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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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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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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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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【比较不同数据分析手段的统计评估方法】—唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin（哈佛大学）
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弹性力学 清华大学·冯西桥教授
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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【贝叶斯渐进理论】
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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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【使用GLMNET package演示线性稀疏模型 Sparse Linear Models with demonstrations using GLMNET】
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【我是如何对科学家失去信任的】
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【统计显著性的发明史】
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【约束最小二乘(2)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【快速傅里叶变换 Fast Fourier Transform】——埃里克·德梅因 Erik Demaine（麻省理工学院）
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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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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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【统计学家到底都在研究什么】
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【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——（哈佛大学 | 普林斯顿大学）
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B站首发：重抽样和子抽样一次讲透
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【教职应聘讲座：稀疏回归的分布式估计和推理】——Yuekai Sun（密歇根大学）
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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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【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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【三门问题 Monty Hall Problem】
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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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【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
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普渡博士答辩【图聚类的优化框架 Optimization Frameworks for Graph Clustering】
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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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【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【牛顿是如何发现泰勒级数（并没有告诉任何人）】
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【为什么最小二乘(OLS)风格不好】—唐纳德·布鲁斯·鲁宾 Donald Bruce Rubin（哈佛大学）
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【E值在多重假设检验中的用处】——阿迪亚·拉姆达斯 Aaditya Ramdas（卡内基梅隆大学）
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杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们？KDD 2019 - 主题演讲】
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【线性代数不代数】
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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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【CEO教你自助法】——格蕾塔·库图伦科 Greta Cutulenco
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【统计决策理论：风险函数】
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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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【行列式的几何意义】
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【对标LASSO、SCAD、MCP的Spike-and-Slab LASSO】——爱德华·乔治 Edward I. George