【fused lasso和加性模型 fused lasso and additive model】——丹妮拉·威滕（Daniela Witten）
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【贝叶斯数据分析全打通(1)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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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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统计 | 曾是谷歌高级研究科学家，将于2024年1月加入华盛顿大学计算机系任助理教授【麻省理工MIT博士答辩】——Natasha Jaques
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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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【模型选择和模型平均】——张潼（伊利诺伊大学）
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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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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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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
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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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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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曾是谷歌高级研究科学家，将于2024年1月加入华盛顿大学计算机系任助理教授【社会强化学习】——娜塔莎·雅克
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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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【贝叶斯渐进理论】
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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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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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【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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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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统计 | 哈佛大学【似然悖论 A Likelihood Paradox】——孟晓犁
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【斯坦福教授教你压缩估计、经验贝叶斯和错误发现率控制】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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9个小时快速掌握【Matlab神经网络和优化算法】，基于matlab实现遗传算法优化bp神经网络实现预测。
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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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差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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【统计书里的人跳出来教你似然和充分性】——戴维·哈罗德·布莱克韦尔（David Blackwell）
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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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【区分直接和间接因果效应, 意义大吗】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin（哈佛大学）
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ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu
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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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【MCMC vs. Variational Inference】——Yi an Ma （加州大学圣地亚哥分校计算机系教授）
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【统计最高奖得主访谈: 大数据时代的贝叶斯方法】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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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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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(1) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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统计 | 卡内基梅隆大学【如果你只有一个数据点...】——詹姆斯·莱纳（James Leiner）