【社区发现（Community Detection）AOS论文解读】
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读研三年最全规划，少走弯路，保平安毕业～
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【普林斯顿大学本科生最佳论文答辩】
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【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo，MCMC) 】——张颢（清华大学）
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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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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【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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【计量经济学入门】
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2023数学建模国赛C题论文解读—摘要
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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任何人都可用的自适应马可夫链蒙特卡洛算法 Adaptive MCMC For Everyone——Jeffrey S. Rosenthal
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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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美国科学院院士/IMS前主席郁彬【利用lasso方法的特征选择Feature Selection Through Lasso】
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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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【带你一窥数学博士资格考】
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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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斯坦福大学【迁移学习：领域自适应 Transfer Learning：Domain Adaptation】——切尔西·芬（Chelsea Finn）
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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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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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【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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【硕士/博士申请 讨论会——华盛顿大学统计系及生物统计系】
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研究生第一课—文献高效阅读工具UPDF
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【机器学习应用的落地】——常虹（中国科学院大学）
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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——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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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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美国科技业工作分享
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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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【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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自从学会抄，一年轻松发5篇综述SCI，B站公认最好的【SCI论文写作教程】26讲全！基本套路+实操演示，包含所有干货内容！-论文/SCI论文/毕业论文
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【美女科学家带你走进生物信息学】——Maria Nattestad 玛丽亚·纳特斯塔德（冷泉港实验室生物信息博士）
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【哈佛大学教授教你高级贝叶斯思维】——Joseph K. Blitzstein 约瑟夫·K·布利茨斯坦（哈佛大学应用统计专业教授）
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【考研435分】9月份只要完成这些任务就可以了！不要焦虑
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统计 | 哈佛大学【似然悖论 A Likelihood Paradox】——孟晓犁
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
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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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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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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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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)