【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(2) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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CMU《凸优化|CMU 10 725 Convex Optimization fall 2022, by Yuanzhi Li（仅找到17课）》中英字幕（豆包
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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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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【精校】AI提示词工程深入探讨| Anthropic官方圆桌 2024.9【中英字幕】
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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【自动驾驶技术】花18000大价钱买的无人驾驶课程，从入门到提升的自动驾驶算法——感知实战、视觉定位、预测系统、路径规划、控制理论、强化学习
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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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【针对小型、不平衡和异方差数据集的深度学习】——马腾宇（斯坦福大学）
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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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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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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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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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【一次带你学会100+统计学概念】
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麻省理工大学【通过基于置换的算法进行因果推断Causal inference through permutation-based algorithms】
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【哈佛大学教授教你高级贝叶斯思维】——Joseph K. Blitzstein 约瑟夫·K·布利茨斯坦（哈佛大学应用统计专业教授）
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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(4) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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秋招迫在眉睫！如何快速上手企业级CV项目？跟着这套教程三小时掌握SLAM算法及其应用，简直不要太好懂！
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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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看完就能跑通！19个小时教你搭建NLP聊天机器人，基于Pytorch实现，技能点拉满！
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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(2) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【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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这几个传统机器学习算法完全没必要学了！迪哥带你快速入门树模型系列内容，也是唯一值得去学的算法！
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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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哥伦比亚大学【比双重差分法更好 Better than difference-in-differences】——Andrew Gelman
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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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【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin（杜克大学）
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【RNN、LSTM、Attention、Transformer、预训练、生成模型、强化学习一次学完】——常虹（中国科学院大学）
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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰