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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(2)】
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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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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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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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【统计决策理论：风险函数】
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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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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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郑钦文年终总决赛夺冠的赔率是怎么算的？
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考研必考【假设检验】
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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
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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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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——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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【一次带你学会100+统计学概念】
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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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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
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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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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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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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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大样本的乌托邦
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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
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【针对异方差的大规模统计推断】—孙文光（浙江大学）
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【高能物理里的统计推断】
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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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【线性代数不代数】
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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(2)】—T. Tony Cai
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【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
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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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【统计决策理论：容许性、Stein效应、最小最大准则】
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【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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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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【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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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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普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】