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【布莱克-舒尔斯-墨顿模型 Black–Scholes–Merton model】—吳慶堂教授
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【布莱克-舒尔斯-墨顿模型 Black–Scholes–Merton model】—吳慶堂教授 @徐芝兰 @BuddyBG @AI深度学渣 @R与统计
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【计量经济学:工具变量 (instrumental variables)】
【贝叶斯数据分析全打通(3)】——宋心远(香港中文大学统计系教授)
【概率图模型的一切】—常虹(中国科学院大学)
【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢(清华大学)
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
巴黎第九大学【贝叶斯近似计算(2) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——克里斯蒂安·罗伯特
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
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
【稀疏模型】——张潼(伊利诺伊大学)
斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
正则化Regularization I (一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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】
【神经科学中的统计思维 Statistical Thinking in Neuroscience】—罗伯特·卡斯Robert E. Kass (卡内基梅隆大学)
【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)
【高斯过程 Gaussian Processes】
【贝叶斯可加回归树(Bayesian additive regression trees, BART)】——爱德华·乔治 Edward I. George
【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢(清华大学)
多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
【计量经济学入门】
【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei(卡内基梅隆大学)
【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)
斯坦福大学【迁移学习:领域自适应 Transfer Learning:Domain Adaptation】——切尔西·芬(Chelsea Finn)
【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani(卡内基梅隆大学)
普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
【实分析:测度论一览】—韩邦先
【无限宽度神经网络】
【AdaPT: 利用辅助信息进行多重检验的动态方法】——雷理骅(斯坦福大学)
【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢(清华大学)
【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
【统计决策理论:容许性、Stein效应、最小最大准则】
【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
【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)
【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢(清华大学)
【因果推理的必要概念: 非凡的历史】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin (哈佛大学)