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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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【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】——Cynthia Rudin(以可解释的机器学习工作而闻名、杜克大学可解释机器学习实验室主任) @徐芝兰
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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
杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
【贝叶斯渐进理论】
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
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
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
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
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
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
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
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
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
统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
正则化Regularization II(一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson(杜克大学)
【三门问题 Monty Hall Problem】
【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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
【高斯过程 Gaussian Processes】
麻省理工学院【负相关性和机器学习 Negative Dependence and Machine Learning】——Stefanie Jegelka
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? 】
【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
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
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
【一次带你学会100+统计学概念】
【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
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
ChatGPT背后大佬【双重下降现象 The phenomenon of Deep Double Descent】—Ilya Sutskever
【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
什么是贝叶斯思维?为什么它颠覆了我们对科学的认知?
【5个简单步骤解决任何递归问题 5 Simple Steps for Solving Any Recursive Problem】
【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
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)
斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
【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
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)
【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