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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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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统计最高奖得主、华盛顿大学教授【图模型结构的学习 Learning the Structure of a Graphical Model】——丹妮拉·威滕
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【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu（ASA:NSF:BLS Fellow。）
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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哥伦比亚大学天文学教授【蒙特卡洛马尔可夫链MCMC分析初学者指南】—David Kipping
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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis
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美国三院院士/机器学习超级大佬【什么是统计?What is Statistics? 】 —加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
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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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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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【重要性采样R演示 Importance Sampling R Demo】
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微软研究院首席研究员【变分推断,变分自编码器和标准化流】——Rianne van den Berg
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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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谷歌大脑高级研究科学家【任何人可用的可解释性Interpretability For Everyone 】—Been Kim
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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爱荷华州立大学【无信息先验 Non-informative prior】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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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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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 | 麻省理工学院【次模性的理论和应用】——Stefanie Jegelka （斯蒂芬妮·耶格尔卡）
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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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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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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学教授【高维协方差结构的统计推断(1) 】—T. Tony Cai
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芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
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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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英属哥伦比亚大学UBC教授【你想知道的各种优化方法(2)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
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【贝叶斯渐进理论】
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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】
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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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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(2) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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美国三院院士/机器学习超级大佬【机器学习的隐患The pitfalls of Machine Learning】—Michael I. Jordan
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杜克大学【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】—Cynthia Rudin
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普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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曾担任美国统计协会和数学统计研究所的主席，因提出自举重采样技术而闻名【贝叶斯估计的频率派准确性】——Bradley Efron
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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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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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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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麻省理工大学【MTP2 让您梦想成真 Your Dreams May Come True with MTP2】——Caroline Uhler