【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【统计学家到底都在研究什么】
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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合作开发了概率博弈论框架被大家熟知为E-value【置信区间、显著性检验和p-hacking的起源】——Glenn Shafer（格伦·谢弗）
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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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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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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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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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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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【统计决策理论：容许性、Stein效应、最小最大准则】
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【从任意概率分布中采样】
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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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普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】
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【重新设计本科第一门概率统计课】
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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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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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【还在用泰勒展开吗 试一试帕德近似吧】
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【一次带你学会100+统计学概念】
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【CEO教你自助法】——格蕾塔·库图伦科 Greta Cutulenco
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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【约束最小二乘(2)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【统计决策理论：风险函数】
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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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【谷歌数据科学家的一天】
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【证明 1+1=2】
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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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【考研概率统计题串讲(1)】
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【数据科学-使用tidyverse实现数据可视化 Data Science-Data visualisation with the tidyverse】
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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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【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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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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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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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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【NP-hard的极简定义】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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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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【解释统计功效 Explaining Power】
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【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢（清华大学）