【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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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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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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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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国际数理统计学会前主席【高维因果推断High dimensional Causal Inference】—苏黎世联邦理工大学教授Peter Bühlman
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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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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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi（滑铁卢大学）
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【华人统计学家一览和现况】
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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）
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【贝叶斯渐进理论】
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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
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统计最高奖得主、华盛顿大学教授【图模型结构的学习 Learning the Structure of a Graphical Model】——丹妮拉·威滕
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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
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【图形学 试衣模拟】——李一飞 （MIT计算机博士）
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【1936年总统选举-有偏的抽样程序 1936 Presidential Election-Biased Sampling Procedure】
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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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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加拿大数据科学研究主席【函数型数据分析入门Introduction for Functional Data Analysis】—Jiguo Cao
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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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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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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【给大家展示你的大作，制作你的第一个R包吧 How to Create Your Own Package in RStudio】
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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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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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普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】
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【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——（哈佛大学 | 普林斯顿大学）
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美国三院院士/机器学习超级大佬【什么是统计?What is Statistics? 】 —加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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【统计学中最奇怪的悖论——斯坦因悖论 The weirdest paradox in statistics - Stein's Paradox】
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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
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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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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott