统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
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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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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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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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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【贝叶斯渐进理论】
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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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统计：性感的代名词吗？Statistics: The New Sexy? ——斯坦福大学教授Rob Tibshirani
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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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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【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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【高维统计推断】
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【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
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美国科学院院士/IMS前主席郁彬【利用lasso方法的特征选择Feature Selection Through Lasso】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【华人统计学家一览和现况】
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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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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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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
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多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
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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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芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
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【图论导论：计算机科学视角 Introduction to Graph Theory：A Computer Science Perspective】
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【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
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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
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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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
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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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哈佛大学【在发展因果推断历程中的艰难Obstacles in the development of causal inference】—James Robins
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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(1) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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哥伦比亚大学天文学教授【蒙特卡洛马尔可夫链MCMC分析初学者指南】—David Kipping
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杜克大学【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】—Cynthia Rudin
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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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【统计推断】估计量的偏差Bias——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【统计】统计的危机和如何匍匐前进The Statistical Crisis in Science and How to Move Forward
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Fisher费雪之女士一直品茶。卡内基梅隆大学统计和机器学习系助理教授【Betting scores, e-values and martingales】