【计量经济学入门】
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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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【贝叶斯渐进理论】
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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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熟记19乘法表的三大红利
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【陶哲轩7岁时满分的数学考试解答】
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【统计显著性的发明史】
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【给大家展示你的大作，制作你的第一个R包吧 How to Create Your Own Package in RStudio】
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【抛硬币到底有多随机】——佩尔西·戴康尼斯 Persi Diaconis（斯坦福大学统计学教授、职业魔术师、证明了完美的洗牌至少要洗七次）
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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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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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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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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【牛顿-皮普斯问题: 牛顿错了?】
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【统计最坏情况分析理论(Minimax Theory)】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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【NP-hard的极简定义】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi（滑铁卢大学）
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【DID实战】30分钟用stata复现顶刊AER论文！
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斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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【精读】基本无害的计量经济学——Chapter 3(8)
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【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin（杜克大学）
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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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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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【多层线性模型】
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【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
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160集全【一年级计算】视频+PDF习题 北大名师手把手教你练计算
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考研必考【假设检验】
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【马蹄形先验与深度学习】
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【顶级计量经济学家带你手搓lasso, elastic net和SCAD(1)】——亚历山大-贝洛尼(Alexandre Belloni)
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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【通过最优最小二乘法为超高维回归筛选变量】——Xiangyu Wang
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青（普林斯顿大学）
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【数据稀释 Data thinning】——Lucy Gao（英属哥伦比亚大学 UBC）
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【冒死上传】25届赵显礼暑期付费课程大合集分享！全网最全完整版！从基础到精通！全程干货无废话！！
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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）