【通过最优最小二乘法为超高维回归筛选变量】——Xiangyu Wang
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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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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【我是如何对科学家失去信任的】
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【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢（清华大学）
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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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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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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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【贝叶斯数据分析全打通(3)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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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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【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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巴黎第九大学【贝叶斯近似计算(2) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——克里斯蒂安·罗伯特
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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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【贝叶斯渐进理论】
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【半监督学习(Semi-supervised Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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【参数估计及习题讲解(1)】—何书元（首都师范大学）
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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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
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【一次带你刷完随机变量的各种收敛、中心极限定理和大数定律】——张颢（清华大学）
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【神经科学中的统计思维 Statistical Thinking in Neuroscience】—罗伯特·卡斯Robert E. Kass (卡内基梅隆大学)
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提升成绩必看【简单假设检验1 Simple Hypothesis】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【当统计遇上计算: 一些有意思的问题和挑战】——蔡天文 T. Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【因果推理的必要概念： 非凡的历史】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin (哈佛大学)
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大样本的乌托邦
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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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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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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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【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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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）