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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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YouTube 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) @徐芝兰
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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
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
【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)
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
【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
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
【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔(Michel Bierlaire)
【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
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
【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)
【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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
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
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
【图深度学习】——马克斯·韦林 Max Welling(阿姆斯特丹大学)
斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
【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)
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
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
【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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
统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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】
【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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
统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
【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)
【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson(杜克大学)
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)
爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米(Jarad Niemi)
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
麻省理工大学【MTP2 让您梦想成真 Your Dreams May Come True with MTP2】——Caroline Uhler
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
加州大学计算遗传学教授,美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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
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)