【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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【统计显著性的发明史】
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【贝叶斯渐进理论】
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【数据可视化一次教】
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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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统计【经验分布和经验过程简史】
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【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi（滑铁卢大学）
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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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【统计决策理论：风险函数】
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【加速梯度下降: Accelerate Gradient Descent】
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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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【考研概率统计题串讲(1)】
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【高维统计推断】
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷（宾夕法尼亚大学）
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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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【剖面似然（profile likelihood）和积分似然（integrated likelihood）孰优孰劣?】
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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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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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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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你敢信！为什么黑客不攻击上亿流水的赌博网站?
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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
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【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）
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【一次性把握多元微积分的精髓】
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【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu（ASA:NSF:BLS Fellow。）
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【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）
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【计量经济学入门】
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考研必考【假设检验】
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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【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】
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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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【高能物理里的统计推断】
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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】