英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【用于大规模机器学习的张量方法】—阿尼玛什雷*阿南德库玛
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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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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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加州理工学院【量子吉布斯采样 Quantum Gibbs Sampling】——Anthony Chen
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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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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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差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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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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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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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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法：模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick（从事机器学习和贝叶斯推断）
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加拿大数据科学研究主席【函数型数据分析入门Introduction for Functional Data Analysis】—Jiguo Cao
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【二维和三维中的随机游走本质上是不同的(马尔可夫链方法)】
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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
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【通过 PAC-Bayes 研究深度学习中的泛化问题】—金塔尔·卡罗琳娜·吉盖特 Gintare Karolina Dziugaite
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滑铁卢计算机系和统计系教授【从BERT到GPT】——阿里·戈德西（Ali Ghodsi）
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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
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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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【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
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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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统计最高奖得主【稀疏估计中令人不愉快的性质Unpleasant Properties of Sparse Estimators(e.g. Lasso)】
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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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【机器学习糟透了?自回归大语言模型糟透了?】——杨立昆（纽约大学）
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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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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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曾是苹果公司特别项目组机器学习负责人、Google Brain的研究科学家【生成对抗网络(GAN)】——Ian Goodfellow
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美国三院院士/机器学习超级大佬【共形预测Conformal Prediction】—加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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统计【经验分布和经验过程简史】
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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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IMS fellow、ASA fellow【用于大数据分析的迭代蒙特卡罗方法最新进展】—Faming Liang
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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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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】