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
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
【统计学中最奇怪的悖论——斯坦因悖论 The weirdest paradox in statistics - Stein's Paradox】
...
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
...
贝叶斯超级大佬【针对复杂的大数据的大规模贝叶斯推断】—杜克大学杰出教授David Dunson
...
统计最高奖得主【稀疏估计中令人不愉快的性质Unpleasant Properties of Sparse Estimators(e.g. Lasso)】
...
哥伦比亚大学天文学教授【蒙特卡洛马尔可夫链MCMC分析初学者指南】—David Kipping
...
正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
...
【贝叶斯渐进理论】
...
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
...
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
...
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】
...
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
...
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
...
多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
...
【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
...
【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
...
斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis
...
美国三院院士/机器学习超级大佬【什么是统计?What is Statistics? 】 —加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
...
统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
...
斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
...
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）
...
【在顶级研究团队是什么感受？听美女科学家讲在DeepMind工作和在Google Brain(谷歌大脑)工作的不同】
...
国际数理统计学会前主席【高维因果推断High dimensional Causal Inference】—苏黎世联邦理工大学教授Peter Bühlman
...
【因果推断】关于因果推断的一百个故事 100 Stories of Causal Inference——哥伦比亚大学教授Andrew Gelman
...
统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
...
哥伦比亚大学【比双重差分法更好 Better than difference-in-differences】——Andrew Gelman
...
【一次带你学会100+统计学概念】
...
ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu
...
（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
...
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
...
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
...
英属哥伦比亚大学UBC教授【你想知道的各种优化方法(1)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
...
【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
...
【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
...
斯坦福大学统计系和计算机科学系教授【针对独立和相关数据的随机梯度MCMC】——Emily Fox
...
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
...
在家做AI，2月赚了一年生活费，分享我的实操方法，目前经济自由！！
...
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
...
【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
...
英属哥伦比亚大学UBC教授【你想知道的各种优化方法(2)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
...
【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）