【牛顿是如何发现泰勒级数（并没有告诉任何人）】
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剑桥大学：从牛顿到霍金的科学传奇
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【在顶级研究团队是什么感受？听美女科学家讲在DeepMind工作和在Google Brain(谷歌大脑)工作的不同】
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【谷歌数据科学家的一天】
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美国三院院士/机器学习超级大佬【机器学习的隐患The pitfalls of Machine Learning】—Michael I. Jordan
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谷歌大脑高级研究科学家【任何人可用的可解释性Interpretability For Everyone 】—Been Kim
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【科学中并没有多少科学】——桑德·格林兰 (Sander Greenland)
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【统计学中最奇怪的悖论——斯坦因悖论 The weirdest paradox in statistics - Stein's Paradox】
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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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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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【一个数学定理有可能揭示出宇宙的本质性秘密吗？｜皮克定理｜面积可以量子化吗？】
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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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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin（杜克大学）
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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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【抽样调查1】Statistics Study design : surveys and random samples—杜克大学系主任Jerry Reiter
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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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美国科学院院士、IMS前主席【因果推断Causal Inference】——郁彬（加州大学伯克利分校统计系主任）
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378.9Tb/s！日本是怎么用一根普通光纤，搞出有史以来最快网速的？
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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【两分钟告诉你为什么拓扑学家分不清甜甜圈和咖啡杯？Why Topologists Can't Tell a Donut From a Coffee Cup？】—
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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学教授【高维协方差结构的统计推断(1) 】—T. Tony Cai
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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)