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【人工智能如何让我们失望,以及经济学如何帮助我们】——迈克尔·乔丹 Michael I. Jordan(加州大学)
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YouTube 【人工智能如何让我们失望,以及经济学如何帮助我们 How AI Fails Us, and How Economics Can Help】——迈克尔·乔丹Michael I. Jordan(加州大学伯克利分校教授,美国三院院士、机器学习超级大佬) @徐芝兰 @BuddyBG @AI深度学渣 可参考这两篇论文的解读视频 1. https://www.bilibili.com/video/BV1wC4y1C7u3/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=69aa7b1394f57870be66b4fe5452d42a 2. https://www.bilibili.com/video/BV1GQ4y1w7Mt/?spm_id_from=333.999.0.0
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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾(Donald Bruce Rubin)
【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢(清华大学)
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
多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
【一次带你打通关统计推断基础(1)】——威尔·菲西安(Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授)
正则化Regularization I (一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
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【我是如何对科学家失去信任的】
【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)
【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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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
【无限宽度神经网络】
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麻省理工【针对因果效应和处理效应的双重机器学习Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects】
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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
【无穷的无穷多个尺度】
【高斯过程 Gaussian Processes】
建立对数据科学深刻的统计思考Building Deep Statistical Thinking for Data Science—哈佛大学教授孟晓犁
【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
【算法交易和机器学习Algorithmic Trading and Machine Learning】—宾夕法尼亚大学教授Michael Kearns
【一次带你刷完随机变量的各种收敛、中心极限定理和大数定律】——张颢(清华大学)
卡内基梅隆大学统计和机器学习系教授【"通用"的统计推断方法和统计里的绿巨人浩克】——西瓦拉曼 ·巴拉克里希南(Sivaraman Balakrishnan)
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【实分析:测度论一览】—韩邦先
【经验贝叶斯的应用】——克里斯托弗·沃尔特斯 Christopher Walters
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【广义LASSO问题及其对偶和KKT条件】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani(加州大学伯克利分校统计教授)
麻省理工大学【MTP2 让您梦想成真 Your Dreams May Come True with MTP2】——Caroline Uhler
【假设检验的几何分析 Geometric analysis of hypothesis testing】——魏玉婷(宾夕法尼亚大学)
【似然比检验(2) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
【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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【贝叶斯 VS 频率学派: 斯通悖论 (Stone’s Paradox)】——拉里·沃瑟曼 Larry Wasserman
【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd(斯坦福大学)