【"不学习了"】——多大和威斯康辛联手出品，必是精品。
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【数据可视化一次教】
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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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【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：积分理论一览】—韩邦先
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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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【马蹄形先验与深度学习】
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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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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【图深度学习】——马克斯·韦林 Max Welling（阿姆斯特丹大学）
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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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“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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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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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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阿婆自己常用的加速器
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【给大家展示你的大作，制作你的第一个R包吧 How to Create Your Own Package in RStudio】
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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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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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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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【利用分割似然比检验进行普遍推断Universal inference using the split likelihood ratio test】
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统计推理和证据测量Statistical Reasoning and the Measurement of Evidence
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【约束最小二乘(2)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【数据结构 Data Structures】——埃里克·德梅因 Erik Demaine（麻省理工学院）
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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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【加速梯度下降: Accelerate Gradient Descent】
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【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）
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【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi（滑铁卢大学）
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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）
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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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【针对异方差的大规模统计推断】—孙文光（浙江大学）
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美国科学院院士/IMS前主席郁彬【利用lasso方法的特征选择Feature Selection Through Lasso】
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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）
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【AdaPT： 利用辅助信息进行多重检验的动态方法】——雷理骅（斯坦福大学）
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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前64名共涨播放超12.1亿！8月我的世界UP主播放排行，有你喜欢的UP主吗？