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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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YouTube 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 (Christian P. Robert 是法国统计学家,是法国巴黎第九大学教授和华威大学统计系兼职教授。他还是法国大学研究所 (IUF) 的高级会员以及巴黎萨克雷经济与统计研究中心 (CREST) 统计实验室的成员。擅长贝叶斯统计和蒙特卡罗方法。) @徐芝兰
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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)
【贝叶斯网络 Bayesian Network】
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
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
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
【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
统计最高奖得主、华盛顿大学教授【图模型结构的学习 Learning the Structure of a Graphical Model】——丹妮拉·威滕
【高斯过程 Gaussian Processes】
统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米(Jarad Niemi)
统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等十二大机器学习算法!通俗易懂
【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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
加州大学计算遗传学教授,美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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
普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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】
正则化Regularization II(一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
统计最高奖得主、华盛顿大学教授【样本分割以外:重复使用数据时仍有效的推断】——丹妮拉·威滕
B站首发:重抽样和子抽样一次讲透
统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法:模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick(从事机器学习和贝叶斯推断)
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
【贝叶斯估计Bayes Estimation】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
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
【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔(Michel Bierlaire)
贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
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)】
统计 | 卡内基梅隆大学【如果你只有一个数据点...】——詹姆斯·莱纳(James Leiner)
【二维和三维中的随机游走本质上是不同的(马尔可夫链方法)】
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu
美国三院院士/机器学习超级大佬【什么是统计?What is Statistics? 】 —加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢(清华大学)
【MCMC vs. Variational Inference】——Yi an Ma (加州大学圣地亚哥分校计算机系教授)
哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(1) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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
【低秩矩阵 Low-Rank Matrices】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)