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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DeepBayes|深度贝叶斯暑期六天速成班2019版
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【贝叶斯统计】因果推断(causal inference)
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【因果推断入门】第1季第1集 课程简介 【Introduction to Causal Inference】 #统计机器学习课程
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北京大学因果推断课公开课（第一讲）：什么是因果推断
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【MILA】因果推断-中英字幕可自选（宠粉稿件）
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贝叶斯因果推断 A tutorial on Bayesian causal inference
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真正的高手，都是贝叶斯主义者 不断修正排除主观判断对概率的影响
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这些年来，第一次理解“贝叶斯公式”
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贝叶斯的博弈：数学、思维与人工智能 黄黎原
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麻省理工博士：为什么我说人人都要懂一点贝叶斯思维？
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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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[概率论沉思录][01]我推的贝叶斯:从零开始的贝叶斯推导
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我们对统计学不够重视！任正非：人工智能就是统计学，大学专业需要重视统计学！
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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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《因果推理导论》课程(2020) by Brady Neal
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【横扫学术界 】加州伯克利大学《因果推断基础教程》，因果推断第一课，机器学习AI初学者务必收藏下！
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【错过必后悔！】这个网站是本年度最伟大的发现！所有学术研究人员以及大学生、研究生都不要错过！—AI/文献/论文/人工智能
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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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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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华裔AI学者斯坦福教授李飞飞最新看法：AI现在的能力是能买苹果但还没写出相对论的爱因斯坦 #AI #人工智能 #ChatGPT #李飞飞
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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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生活就是一个泊松过程！
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【官方双语】贝叶斯定理，使概率论直觉化
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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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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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麻省理工【针对因果效应和处理效应的双重机器学习Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects】
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【机器学习我到底在学什么】哲学角度聊聊贝叶斯派和频率派，数学角度看看极大似然估计和最大后验估计
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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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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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【因果推断】关于因果推断的一百个故事 100 Stories of Causal Inference——哥伦比亚大学教授Andrew Gelman
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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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建立对数据科学深刻的统计思考Building Deep Statistical Thinking for Data Science—哈佛大学教授孟晓犁