【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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【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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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
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【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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麻省理工大学【通过基于置换的算法进行因果推断Causal inference through permutation-based algorithms】
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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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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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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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【通过最优最小二乘法为超高维回归筛选变量】——Xiangyu Wang
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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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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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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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【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青（普林斯顿大学）
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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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【证明 1+1=2】
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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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【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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【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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【AdaPT： 利用辅助信息进行多重检验的动态方法】——雷理骅（斯坦福大学）
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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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【从任意概率分布中采样】
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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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【我是如何对科学家失去信任的】
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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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）
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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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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
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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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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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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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【模型选择和模型平均】——张潼（伊利诺伊大学）