“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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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【解密贝叶斯深度学习】
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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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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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2024最新最强知识图谱课程！不愧是浙大教授亲授！9个小时就让我学会了知识图谱！学不会你来打我！
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统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法：模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick（从事机器学习和贝叶斯推断）
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斯坦福李飞飞终于把【计算机视觉】给讲明白了！全程16集，草履虫都能听明白！深度学习cs231n公开课【中英字幕】
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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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【我不敢相信贝叶斯深度学习没有更好】——塞巴斯蒂安-诺沃津（Sebastian Nowozin）
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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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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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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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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【图深度学习】——马克斯·韦林 Max Welling（阿姆斯特丹大学）
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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【各说各话的p值】
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【神经科学中的统计思维 Statistical Thinking in Neuroscience】—罗伯特·卡斯Robert E. Kass (卡内基梅隆大学)
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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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加州理工学院【量子吉布斯采样 Quantum Gibbs Sampling】——Anthony Chen
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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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【官方双语】看到神经网络的公式就头疼？一个视频带你理解神经网络里的数学知识！
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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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【坐标下降法 Coordinate Descent】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani
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【统计学里的所有错误以及如何纠正】——克里斯汀·伦诺克斯 Kristin Lennox
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【Lasso在癌症检测中的应用和一些新的选择性推理工具】——罗伯特·蒂布希拉尼Robert Tibshirani（斯坦福大学）
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英属哥伦比亚大学UBC教授【你想知道的各种优化方法(1)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
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【机器学习糟透了?自回归大语言模型糟透了?】——杨立昆（纽约大学）
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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多伦多大学计算机科学系教授【对神经常微分方程的反思 Reflecting on Neural ODEs】——大卫·杜维诺 David Duvenaud
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【脑子和行为(含有真脑子)】——温迪·铃木(Wendy Suzuki)
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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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【一次带你刷完随机变量的各种收敛、中心极限定理和大数定律】——张颢（清华大学）