【数据稀释 Data thinning】——Lucy Gao（英属哥伦比亚大学 UBC）
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【线性混合模型 Linear mixed effects models】
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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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【时间序列预测】——罗布-海德曼（Rob J Hyndman）
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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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【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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【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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【华人统计学家一览和现况】
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【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）
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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考研必考【假设检验】
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英属哥伦比亚大学UBC教授【你想知道的各种优化方法(1)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
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【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
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B站首发：重抽样和子抽样一次讲透
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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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【一次带你学会100+统计学概念】
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【数据科学-使用tidyverse实现数据可视化 Data Science-Data visualisation with the tidyverse】
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【各说各话的p值】
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密歇根大学：理解数据：导航统计、科学和AI，Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【还在用泰勒展开吗 试一试帕德近似吧】
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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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【CEO教你线性模型】——格蕾塔·库图伦科 Greta Cutulenco
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【高能物理里的统计推断】
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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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【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin（杜克大学）
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【经验贝叶斯的应用】——克里斯托弗·沃尔特斯 Christopher Walters
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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斯坦福大学【迁移学习：领域自适应 Transfer Learning：Domain Adaptation】——切尔西·芬（Chelsea Finn）
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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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【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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【逻辑回归、层次模型和混合模型中的弱信息先验】——安德鲁·盖尔曼 Andrew Gelman（哥伦比亚大学)
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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【用于预测的回归模型Regression Models for Prediction】—Andrew Gelman
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【完全新手友好的线性回归】——詹姆斯·斯科特 James Scott（德克萨斯大学）
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【贝叶斯因子:谁担心,谁不担心以及为什么 Bayes Factors: who’s worried, who’s not, and why】
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【对标LASSO、SCAD、MCP的Spike-and-Slab LASSO】——爱德华·乔治 Edward I. George
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杜克大学《大规模数据科学（大数据操作，第1课/共3课有视频）|Data Science at Scale》
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【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu（ASA:NSF:BLS Fellow。）