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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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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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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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贝叶斯超级大佬【针对复杂的大数据的大规模贝叶斯推断】—杜克大学杰出教授David Dunson
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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多伦多大学孙强副教授：用统计学让AI变得可信
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统计 | 曾是谷歌高级研究科学家，将于2024年1月加入华盛顿大学计算机系任助理教授【麻省理工MIT博士答辩】——Natasha Jaques
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微软研究院首席研究员【变分推断,变分自编码器和标准化流】——Rianne van den Berg
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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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【高维统计推断】
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统计 | 牛津大学机器学习教授、谷歌DeepMind首席研究科学家【重要性取样 Importance sampling】—Nando de Freitas
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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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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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统计最高奖得主、华盛顿大学教授【图模型结构的学习 Learning the Structure of a Graphical Model】——丹妮拉·威滕
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合作开发了概率博弈论框架被大家熟知为E-value【置信区间、显著性检验和p-hacking的起源】——Glenn Shafer（格伦·谢弗）
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【重要性采样R演示 Importance Sampling R Demo】
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统计最高奖"考普斯会长奖"得主【用于预测的回归模型Regression Models for Prediction】—Andrew Gelman
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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【共形预测Conformal Prediction】—加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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200集入门到起飞！一口气学完线性回归、逻辑回归、决策树、深度学习神经网络、支持向量机、聚类分析、贝叶斯、集成算法等十二大机器学习算法！真的比刷剧还爽！
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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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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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(2) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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【统计推断】最大似然估计1 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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用统计让AI变得可信
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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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卡内基梅隆大学统计和机器学习系教授【"通用"的统计推断方法和统计里的绿巨人浩克】——西瓦拉曼 ·巴拉克里希南（Sivaraman Balakrishnan）
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芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
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众多统计最高奖得主的导师【教你论文写作Writing in the Sciences】—斯坦福大学教授Bradley Efron
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【华人统计学家一览和现况】
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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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【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
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7天快速从入门到精通，学习Excel+可视化+数据分析，这一套课程就够！
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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(1) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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斯坦福大学统计系和计算机科学系教授【针对独立和相关数据的随机梯度MCMC】——Emily Fox