统计最高奖"考普斯会长奖"得主【用于预测的回归模型Regression Models for Prediction】—Andrew Gelman
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统计 | 曾是谷歌高级研究科学家，将于2024年1月加入华盛顿大学计算机系任助理教授【麻省理工MIT博士答辩】——Natasha Jaques
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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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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、华盛顿大学教授【图模型结构的学习 Learning the Structure of a Graphical Model】——丹妮拉·威滕
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【哈佛大学教授教你高级贝叶斯思维】——Joseph K. Blitzstein 约瑟夫·K·布利茨斯坦（哈佛大学应用统计专业教授）
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【针对高维逻辑回归的现代最大似然估计理论】—哈佛大学助理教授 Pragya Sur
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曾是苹果公司特别项目组机器学习负责人、Google Brain的研究科学家【生成对抗网络(GAN)】——Ian Goodfellow
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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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【贝叶斯数据分析全打通(1)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【高维统计推断】
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法：模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick（从事机器学习和贝叶斯推断）
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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学教授【高维协方差结构的统计推断(1) 】—T. Tony Cai
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哈佛大学【在发展因果推断历程中的艰难Obstacles in the development of causal inference】—James Robins
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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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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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差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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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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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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微软研究院首席研究员【变分推断,变分自编码器和标准化流】——Rianne van den Berg
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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【共形预测Conformal Prediction】—加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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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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【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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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【统计】统计的危机和如何匍匐前进The Statistical Crisis in Science and How to Move Forward
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IMS fellow、ASA fellow【用于大数据分析的迭代蒙特卡罗方法最新进展】—Faming Liang
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】