【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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美国三院院士/机器学习超级大佬【机器学习的隐患The pitfalls of Machine Learning】—Michael I. Jordan
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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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麻省理工大学【通过基于置换的算法进行因果推断Causal inference through permutation-based algorithms】
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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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门1 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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美国科学院院士、IMS前主席【因果推断Causal Inference】——郁彬（加州大学伯克利分校统计系主任）
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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 | 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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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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【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
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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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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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芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(1) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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【贝叶斯渐进理论】
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【统计学中最奇怪的悖论——斯坦因悖论 The weirdest paradox in statistics - Stein's Paradox】
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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
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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
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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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
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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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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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【如何用统计学去说谎】
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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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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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【硕士/博士申请 讨论会——华盛顿大学统计系及生物统计系】
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杜克大学【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】—Cynthia Rudin
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ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu
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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(1) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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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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【深度学习：感知器、反向传播 Deep Learning：Perceptron, Backpropagation】——Ali Ghodsi
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建立对数据科学深刻的统计思考Building Deep Statistical Thinking for Data Science—哈佛大学教授孟晓犁
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【图论导论：计算机科学视角 Introduction to Graph Theory：A Computer Science Perspective】
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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(2) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop