【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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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高中地理选择性必修一——地方时、区时、日期的计算（专项练习）
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【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【数据可视化一次教】
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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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【支持向量机和核方法 SVM and Kernel】——张颢（清华大学）
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【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷（宾夕法尼亚大学）
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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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【一致最小方差无偏估计Best Estimators】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【美女科学家带你走进生物信息学】——Maria Nattestad 玛丽亚·纳特斯塔德（冷泉港实验室生物信息博士）
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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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【caret 软件包: 预测模型的统一界面】——马克斯-库恩 Max Kuhn
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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
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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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【统计显著性的发明史】
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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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里兰逐梦探索营点亮你的孩子！——斯坦福蒋里博士
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【图灵奖得主、算法分析之父 高德纳 为你解答世间万物】——高德纳（Donald Ervin Knuth，唐纳德·尔文·克努斯）
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）
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加拿大数据科学研究主席【函数型数据分析入门Introduction for Functional Data Analysis】—Jiguo Cao
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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【那些年基因组学里的统计错误】—李婧翌 Jingyi Jessica Li（加州大学）
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【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】
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1/x 完整循环小数解（第三集）
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【AdaPT： 利用辅助信息进行多重检验的动态方法】——雷理骅（斯坦福大学）
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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu（ASA:NSF:BLS Fellow。）
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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