加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
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【精校】AI提示词工程深入探讨| Anthropic官方圆桌 2024.9【中英字幕】
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量完结和自助法理论入门 U Statistic and Bootstrap】——李婧翌
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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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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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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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【全198集】CV入门到起飞！一口气学完Python、OpenCV、深度学习基础、Pytorch、卷积神经网络、物体检测、图像分割、等八大计算机视觉必备基础！
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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强推！这可能是唯一能将AI Agent讲清楚的课程了，公认最适合新手入门Agent大模型实战系列，3小时全流程解读分析，简直比刷剧还爽！人工智能|大模型
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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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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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戴国浩：AI中的GPU高效计算与稀疏优化
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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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统计【经验分布和经验过程简史】
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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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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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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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【因果树 Causal Trees】——吉多·威廉默斯·因本斯（Guido Wilhelmus Imbens）
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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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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(1) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis
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卡内基梅隆大学统计和机器学习系教授【"通用"的统计推断方法和统计里的绿巨人浩克】——西瓦拉曼 ·巴拉克里希南（Sivaraman Balakrishnan）
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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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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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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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斯坦福大学统计系和计算机科学系教授【针对独立和相关数据的随机梯度MCMC】——Emily Fox
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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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【贝叶斯渐进理论】
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麻省理工大学【通过基于置换的算法进行因果推断Causal inference through permutation-based algorithms】
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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爱荷华州立大学【无信息先验 Non-informative prior】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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Fisher费雪之女士一直品茶。卡内基梅隆大学统计和机器学习系助理教授【Betting scores, e-values and martingales】
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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学教授【高维协方差结构的统计推断(1) 】—T. Tony Cai
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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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重发爆赞！李永乐老师深度讲解AI！带你了解电脑如何像人一样思考，带你学习AI前沿技术/人工智能/机器学习/深度学习/神经网络/计算机技术
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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们？KDD 2019 - 主题演讲】