京东 11.11 红包
【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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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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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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【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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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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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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【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）
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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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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【线性混合模型 Linear mixed effects models】
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【给大家展示你的大作，制作你的第一个R包吧 How to Create Your Own Package in RStudio】
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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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【因果推断】关于因果推断的一百个故事 100 Stories of Causal Inference——哥伦比亚大学教授Andrew Gelman
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【数据稀释 Data thinning】——Lucy Gao（英属哥伦比亚大学 UBC）
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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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【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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【多重检验派对邀请】——马修·斯蒂芬斯 Matthew Stephens
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【统计学家到底都在研究什么】
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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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B站首发：重抽样和子抽样一次讲透
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【华人统计学家一览和现况】
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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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【数据科学-使用tidyverse实现数据可视化 Data Science-Data visualisation with the tidyverse】
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【统计决策理论：风险函数】
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【一次带你学会100+统计学概念】
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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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【快速傅里叶变换 Fast Fourier Transform】——埃里克·德梅因 Erik Demaine（麻省理工学院）
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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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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【从任意概率分布中采样】
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【海量遗传和基因组数据的统计分析 Statistical Analysis of Massive Genetic and Genomic Data】——林希虹
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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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流式细胞术-数据分析（上）
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【线性规划 Linear Programming】