【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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【我是如何对科学家失去信任的】
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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【统计决策理论：风险函数】
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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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【证明 1+1=2】
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【贝叶斯渐进理论】
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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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【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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【统计显著性的发明史】
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【哈佛大学教授教你高级贝叶斯思维】——Joseph K. Blitzstein 约瑟夫·K·布利茨斯坦（哈佛大学应用统计专业教授）
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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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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）
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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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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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【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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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【强化学习(Reinforcement Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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【利用分割似然比检验进行普遍推断Universal inference using the split likelihood ratio test】
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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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【从任意概率分布中采样】
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【半监督学习(Semi-supervised Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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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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【无穷的无穷多个尺度】
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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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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【参数估计及习题讲解(1)】—何书元（首都师范大学）
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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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【针对小型、不平衡和异方差数据集的深度学习】——马腾宇（斯坦福大学）
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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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【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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【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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【高斯过程 Gaussian Processes】
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任何人都可用的自适应马可夫链蒙特卡洛算法 Adaptive MCMC For Everyone——Jeffrey S. Rosenthal
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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)
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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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【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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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢（清华大学）
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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman