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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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Y 【想学统计吗? 会赌博就行! 】 @徐芝兰 @BuddyBG @AI深度学渣 @R与统计
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【统计显著性的发明史】
【贝叶斯渐进理论】
【数据可视化一次教】
【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
统计【经验分布和经验过程简史】
【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi(滑铁卢大学)
【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢(清华大学)
【统计决策理论:风险函数】
【加速梯度下降: Accelerate Gradient Descent】
【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
【高斯过程 Gaussian Processes】
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【考研概率统计题串讲(1)】
【高维统计推断】
【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【利用分割似然比检验进行普遍推断Universal inference using the split likelihood ratio test】
【剖面似然(profile likelihood)和积分似然(integrated likelihood)孰优孰劣?】
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢(清华大学)
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
你敢信!为什么黑客不攻击上亿流水的赌博网站?
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
【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)
【一次性把握多元微积分的精髓】
【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu(ASA:NSF:BLS Fellow。)
【E值在多重假设检验中的用处】——阿迪亚·拉姆达斯 Aaditya Ramdas(卡内基梅隆大学)
【计量经济学入门】
考研必考【假设检验】
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【概率图模型的一切】—常虹(中国科学院大学)
【贝叶斯因子:谁担心,谁不担心以及为什么 Bayes Factors: who’s worried, who’s not, and why】
【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson(杜克大学)
【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾(Donald Bruce Rubin)
【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
【高能物理里的统计推断】
【计量经济学:工具变量 (instrumental variables)】