英属哥伦比亚大学UBC教授【你想知道的各种优化方法(1)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
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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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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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【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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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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【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【V 统计量和 U 统计量入门 Introduction to V and U Statistics】——李婧翌
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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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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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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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IMS fellow、ASA fellow【用于大数据分析的迭代蒙特卡罗方法最新进展】—Faming Liang
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新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
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统计 | 牛津大学机器学习教授、谷歌DeepMind首席研究科学家【重要性取样 Importance sampling】—Nando de Freitas
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【图深度学习】——马克斯·韦林 Max Welling（阿姆斯特丹大学）
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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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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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统计最高奖得主【贝叶斯因果推理出了什么问题?Problems With Bayesian Causal Inference】—Larry Wasserman
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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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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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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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斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们？KDD 2019 - 主题演讲】
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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【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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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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美国科学院院士、IMS前主席【因果推断Causal Inference】——郁彬（加州大学伯克利分校统计系主任）
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爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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提升成绩必看【简单假设检验2 Simple Hypothesis】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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麻省理工大学【MTP2 让您梦想成真 Your Dreams May Come True with MTP2】——Caroline Uhler
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曾是苹果公司特别项目组机器学习负责人、Google Brain的研究科学家【生成对抗网络(GAN)】——Ian Goodfellow
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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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多伦多大学计算机科学系教授【对神经常微分方程的反思 Reflecting on Neural ODEs】——大卫·杜维诺 David Duvenaud
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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）