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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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【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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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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】
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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin（杜克大学）
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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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【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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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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【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
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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
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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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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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【模型选择和模型平均】——张潼（伊利诺伊大学）
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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
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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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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
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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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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B站首发：重抽样和子抽样一次讲透
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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(1) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【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
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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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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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【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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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【关于贝叶斯方法的误解 Myths and misconceptions about Bayesian methods】
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终于！杜克招募实力球二代卡梅伦·布泽尔
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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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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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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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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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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
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爱荷华州立大学【贝叶斯线性回归 Bayesian linear regression】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi )
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【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
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【高维统计推断】