京东 11.11 红包
【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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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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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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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【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）
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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【因果推断】关于因果推断的一百个故事 100 Stories of Causal Inference——哥伦比亚大学教授Andrew Gelman
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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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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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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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【还在用泰勒展开吗 试一试帕德近似吧】
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【无限宽度神经网络】
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【用R和C++讲解并行运算】——Samuel W.K. Wong （滑铁卢大学）
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B站首发：重抽样和子抽样一次讲透
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【NP-hard的极简定义】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【针对小型、不平衡和异方差数据集的深度学习】——马腾宇（斯坦福大学）
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【数据科学-使用tidyverse实现数据可视化 Data Science-Data visualisation with the tidyverse】
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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大学生代课可以有多离谱
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【半监督学习(Semi-supervised Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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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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【影响函数(Influence function)告诉你大语言模型的生成机制】
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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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【随机过程期末救命课】—张颢（清华大学）
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(3) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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【统计最高奖得主访谈: 大数据时代的贝叶斯方法】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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贝叶斯超级大佬【针对复杂的大数据的大规模贝叶斯推断】—杜克大学杰出教授David Dunson
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【不确定性量化: 回顾和一些开放性问题】——Aad van der Vaart 阿德·范德沃特（莱顿大学）
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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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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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【当统计遇上计算: 一些有意思的问题和挑战】——蔡天文 T. Tony Cai（宾夕法尼亚大学）
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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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【快速傅里叶变换 Fast Fourier Transform】——埃里克·德梅因 Erik Demaine（麻省理工学院）
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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis