【生物信息学(Bioinformatics)的前世今生】—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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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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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢（清华大学）
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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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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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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【贝叶斯学派还是频率学派，只能选一边吗？Bayesian or Frequentist, Which Are You? 】
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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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斯坦福大学【迁移学习：领域自适应 Transfer Learning：Domain Adaptation】——切尔西·芬（Chelsea Finn）
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建立对数据科学深刻的统计思考Building Deep Statistical Thinking for Data Science—哈佛大学教授孟晓犁
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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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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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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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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
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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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【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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为何越长大时间过得越快？ —— 找寻时间流逝的公式
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【硕士/博士申请 讨论会——华盛顿大学统计系及生物统计系】
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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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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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怎么在性生活中得到更愉悦的体验，（3D演示）
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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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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
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【因果推理的必要概念： 非凡的历史】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin (哈佛大学)
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暑假提前刷！一个视频搞定高中生物全部基础知识！
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【快速傅里叶变换 Fast Fourier Transform】——埃里克·德梅因 Erik Demaine（麻省理工学院）
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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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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【如何总在Kaggle获胜 How to (almost) win at Kaggle】——基里-尼克尔 Kiri Nichol
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【当统计遇上计算: 一些有意思的问题和挑战】——蔡天文 T. Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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【统计里的大海捞针法】—蔡天文 Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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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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240分钟，带你深度了解宇宙天文知识，看完将颠覆你的认知！
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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【统计最高奖得主访谈: 大数据时代的贝叶斯方法】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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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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【不确定性量化: 回顾和一些开放性问题】——Aad van der Vaart 阿德·范德沃特（莱顿大学）