【数学家 解析 数学电影】
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【一次带你学会100+统计学概念】
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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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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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【解密贝叶斯深度学习】
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【华人统计学家一览和现况】
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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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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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50个数学常数解释
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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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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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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统计 | 麻省理工学院【次模性的理论和应用】——Stefanie Jegelka （斯蒂芬妮·耶格尔卡）
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【统计决策理论：风险函数】
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【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi（滑铁卢大学）
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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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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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【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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【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——（哈佛大学 | 普林斯顿大学）
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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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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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IMS fellow、ASA fellow【用于大数据分析的迭代蒙特卡罗方法最新进展】—Faming Liang
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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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【谷歌数据科学家的一天】
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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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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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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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学教授【用于大规模双样本推断的协变量辅助排序和筛选】——蔡天文
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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【线性代数不代数】
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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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第二课 初识贝叶斯法则