的炒作】——迈克尔·乔丹Michael I. Jordan（加州大学）
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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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【因果树 Causal Trees】——吉多·威廉默斯·因本斯（Guido Wilhelmus Imbens）
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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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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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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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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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【加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 统计系 2024年毕业典礼】
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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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【为什么最小二乘(OLS)风格不好】—唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin（哈佛大学）
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【各说各话的p值】
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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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加州理工学院【量子吉布斯采样 Quantum Gibbs Sampling】——Anthony Chen
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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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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【区分直接和间接因果效应, 意义大吗】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin（哈佛大学）
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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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【用R和C++讲解并行运算】——Samuel W.K. Wong （滑铁卢大学）