【统计显著性的发明史】
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【统计决策理论：风险函数】
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【从任意概率分布中采样】
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【高维统计推断】
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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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【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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【统计决策理论：容许性、Stein效应、最小最大准则】
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【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）
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【线性规划 Linear Programming】
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【Lasso在癌症检测中的应用和一些新的选择性推理工具】——罗伯特·蒂布希拉尼Robert Tibshirani（斯坦福大学）
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【强化学习(Reinforcement Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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【证明 1+1=2】
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【计量经济学入门】
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【概率史上的高光时刻】——尤瓦尔·佩雷斯 Yuval Peres
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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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【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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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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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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【多重检验派对邀请】——马修·斯蒂芬斯 Matthew Stephens
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【哈佛大学教授教你高级贝叶斯思维】——Joseph K. Blitzstein 约瑟夫·K·布利茨斯坦（哈佛大学应用统计专业教授）
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普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】
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【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）
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斯坦福大学【交叉验证的正确打开方式 Cross Validation the wrong and right way】
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【亲吻数问题（Kissing Number Problem）】
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考研必考【假设检验】
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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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【多层线性模型】
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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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
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【爱因斯坦求学期间的成绩】
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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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【解释还是预测？To Explain or To Predict?】——嘉丽特·舒缪利（Galit Shmueli）
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统计【经验分布和经验过程简史】