【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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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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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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【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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【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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【解释还是预测？To Explain or To Predict?】——嘉丽特·舒缪利（Galit Shmueli）
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）
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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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【概率史上的高光时刻】——尤瓦尔·佩雷斯 Yuval Peres
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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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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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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
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【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——（哈佛大学 | 普林斯顿大学）
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【统计学家到底都在研究什么】
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【讨论会：机器学习的未来】——迈克尔·乔丹 Michael I. Jordan（美国三院院士、机器学习超级大佬、加州大学伯克利分校教授）
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【解释统计功效 Explaining Power】
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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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【E值在多重假设检验中的用处】——阿迪亚·拉姆达斯 Aaditya Ramdas（卡内基梅隆大学）
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【线性混合模型 Linear mixed effects models】
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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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【剖面似然（profile likelihood）和积分似然（integrated likelihood）孰优孰劣?】
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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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【华人统计学家一览和现况】
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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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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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【线性规划 Linear Programming】
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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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【半监督学习(Semi-supervised Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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【因果推理的必要概念： 非凡的历史】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin (哈佛大学)
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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