【坐标下降法 Coordinate Descent】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani
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【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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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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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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【MCMC vs. Variational Inference】——Yi an Ma （加州大学圣地亚哥分校计算机系教授）
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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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【一次带你打通关统计推断基础(1)】——威尔·菲西安（Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授）
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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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【时间序列预测】——罗布-海德曼（Rob J Hyndman）
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【贝叶斯数据分析全打通(2)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
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【各说各话的p值】
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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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【Lasso在癌症检测中的应用和一些新的选择性推理工具】——罗伯特·蒂布希拉尼Robert Tibshirani（斯坦福大学）
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【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu（ASA:NSF:BLS Fellow。）
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【当统计遇上计算: 一些有意思的问题和挑战】——蔡天文 T. Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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【联邦学习中的异质性 On Heterogeneity in Federated Learning】——弗吉尼亚-史密斯（Virginia Smith）
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【经验贝叶斯的应用】——克里斯托弗·沃尔特斯 Christopher Walters
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【华人统计学家一览和现况】
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【集中不等式 Concentration Inequalities】——杰拉尼·尼尔森 Jelani Osei Nelson（加州大学伯克利分校的埃塞俄比亚裔美
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【NHANES系列】第四讲 NHANES数据的整理及实操（上）
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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『头脑特工队2』截止06.30 8点半，上映第10天，电影票房超1亿（不包含服务费）
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【广义计数分割 Generalized count splitting】——安娜·纽菲尔德 Anna Neufeld
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【fused lasso和加性模型 fused lasso and additive model】——丹妮拉·威滕（Daniela Witten）
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【贝叶斯数据分析全打通(4)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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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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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）