普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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【图灵奖得主、算法分析之父 高德纳 为你解答世间万物】——高德纳（Donald Ervin Knuth，唐纳德·尔文·克努斯）
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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【机器学习应用的落地】——常虹（中国科学院大学）
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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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【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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【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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【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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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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【概率史上的高光时刻】——尤瓦尔·佩雷斯 Yuval Peres
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【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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【贝叶斯渐进理论】
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【牛顿-皮普斯问题: 牛顿错了?】
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【解释还是预测？To Explain or To Predict?】——嘉丽特·舒缪利（Galit Shmueli）
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任何人都可用的自适应马可夫链蒙特卡洛算法 Adaptive MCMC For Everyone——Jeffrey S. Rosenthal
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【解释统计功效 Explaining Power】
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【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青（普林斯顿大学）
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【加州理工学院机器学习报告课】
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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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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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【高维统计推断】
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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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【椭圆切片抽样 (Elliptical Slice Sampling)】——戴维·J·C·麦凯爵士 Sir David John Cameron MacKay
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【哈佛大学数据科学报告课】
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【谷歌数据科学家的一天】
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【海量遗传和基因组数据的统计分析 Statistical Analysis of Massive Genetic and Genomic Data】——林希虹
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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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【不可能定理(Impossibility Theorems)】
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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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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四十代目寺岛志保居家访谈录
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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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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（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）