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杜克大学【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】—Cynthia Rudin
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统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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【贝叶斯渐进理论】
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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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统计最高奖"考普斯会长奖"得主【用于预测的回归模型Regression Models for Prediction】—Andrew Gelman
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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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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(1) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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美国三院院士/机器学习超级大佬【共形预测Conformal Prediction】—加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门1 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis
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贝叶斯超级大佬【针对复杂的大数据的大规模贝叶斯推断】—杜克大学杰出教授David Dunson
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芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
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正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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麻省理工学院【负相关性和机器学习 Negative Dependence and Machine Learning】——Stefanie Jegelka
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美国三院院士/机器学习超级大佬【贝叶斯学派还是频率学派，只能选一边吗？Bayesian or Frequentist, Which Are You? 】
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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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谷歌大脑高级研究科学家【任何人可用的可解释性Interpretability For Everyone 】—Been Kim
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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学教授【高维协方差结构的统计推断(1) 】—T. Tony Cai
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众多统计最高奖得主的导师【教你论文写作Writing in the Sciences】—斯坦福大学教授Bradley Efron
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【一次带你学会100+统计学概念】
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【算法交易和机器学习Algorithmic Trading and Machine Learning】—宾夕法尼亚大学教授Michael Kearns
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微软研究院首席研究员【变分推断,变分自编码器和标准化流】——Rianne van den Berg
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ChatGPT背后大佬【双重下降现象 The phenomenon of Deep Double Descent】—Ilya Sutskever
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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什么是贝叶斯思维？为什么它颠覆了我们对科学的认知？
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【5个简单步骤解决任何递归问题 5 Simple Steps for Solving Any Recursive Problem】
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【统计推断】最大似然估计2 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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卡内基梅隆大学统计和机器学习系教授【"通用"的统计推断方法和统计里的绿巨人浩克】——西瓦拉曼 ·巴拉克里希南（Sivaraman Balakrishnan）
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斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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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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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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【统计推断】最大似然估计1 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins