【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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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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【贝叶斯数据分析全打通(3)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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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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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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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
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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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【贝叶斯渐进理论】
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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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【我是如何对科学家失去信任的】
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提升成绩必看【简单假设检验2 Simple Hypothesis】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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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
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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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【似然比检验(1) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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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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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
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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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【算法交易和机器学习Algorithmic Trading and Machine Learning】—宾夕法尼亚大学教授Michael Kearns
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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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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[吉布斯采样器和MCMC] Gelfand and Smith (1990) 论文讨论第1部分—Jingchen Hu（Vassar College）
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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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
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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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【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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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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【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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加州大学洛杉矶分校统计系讲师【用boot库实现自助法】——Miles Chen
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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【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
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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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【针对异方差的大规模统计推断】—孙文光（浙江大学）
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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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【高维统计推断】
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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）