【布莱克-舒尔斯-墨顿模型 Black–Scholes–Merton model】—吳慶堂教授
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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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【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）
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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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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷（宾夕法尼亚大学）
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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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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
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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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【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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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
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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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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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【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)
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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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【贝叶斯可加回归树（Bayesian additive regression trees, BART）】——爱德华·乔治 Edward I. George
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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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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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【计量经济学入门】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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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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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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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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【无限宽度神经网络】
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【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）
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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢（清华大学）
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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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【统计决策理论：容许性、Stein效应、最小最大准则】
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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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【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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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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【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)