【逻辑回归、层次模型和混合模型中的弱信息先验】——安德鲁·盖尔曼 Andrew Gelman（哥伦比亚大学)
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哥伦比亚大学【循证实践是一条双向路Evidence-Based Practice Is a Two-Way Street】—Andrew Gelman
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【如何总在Kaggle获胜 How to (almost) win at Kaggle】——基里-尼克尔 Kiri Nichol
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【caret 软件包: 预测模型的统一界面】——马克斯-库恩 Max Kuhn
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【数据可视化一次教】
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“深度学习之父”【深度学习与深度信念网络入门】——杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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【贝叶斯数据分析全打通(2)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【加速梯度下降: Accelerate Gradient Descent】
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零基础入门必看！全网最详细的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、聚类算法、决策树、随机森林、支持向量机等一次让你看个饱！比刷剧还要爽！！！
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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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【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
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提升成绩必看【简单假设检验1 Simple Hypothesis】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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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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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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“考普斯会长奖”得主【30年来我犯过的统计错误Wrong Again! 30+ Years of Statistical Mistakes】
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我愿称之为B站天花板！终于有人把机器学习讲的如此透彻，线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类算法、随机森林...十大算法一次学到饱！
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金融风控建模-逻辑回归原理讲解Logistic Regression
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【美女科学家带你走进生物信息学】——Maria Nattestad 玛丽亚·纳特斯塔德（冷泉港实验室生物信息博士）
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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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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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统计推理和证据测量Statistical Reasoning and the Measurement of Evidence
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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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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【经验贝叶斯的应用】——克里斯托弗·沃尔特斯 Christopher Walters
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加拿大统计协会前主席【基于证据的统计推理Statistical Reasoning & Statistical Evidence】—Michael Evans
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【统计推断】完备性Completeness——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins.
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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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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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【考研概率统计题串讲(2)】