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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd(斯坦福大学)
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Y 【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd (美国教授和控制理论家。他是斯坦福大学的三星工程学教授,电气工程学教授和计算机科学与管理科学与工程学教授。他还隶属于斯坦福大学计算与数学工程学院。) @徐芝兰 @BuddyBG @AI深度学渣 @R与统计
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【NP-hard的极简定义】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd(斯坦福大学)
【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢(清华大学)
【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢(清华大学)
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【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)
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢(清华大学)
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
【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)
【贝叶斯渐进理论】
【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin(杜克大学)
【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)
【因果推理的必要概念: 非凡的历史】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin (哈佛大学)
【多重检验派对邀请】——马修·斯蒂芬斯 Matthew Stephens
【快速傅里叶变换 Fast Fourier Transform】——埃里克·德梅因 Erik Demaine(麻省理工学院)
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
【想学统计吗? 会赌博就行! 】
【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢(清华大学)
【当统计遇上计算: 一些有意思的问题和挑战】——蔡天文 T. Tony Cai(宾夕法尼亚大学)
25版18讲太厚?用26小时一口鲸吞高数18讲+1000题最核心内容(S级题完整习题课)
【AdaPT: 利用辅助信息进行多重检验的动态方法】——雷理骅(斯坦福大学)
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
地应力基础理论与计算方法-33.最大水平主应力的计算_井眼垮塌与诱导缝计算方法
【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青(普林斯顿大学)
25考研|一元积分计算大观
我算出了根号二的1024次方
【图灵奖得主、算法分析之父 高德纳 为你解答世间万物】——高德纳(Donald Ervin Knuth,唐纳德·尔文·克努斯)
【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
【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)
都八月中旬了,姜圣就这么水灵灵地消失了
【统计里的大海捞针法】—蔡天文 Tony Cai(宾夕法尼亚大学)
【不确定性量化: 回顾和一些开放性问题】——Aad van der Vaart 阿德·范德沃特(莱顿大学)
【广义LASSO问题及其对偶和KKT条件】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani(加州大学伯克利分校统计教授)
建立对数据科学深刻的统计思考Building Deep Statistical Thinking for Data Science—哈佛大学教授孟晓犁
我算出了6的128次方
【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
【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)
斯坦福大学联系张祥前,张祥前
【随机过程期末救命课】—张颢(清华大学)