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【经验贝叶斯的应用】——克里斯托弗·沃尔特斯 Christopher Walters
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【经验贝叶斯的应用】——克里斯托弗·沃尔特斯 Christopher Walters 加州大学伯克利分校经济系副教授。 研究的主题包括劳动经济学、教育经济学和应用计量经济学。 @徐芝兰 @BuddyBG @AI深度学渣 @R与统计
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
【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
巴黎第九大学【贝叶斯近似计算(2) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——克里斯蒂安·罗伯特
斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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)
哈佛大学孟晓犁【全套马尔可夫链蒙特卡洛算法The full Monte Carlo--A live performance with stars】
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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
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
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
【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼(卡内基梅隆大学)
杜克大学【着重于受试者工作特征曲线ROC Curve】—Cynthia Rudin
加拿大统计协会前主席【基于证据的统计推理Statistical Reasoning & Statistical Evidence】—Michael Evans
【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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
【caret 软件包: 预测模型的统一界面】——马克斯-库恩 Max Kuhn