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【考研概率统计题串讲(1)】
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【考研概率统计题串讲(1)】 @徐芝兰 @BuddyBG @AI深度学渣 @R与统计
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【考研概率统计题串讲(2)】
【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)
【概率图模型的一切】—常虹(中国科学院大学)
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【统计决策理论:风险函数】
【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
【实分析:积分理论一览】—韩邦先
郑钦文年终总决赛夺冠的赔率是怎么算的?
考研必考【假设检验】
【高斯过程 Gaussian Processes】
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
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)
【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢(清华大学)
【实分析:测度论一览】—韩邦先
【一次带你学会100+统计学概念】
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
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
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
【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)
【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
【硕士/博士申请 讨论会——华盛顿大学统计系及生物统计系】
大样本的乌托邦
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
【针对异方差的大规模统计推断】—孙文光(浙江大学)
【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
【高能物理里的统计推断】
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
【线性代数不代数】
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(2)】—T. Tony Cai
【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
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
【统计决策理论:容许性、Stein效应、最小最大准则】
【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁(哈佛大学)
【惩罚估计】——邹晖(明尼苏达大学)
【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾(Donald Bruce Rubin)
【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢(清华大学)
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
普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】