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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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【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼(卡内基梅隆大学统计与数据科学系系主任、统计最高奖得主、《 All of Statistics》作者)
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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
【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼(卡内基梅隆大学)
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani(卡内基梅隆大学)
【解释还是预测?To Explain or To Predict?】——嘉丽特·舒缪利(Galit Shmueli)
【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复(Sparse Recovery)】——张颢(清华大学)
【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)
【概率史上的高光时刻】——尤瓦尔·佩雷斯 Yuval Peres
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【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)
【实分析:测度论一览】—韩邦先
【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li(加州大学)
【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——(哈佛大学 | 普林斯顿大学)
统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
【统计学家到底都在研究什么】
【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd(斯坦福大学)
【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)
【解释统计功效 Explaining Power】
【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
【随机过程期末救命课】—张颢(清华大学)
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【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)
【线性混合模型 Linear mixed effects models】
【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)
【剖面似然(profile likelihood)和积分似然(integrated likelihood)孰优孰劣?】
普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
【华人统计学家一览和现况】
【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢(清华大学)
【惩罚估计】——邹晖(明尼苏达大学)
【线性规划 Linear Programming】
【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】
【半监督学习(Semi-supervised Learning)】——常虹(中国科学院大学)
【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)
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