【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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【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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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【统计里的大海捞针法】—蔡天文 Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
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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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【数据结构 Data Structures】——埃里克·德梅因 Erik Demaine（麻省理工学院）
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【从任意概率分布中采样】
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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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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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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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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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【给大家展示你的大作，制作你的第一个R包吧 How to Create Your Own Package in RStudio】
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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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“深度学习之父”【深度学习与深度信念网络入门】——杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
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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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【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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【一致最小方差无偏估计Best Estimators】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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《所有人都说谎》（ Everybody Lies）——赛斯‧史蒂芬斯—大卫德维兹（Seth Stephens-Davidowitz）
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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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【利用分割似然比检验进行普遍推断Universal inference using the split likelihood ratio test】
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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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【图灵奖得主、算法分析之父 高德纳 为你解答世间万物】——高德纳（Donald Ervin Knuth，唐纳德·尔文·克努斯）