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【统计推断】估计量的偏差Bias——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们？KDD 2019 - 主题演讲】
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【贝叶斯估计Bayes Estimation】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【一致最小方差无偏估计Best Estimators】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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【统计学中最奇怪的悖论——斯坦因悖论 The weirdest paradox in statistics - Stein's Paradox】
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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
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【似然比检验(2) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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【统计推断】完备性Completeness——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins.
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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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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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多伦多大学孙强副教授：用统计学让AI变得可信
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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【是否存在真正的随机性？ Is there real randomness?】——Persi Diaconis
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因果推断必须警惕的坑：辛普森悖论
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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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统计 | 牛津大学机器学习教授、谷歌DeepMind首席研究科学家【重要性取样 Importance sampling】—Nando de Freitas
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【统计推断】最大似然估计2 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【统计推断】充分统计量1 Principle of data Deduction Sufficiency--Joseph C. Watkins
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ChatGPT背后大佬【双重下降现象 The phenomenon of Deep Double Descent】—Ilya Sutskever
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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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众多统计最高奖得主的导师【教你论文写作Writing in the Sciences】—斯坦福大学教授Bradley Efron
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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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刚起高楼就塌了？数据科学可能是第一个被淘汰的专业
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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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【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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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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【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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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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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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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(2) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop