【数据可视化一次教】
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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——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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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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【贝叶斯渐进理论】
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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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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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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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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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【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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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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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【针对小型、不平衡和异方差数据集的深度学习】——马腾宇（斯坦福大学）
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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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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【时间序列预测】——罗布-海德曼（Rob J Hyndman）
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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【我是如何对科学家失去信任的】
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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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【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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【考研概率统计题串讲(2)】
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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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【一次带你打通关统计推断基础(1)】——威尔·菲西安（Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授）
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【高维统计推断】
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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）
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【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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【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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【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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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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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【华人统计学家一览和现况】
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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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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
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加州大学洛杉矶分校统计系讲师【用boot库实现自助法】——Miles Chen