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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Confidence distribution and Conformal prediction2020 谢敏革
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Confidence distribution and Conformal prediction 谢敏革
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2018年诺贝尔奖得主本庶佑：Nature、Science上面九成都是错误的
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A Tutorial on Conformal Prediction part3
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【AI Drive】第74期 - 清华大学滕佳烨 | T-SCI：基于Cox-MLP模型的二阶段共形预测
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中国科学院林群院士：我们现在的教科书有很大问题，不讲发明，只讲证明；不讲道理，只讲定理
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【顾险峰】【中英字幕】计算共形几何系列课程
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A Tutorial on Conformal Prediction part2
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A Tutorial on Conformal prediction part1
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浙江大学孙文光教授：复杂机器学习模型中的共形推断方法-不确定性量化、算法公平性和错误率控制
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详解：Agent到底是什么？会成为下一个热潮吗？-北大博士后人工智能专家卢菁博士授课 人工智能|大模型|多模态|AIGC
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美国科学院院士/IMS前主席郁彬【利用lasso方法的特征选择Feature Selection Through Lasso】
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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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斯坦福大学【是否存在真正的随机性？ Is there real randomness?】——Persi Diaconis
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统计学是个很好的专业
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统计最高奖得主、华盛顿大学教授【图模型结构的学习 Learning the Structure of a Graphical Model】——丹妮拉·威滕
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华裔AI学者斯坦福教授李飞飞最新看法：AI现在的能力是能买苹果但还没写出相对论的爱因斯坦 #AI #人工智能 #ChatGPT #李飞飞
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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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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Yilin Wang（王艺霖）：在随机共形几何（random conformal geometry）的regular side上
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【人工智能如何让我们失望，以及经济学如何帮助我们】——迈克尔·乔丹 Michael I. Jordan（加州大学）
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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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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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杜克大学(知识要点编成歌)【多臂老虎机之歌The Song of the Multi-Armed Bandit】—Cynthia Rudin
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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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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
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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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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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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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杜克大学【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】—Cynthia Rudin
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【沃瑟斯坦度量的估计Estimating the Wasserstein Metric 】—纽约大学教授Jonathan Niles Weed
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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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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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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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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【贝叶斯学派还是频率学派，只能选一边吗？Bayesian or Frequentist, Which Are You? 】
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ChatGPT背后大佬【双重下降现象 The phenomenon of Deep Double Descent】—Ilya Sutskever
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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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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis