【斯坦福教授教你压缩估计、经验贝叶斯和错误发现率控制】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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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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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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【我不敢相信贝叶斯深度学习没有更好】——塞巴斯蒂安-诺沃津（Sebastian Nowozin）
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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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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【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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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【惩罚估计】——邹晖（明尼苏达大学）
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美国科学院院士、IMS前主席【因果推断Causal Inference】——郁彬（加州大学伯克利分校统计系主任）
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多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
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【我是如何对科学家失去信任的】
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【一次带你打通关统计推断基础(2)】——威尔·菲西安（Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授）
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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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
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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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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(2) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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统计【经验分布和经验过程简史】
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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爱荷华州立大学【无信息先验 Non-informative prior】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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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
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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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哈佛大学【在发展因果推断历程中的艰难Obstacles in the development of causal inference】—James Robins
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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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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
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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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滑铁卢计算机系和统计系教授【从BERT到GPT】——阿里·戈德西（Ali Ghodsi）
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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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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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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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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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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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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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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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【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——（哈佛大学 | 普林斯顿大学）
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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【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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s斯坦福经济学许教授：对制度和产权的科学分析
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【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会