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【5个简单步骤解决任何递归问题 5 Simple Steps for Solving Any Recursive Problem】
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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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【MCMC vs. Variational Inference】——Yi an Ma （加州大学圣地亚哥分校计算机系教授）
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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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【贝叶斯渐进理论】
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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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【数学家 解析 数学电影】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
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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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【一次带你学会100+统计学概念】
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【谷歌数据科学家的一天】
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【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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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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【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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【无穷的无穷多个尺度】
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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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【高维统计推断】
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【社区发现（Community Detection）AOS论文解读】
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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学教授【用于大规模双样本推断的协变量辅助排序和筛选】——蔡天文
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合作开发了概率博弈论框架被大家熟知为E-value【置信区间、显著性检验和p-hacking的起源】——Glenn Shafer（格伦·谢弗）
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卡内基梅隆大学统计和机器学习系教授【"通用"的统计推断方法和统计里的绿巨人浩克】——西瓦拉曼 ·巴拉克里希南（Sivaraman Balakrishnan）
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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(1) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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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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【统计决策理论：容许性、Stein效应、最小最大准则】
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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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【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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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们？KDD 2019 - 主题演讲】
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ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu
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【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢（清华大学）
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【牛顿是如何发现泰勒级数（并没有告诉任何人）】
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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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高维统计大佬【隐私和统计：孰轻孰重Privacy and statistical minimax：quantitative tradeoffs】