【统计推断】充分统计量2 Principle of data Deduction Sufficiency--Joseph C. Watkins
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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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【统计推断】矩估计Method of Moments——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【统计推断】估计量的偏差Bias——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【统计】统计的危机和如何匍匐前进The Statistical Crisis in Science and How to Move Forward
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【因果推断】关于因果推断的一百个故事 100 Stories of Causal Inference——哥伦比亚大学教授Andrew Gelman
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【统计推断】最大似然估计1 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门1 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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统计最高奖得主【贝叶斯因果推理出了什么问题?Problems With Bayesian Causal Inference】—Larry Wasserman
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贝叶斯超级大佬【针对复杂的大数据的大规模贝叶斯推断】—杜克大学杰出教授David Dunson
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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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【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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国际数理统计学会前主席【高维因果推断High dimensional Causal Inference】—苏黎世联邦理工大学教授Peter Bühlman
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统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
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【似然比检验(2) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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哈佛大学【在发展因果推断历程中的艰难Obstacles in the development of causal inference】—James Robins
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【中心极限定理和大数定律(2) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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众多统计最高奖得主的导师【教你论文写作Writing in the Sciences】—斯坦福大学教授Bradley Efron
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哥伦比亚大学天文学教授【蒙特卡洛马尔可夫链MCMC分析初学者指南】—David Kipping
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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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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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【针对小型、不平衡和异方差数据集的深度学习】——马腾宇（斯坦福大学）
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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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提升成绩必看【简单假设检验2 Simple Hypothesis】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【一次带你学会100+统计学概念】
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【似然比检验(1) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【我不敢相信贝叶斯深度学习没有更好】——塞巴斯蒂安-诺沃津（Sebastian Nowozin）
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斯坦福大学【迁移学习：领域自适应 Transfer Learning：Domain Adaptation】——切尔西·芬（Chelsea Finn）
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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）