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【贝叶斯数据分析全打通(4)】——宋心远(香港中文大学统计系教授)
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bilibili 【贝叶斯数据分析全打通(4)】——宋心远 (香港中文大学统计学系主任,主要研究方向包括潜变量模型,非参数和半参数回归,贝叶斯方法,生存分析及统计诊断等。宋心远教授于2000年在香港中文大学获得统计学博士学位,2001-2003年在中文大学从事统计博士后研究,2004年到至今任中文大学助理教授,副教授,教授。迄今为止,在国际著名的统计学及应用数学类期刊发表100多篇高水平学术论文。担任或曾经担任《Biometrics》、《Psychometrika》、《Structural Equation Modeling - A Multidisciplinary Journal》、《Computational Statistics and Data Analysis》、《Journal of the Korean Statistical Society》及《Statistical Theory and Related Fields》等多个国际期刊的副主编。
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【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)
【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)
【贝叶斯网络 Bayesian Network】
【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)
【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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
【贝叶斯渐进理论】
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
【斯坦福教授教你压缩估计、经验贝叶斯和错误发现率控制】——布拉德利·埃夫隆(Bradley Efron)
【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson(杜克大学)
【我不敢相信贝叶斯深度学习没有更好】——塞巴斯蒂安-诺沃津(Sebastian Nowozin)
【高维统计推断】
正则化Regularization I (一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
多伦多大学【统计最高奖得主回答网友对统计的迷思】——杰弗里·罗森塔尔(Jeffrey Rosenthal)
统计 | 曾是谷歌高级研究科学家,将于2024年1月加入华盛顿大学计算机系任助理教授【麻省理工MIT博士答辩】——Natasha Jaques
【fused lasso和加性模型 fused lasso and additive model】——丹妮拉·威滕(Daniela Witten)
【稀疏模型】——张潼(伊利诺伊大学)
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
【MCMC vs. Variational Inference】——Yi an Ma (加州大学圣地亚哥分校计算机系教授)
【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu(ASA:NSF:BLS Fellow。)
【一次带你打通关统计推断基础(2)】——威尔·菲西安(Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授)
【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)
爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米(Jarad Niemi)
【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇(斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授)
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
【实分析:测度论一览】—韩邦先
【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
【高斯过程 Gaussian Processes】
【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
统计推理和证据测量Statistical Reasoning and the Measurement of Evidence
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【统计推断】完备性Completeness——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins.
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
【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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