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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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YouTube 【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 (杜克大学韦斯特盖特决策科学杰出教授,也是亚马逊学者。他在麻省理工学院获得运筹学博士学位,在 IMPA 获得数理经济学硕士学位。他曾在 IBM Thomas J. Watson 研究中心获得 IBM Herman Goldstein 博士后奖学金。 Belloni 教授的研究兴趣是机器学习和统计、机制设计(如合同/拍卖)、优化及其应用。他的作品发表在经济学、运筹学和统计学领域的顶级期刊上。他是 2014-2016 年 F.M. Kirby 研究员,曾获 2007 年连续优化青年研究员竞赛奖和 INFORMS 2006 年 George Nicholson 学生论文奖二等奖。 他担任《统计年鉴》(Annals of Statistics)和《管理科学》(Management Science)的副主编,以及《运筹学》(机器学习和数据科学)的领域编辑。最后,他还为包括日间 MBA、周末 MBA 和 MQM 在内的各种课程讲授核心统计学和数据分析。) @徐芝兰
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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)
正则化Regularization I (一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
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
杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们?KDD 2019 - 主题演讲】
【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔(Michel Bierlaire)
【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin(杜克大学)
正则化Regularization II(一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP)
【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson(杜克大学)
【稀疏模型】——张潼(伊利诺伊大学)
【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)
【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
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
【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
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
【模型选择和模型平均】——张潼(伊利诺伊大学)
芝加哥大学教授【贝叶斯生成式人工智能 Generative AI for Bayes】——维罗妮卡·罗科娃 Veronika Rockova
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
差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
爱荷华州立大学【无信息先验 Non-informative prior】——贾拉德·尼米(Jarad Niemi)
斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
B站首发:重抽样和子抽样一次讲透
《模式识别与机器学习– PRML》作者,【图模型(1) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
【附源码】2024全网公认最通俗易懂的80个Python爬虫练手项目合集,超适合小白练手,简直比刷剧还爽!!——Python/爬虫/数据分析
【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)
加州大学计算遗传学教授,美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
【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)
【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断(ICML 2018)】
【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
终于!杜克招募实力球二代卡梅伦·布泽尔
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
(国外超火博主)变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu(ASA:NSF:BLS Fellow。)
【想学统计吗? 会赌博就行! 】
【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(1) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
爱荷华州立大学【贝叶斯线性回归 Bayesian linear regression】——贾拉德·尼米(Jarad Niemi )
【2024年数据分析】8小时学会数据分析、挖掘、清洗、可视化以及爬虫,从入门到项目实战(完整版)学会可做项目
【高维统计推断】