【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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【贝叶斯数据分析全打通(4)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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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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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【V 统计量和 U 统计量入门 Introduction to V and U Statistics】——李婧翌
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【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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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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麻省理工大学【MTP2 让您梦想成真 Your Dreams May Come True with MTP2】——Caroline Uhler
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【抽样调查1】Statistics Study design : surveys and random samples—杜克大学系主任Jerry Reiter
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【一致最小方差无偏估计Best Estimators】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【实用的统计诊断方法(着重于受试者工作特征曲线ROC Curve)】——范德堡大学教授Frank Harrell
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【坐标下降法 Coordinate Descent】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani
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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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【利用分割似然比检验进行普遍推断Universal inference using the split likelihood ratio test】
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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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哥伦比亚大学【循证实践是一条双向路Evidence-Based Practice Is a Two-Way Street】—Andrew Gelman
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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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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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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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【考研概率统计题串讲(2)】
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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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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【抽样调查2】Statistics Study design : surveys and random samples—杜克大学系主任Jerry Reiter
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杜克大学【着重于受试者工作特征曲线ROC Curve】—Cynthia Rudin
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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“考普斯会长奖”得主【30年来我犯过的统计错误Wrong Again! 30+ Years of Statistical Mistakes】
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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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【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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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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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【贝叶斯因子:谁担心,谁不担心以及为什么 Bayes Factors: who’s worried, who’s not, and why】