【广义计数分割 Generalized count splitting】——安娜·纽菲尔德 Anna Neufeld
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【数据可视化一次教】
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【贝叶斯渐进理论】
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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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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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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）
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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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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【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
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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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【经验贝叶斯的应用】——克里斯托弗·沃尔特斯 Christopher Walters
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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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【统计推断】充分统计量2 Principle of data Deduction Sufficiency--Joseph C. Watkins
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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
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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
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【如何总在Kaggle获胜 How to (almost) win at Kaggle】——基里-尼克尔 Kiri Nichol
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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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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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“考普斯会长奖”得主【30年来我犯过的统计错误Wrong Again! 30+ Years of Statistical Mistakes】
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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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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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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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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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【考研概率统计题串讲(2)】
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【加速梯度下降: Accelerate Gradient Descent】
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斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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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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【统计推断】充分统计量1 Principle of data Deduction Sufficiency--Joseph C. Watkins
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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）
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【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会