建立对数据科学深刻的统计思考Building Deep Statistical Thinking for Data Science—哈佛大学教授孟晓犁
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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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统计：性感的代名词吗？Statistics: The New Sexy? ——斯坦福大学教授Rob Tibshirani
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【贝叶斯渐进理论】
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【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
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【贝叶斯数据分析全打通(4)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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统计最高奖"考普斯会长奖"得主【用于预测的回归模型Regression Models for Prediction】—Andrew Gelman
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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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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
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贝叶斯超级大佬【针对复杂的大数据的大规模贝叶斯推断】—杜克大学杰出教授David Dunson
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【贝叶斯数据分析全打通(2)】——宋心远（香港中文大学统计系教授）
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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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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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【V 统计量和 U 统计量入门 Introduction to V and U Statistics】——李婧翌
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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
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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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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学教授【高维协方差结构的统计推断(1) 】—T. Tony Cai
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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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统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
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芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
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差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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谷歌大脑高级研究科学家【任何人可用的可解释性Interpretability For Everyone 】—Been Kim
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统计最高奖得主【稀疏估计中令人不愉快的性质Unpleasant Properties of Sparse Estimators(e.g. Lasso)】
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门1 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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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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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学教授【用于大规模双样本推断的协变量辅助排序和筛选】——蔡天文
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量完结和自助法理论入门 U Statistic and Bootstrap】——李婧翌
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ChatGPT背后大佬【双重下降现象 The phenomenon of Deep Double Descent】—Ilya Sutskever
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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【在顶级研究团队是什么感受？听美女科学家讲在DeepMind工作和在Google Brain(谷歌大脑)工作的不同】
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【神经科学中的统计思维 Statistical Thinking in Neuroscience】—罗伯特·卡斯Robert E. Kass (卡内基梅隆大学)
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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【用于大规模机器学习的张量方法】—阿尼玛什雷*阿南德库玛
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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【数学家 解析 数学电影】
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斯坦福大学【是否存在真正的随机性？ Is there real randomness?】——Persi Diaconis