【线性规划 Linear Programming】
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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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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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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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【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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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【半监督学习(Semi-supervised Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青（普林斯顿大学）
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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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【统计里的大海捞针法】—蔡天文 Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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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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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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【我是如何对科学家失去信任的】
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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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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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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【计量经济学入门】
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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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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【神经科学中的统计思维 Statistical Thinking in Neuroscience】—罗伯特·卡斯Robert E. Kass (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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【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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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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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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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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【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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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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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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【无限宽度神经网络】
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麻省理工【针对因果效应和处理效应的双重机器学习Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects】
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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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240集全【六年级计算】PDF资料 北大硕士教你练计算
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【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)
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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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【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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【一次性把握多元微积分的精髓】
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【高维统计推断】