[吉布斯采样器和MCMC] Gelfand and Smith (1990) 论文讨论第1部分—Jingchen Hu（Vassar College）
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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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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【贝叶斯学派还是频率学派，只能选一边吗？Bayesian or Frequentist, Which Are You? 】
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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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ChatGPT背后大佬【双重下降现象 The phenomenon of Deep Double Descent】—Ilya Sutskever
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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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【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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【什么是统计?What is Statistics? 】 —加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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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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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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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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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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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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【三门问题 Monty Hall Problem】
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杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们？KDD 2019 - 主题演讲】
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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【二维和三维中的随机游走本质上是不同的(马尔可夫链方法)】
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【华人统计学家一览和现况】
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【5个简单步骤解决任何递归问题 5 Simple Steps for Solving Any Recursive Problem】
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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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线性回归的统计学实现——置信区间、假设检验等
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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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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(2) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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【贝叶斯渐进理论】
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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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【统计最高奖得主访谈: 大数据时代的贝叶斯方法】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会
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国际数理统计学会前主席【高维因果推断High dimensional Causal Inference】—苏黎世联邦理工大学教授Peter Bühlman
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哥伦比亚大学统计和计算机科学系教授【深度指数族 Deep exponential families NIPS 2016】——David Meir Blei
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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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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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哈佛大学【在发展因果推断历程中的艰难Obstacles in the development of causal inference】—James Robins
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【人工智能的炒作】——迈克尔·乔丹Michael I. Jordan（加州大学）
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爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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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）