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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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【图模型(1) Graphical Models】——克里斯多福·麦可·毕晓普 (Christopher Michael Bishop),《模式识别与机器学习– PRML》作者 ( FRS FRSE FREng、英国计算机科学家、微软剑桥研究院实验室主任、爱丁堡大学计算机科学荣誉教授及剑桥大学达尔文学院院士。毕晓普是英国人工智能委员会的成员,最近被任命为首相科技委员会的成员。) @徐芝兰
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正则化Regularization I (一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
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】
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
【贝叶斯渐进理论】
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
【哈佛大学教授教你高级贝叶斯思维】——Joseph K. Blitzstein 约瑟夫·K·布利茨斯坦(哈佛大学应用统计专业教授)
【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
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
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】
【针对高维逻辑回归的现代最大似然估计理论】—哈佛大学助理教授 Pragya Sur
【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾(Donald Bruce Rubin)
【隐变量模型可识别性的半程标准】—Mathias Drton(德国慕尼黑工业大学教授)
【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
【华人统计学家一览和现况】
【似然比检验(1) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼(卡内基梅隆大学)
【一次带你打通关统计推断基础(1)】——威尔·菲西安(Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授)
【无限宽度神经网络】
任何人都可用的自适应马可夫链蒙特卡洛算法 Adaptive MCMC For Everyone——Jeffrey S. Rosenthal
【实分析:积分理论一览】—韩邦先
《模式识别与机器学习– PRML》作者,【图模型(2) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
杜克大学【着重于受试者工作特征曲线ROC Curve】—Cynthia Rudin
【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)
【似然比检验(2) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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)
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
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
【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
【想学统计吗? 会赌博就行! 】
【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢(清华大学)
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
加州大学洛杉矶分校统计系讲师【用boot库实现自助法】——Miles Chen
【实用的统计诊断方法(着重于受试者工作特征曲线ROC Curve)】——范德堡大学教授Frank Harrell
麻省理工大学【MTP2 让您梦想成真 Your Dreams May Come True with MTP2】——Caroline Uhler
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
【MCMC vs. Variational Inference】——Yi an Ma (加州大学圣地亚哥分校计算机系教授)
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? 】
【考研概率统计题串讲(2)】
【《我的世界》极低概率事件:一个人能有多幸运】