直观感受一下，派派有多强，简直就是击破利器！！
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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——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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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢（清华大学）
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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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【统计书里的人跳出来教你似然和充分性】——戴维·哈罗德·布莱克韦尔（David Blackwell）
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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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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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【我是如何对科学家失去信任的】
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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
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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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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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【理解非参数统计】
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多伦多大学【统计最高奖得主回答网友对统计的迷思】——杰弗里·罗森塔尔（Jeffrey Rosenthal）
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【抛硬币到底有多随机】——佩尔西·戴康尼斯 Persi Diaconis（斯坦福大学统计学教授、职业魔术师、证明了完美的洗牌至少要洗七次）
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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【华人统计学家一览和现况】
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【国际贝叶斯分析学会主席访谈: 公共卫生领域贝叶斯的应用】——艾米·海伦·赫林（Amy Helen Herring）
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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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统计：性感的代名词吗？Statistics: The New Sexy? ——斯坦福大学教授Rob Tibshirani
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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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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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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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【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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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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【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu
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哥伦比亚大学统计和计算机科学系教授【深度指数族 Deep exponential families NIPS 2016】——David Meir Blei
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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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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(2) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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统计最高奖得主、华盛顿大学教授【样本分割以外：重复使用数据时仍有效的推断】——丹妮拉·威滕
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【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
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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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【贝叶斯数据分析全打通(2)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【牛顿是如何发现泰勒级数（并没有告诉任何人）】
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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis
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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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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