ChatGPT/OpenAI首席科学家【元学习和自我博弈之术Meta Learning and Self Play】—Ilya Sutskever
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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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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【二维和三维中的随机游走本质上是不同的(马尔可夫链方法)】
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加拿大数据科学研究主席【函数型数据分析入门Introduction for Functional Data Analysis】—Jiguo Cao
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麻省理工【针对因果效应和处理效应的双重机器学习Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects】
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多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
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美国科学院院士/IMS前主席郁彬【利用lasso方法的特征选择Feature Selection Through Lasso】
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曾担任美国统计协会和数学统计研究所的主席，因提出自举重采样技术而闻名【贝叶斯估计的频率派准确性】——Bradley Efron
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统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法：模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick（从事机器学习和贝叶斯推断）
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统计 | 牛津大学机器学习教授、谷歌DeepMind首席研究科学家【重要性取样 Importance sampling】—Nando de Freitas
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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】
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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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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曾是苹果公司特别项目组机器学习负责人、Google Brain的研究科学家【生成对抗网络(GAN)】——Ian Goodfellow
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(2) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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【如何用统计学去说谎】
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统计【经验分布和经验过程简史】
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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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【硕士/博士申请 讨论会——华盛顿大学统计系及生物统计系】
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美国三院院士/机器学习超级大佬【贝叶斯学派还是频率学派，只能选一边吗？Bayesian or Frequentist, Which Are You? 】
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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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【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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任何人都可用的自适应马可夫链蒙特卡洛算法 Adaptive MCMC For Everyone——Jeffrey S. Rosenthal
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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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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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美国三院院士/机器学习超级大佬【机器学习的隐患The pitfalls of Machine Learning】—Michael I. Jordan
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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【稀疏估计中令人不愉快的性质Unpleasant Properties of Sparse Estimators(e.g. Lasso)】
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正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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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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哈佛大学孟晓犁【大数据时代统计的仙境和悖论Statistical paradises and paradoxes in Big Data】
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【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）
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】