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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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Y 【马尔可夫链蒙特卡罗方法(2) (Markov chain Monte Carlo,MCMC) 】——张颢(清华大学) @徐芝兰 @BuddyBG @AI深度学渣 @R与统计
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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢(清华大学)
【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢(清华大学)
【一次带你刷完随机变量的各种收敛、中心极限定理和大数定律】——张颢(清华大学)
【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢(清华大学)
熟记19乘法表的三大红利
【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢(清华大学)
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【递归最小二乘和奇异值分解 Recursive Least Square and SVD】——张颢(清华大学)
240集全【五年级计算】PDF资料 北大硕士教你练计算
【一阶二阶优化与次梯度】——张颢(清华大学)
240集全【六年级计算】PDF资料 北大硕士教你练计算
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
160集全【三年级计算】视频+PDF习题 北大名师手把手教你练计算
【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)
【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)
【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)
【概率图模型的一切】—常虹(中国科学院大学)
哥伦比亚大学天文学教授【蒙特卡洛马尔可夫链MCMC分析初学者指南】—David Kipping
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
多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
【随机过程期末救命课】—张颢(清华大学)
【贝叶斯渐进理论】
【实分析:测度论一览】—韩邦先
【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
【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)
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
【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)
【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】
哈佛大学孟晓犁【全套马尔可夫链蒙特卡洛算法The full Monte Carlo--A live performance with stars】
【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)
【稀疏模型】——张潼(伊利诺伊大学)
160集全【四年级计算】视频+PDF习题 北大名师手把手教你练计算
【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
IMS fellow、ASA fellow【用于大数据分析的迭代蒙特卡罗方法最新进展】—Faming Liang
【一次带你学会100+统计学概念】
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
【统计显著性的发明史】
【约束最小二乘(2)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd(斯坦福大学)
【数学教授修投影屏幕(Math Professor Fixes Projector Screen)】
【统计学家到底都在研究什么】