【麻省理工(MIT)博士答辩：可解释深度神经网络】——大卫·鲍（David Bau）
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【麻省理工-人工智能入门课】这真的是不花钱能看的内容吗！MIT世界顶级人工智能课程分享！【机器学习、深度学习】
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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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硕士论文答辩 - Cornell University
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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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西工大博士答辩感人致谢，评委潸然泪下
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统计最高奖得主【贝叶斯因果推理出了什么问题?Problems With Bayesian Causal Inference】—Larry Wasserman
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谷歌周彦祺: 大语言模型扩展——从幂律到稀疏性（GPT大模型训练方法系列【二】）
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【深度剖析：NeurIPS 2023 最佳论文奖论文 --大语言模型专题】——Sophia Yang（Anaconda公司资深数据科学家）
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【李宏毅机器学习2021】机器学习模型的可解释性 (Explainable ML)
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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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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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【迪哥谈AI】大模型可视化来了，再也不用担心黑盒看不懂了！23年全网最硬核最全面的大模型教程-强到离谱
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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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吴恩达《机器学习数学基础（线性代数/微积分）》mathematics-for-machine-learning（中英字幕）
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两次被会议拒稿,大四学生发表一作Nature Computational Science论文
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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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两个深度学习通用创新点，拿来即用
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研究生话题：对神经网络做了改进，发现效果提升显著，这种情况下可以发论文吗？？？
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【顶级计量经济学家带你手搓lasso, elastic net和SCAD(1)】——亚历山大-贝洛尼(Alexandre Belloni)
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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【社会强化学习】——娜塔莎·雅克
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我的博士答辩：西北大学计算机工程
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小张博士代尔夫特理工大学博士答辩
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打响蹭何教授热度的第一枪——品鉴高等量子力学课堂
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我的博士论文答辩会： MIT, 2018/6
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【海量遗传和基因组数据的统计分析 Statistical Analysis of Massive Genetic and Genomic Data】——林希虹
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【集中不等式 Concentration Inequalities】——杰拉尼·尼尔森 Jelani Osei Nelson（加州大学伯克利分校的埃塞俄比亚裔美
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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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斯坦福大学《博弈论2高级应用|Game Theory II: Advanced Applications》（中英字幕）
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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 | 卡内基梅隆大学【如果你只有一个数据点...】——詹姆斯·莱纳（James Leiner）
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MIT 计算机教育中缺失的一课 (中英双字幕)