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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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Y 【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红 清华大学丘成桐数学科学中心教授。1996年从耶鲁大学获得统计学博士学位,2010年成为IMS的Fellow ,是ASA、IMS、ISI的会员,2001年荣获NSF的 CAREER 奖。他曾担任Journal of Statistical Planning and Inference、 Annals、Statistica Sinica的副编辑,现为Statistics Surveys、 Annals of Institute of Statistical Mathematics的副编辑。已公开发表论文70余篇(其中在统计学、计量经济学的国际顶级期刊Annals、JRSSB、JASA、Biometrika、JOE上发表论文近20篇)。其研究兴趣是:模型选择与模型组合,高维数据分析,组合预测,个性化医学统计,带有协变量的Multi-Armed Bandit(MAB)问题等。
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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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巴黎第九大学【贝叶斯近似计算(2) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——克里斯蒂安·罗伯特
【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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【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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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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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢(清华大学)
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢(清华大学)
【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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【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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【实分析:积分理论一览】—韩邦先
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【我是如何对科学家失去信任的】
240集全【五年级计算】PDF资料 北大硕士教你练计算
【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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【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢(清华大学)
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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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