【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu（ASA:NSF:BLS Fellow。）
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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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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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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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合作开发了概率博弈论框架被大家熟知为E-value【置信区间、显著性检验和p-hacking的起源】——Glenn Shafer（格伦·谢弗）
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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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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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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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【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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多伦多大学【统计最高奖得主回答网友对统计的迷思】——杰弗里·罗森塔尔（Jeffrey Rosenthal）
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爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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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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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【贝叶斯渐进理论】
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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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【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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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、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
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【坐标下降法 Coordinate Descent】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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[吉布斯采样器和MCMC] Gelfand and Smith (1990) 论文讨论第1部分—Jingchen Hu（Vassar College）
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【如何总在Kaggle获胜 How to (almost) win at Kaggle】——基里-尼克尔 Kiri Nichol
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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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加州大学洛杉矶分校统计系讲师【自助法做假设检验 Bootstrap Hypothesis Tests】——Miles Chen
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【fused lasso和加性模型 fused lasso and additive model】——丹妮拉·威滕（Daniela Witten）
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【重要性采样R演示 Importance Sampling R Demo】
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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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【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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【统计书里的人跳出来教你似然和充分性】——戴维·哈罗德·布莱克韦尔（David Blackwell）
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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
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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe