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【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)
【高斯过程 Gaussian Processes】
【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢(清华大学)
【贝叶斯渐进理论】
【马尔可夫链蒙特卡罗方法(1) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学)
熟记19乘法表的三大红利
【陶哲轩7岁时满分的数学考试解答】
【统计显著性的发明史】
【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】
【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)
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
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复(Sparse Recovery)】——张颢(清华大学)
【关于高斯分布的一切:理论和应用】——张颢(清华大学)
【牛顿-皮普斯问题: 牛顿错了?】
【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)
【NP-hard的极简定义】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd(斯坦福大学)
【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li(加州大学)
【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi(滑铁卢大学)
【DID实战】30分钟用stata复现顶刊AER论文!
斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
【精读】基本无害的计量经济学——Chapter 3(8)
【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin(杜克大学)
【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)
【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
【多层线性模型】
【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
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
考研必考【假设检验】
【马蹄形先验与深度学习】
【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)
【实分析:积分理论一览】—韩邦先
【《我的世界》极低概率事件:一个人能有多幸运】
【通过最优最小二乘法为超高维回归筛选变量】——Xiangyu Wang
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青(普林斯顿大学)
【数据稀释 Data thinning】——Lucy Gao(英属哥伦比亚大学 UBC)
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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)