【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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【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）
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【数据可视化一次教】
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普林斯顿大学【数据科学之父约翰·图基(John Tukey)访谈】
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恶补！学人工智能你必须要知道数据科学的这几种分布，正态分布/二项式分布/泊松分布/卡方分布/beta分布一次给你讲明白！绝对通俗易懂！！！
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【caret 软件包: 预测模型的统一界面】——马克斯-库恩 Max Kuhn
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【加速梯度下降: Accelerate Gradient Descent】
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统计推理和证据测量Statistical Reasoning and the Measurement of Evidence
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【统计推断】充分统计量1 Principle of data Deduction Sufficiency--Joseph C. Watkins
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【奇异值分解 Singular Value Decomposition (SVD)】——吉尔伯特-斯特朗 (Gilbert Strang)
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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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【关于高斯分布的一切：理论和应用】——张颢（清华大学）
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8.13双色球24093期数据分析预测推荐
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【《我的世界》极低概率事件：一个人能有多幸运】
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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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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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【实用的统计诊断方法(着重于受试者工作特征曲线ROC Curve)】——范德堡大学教授Frank Harrell
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【统计推断】完备性Completeness——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins.
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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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【统计的真相 你认可吗】——Larry Wasserman 拉里·A·沃瑟曼（卡内基梅隆大学）
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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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【凸优化一览】——瑞安·亚当斯 Ryan P. Adams（普林斯顿大学）
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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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【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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提升成绩必看【简单假设检验1 Simple Hypothesis】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【AdaPT： 利用辅助信息进行多重检验的动态方法】——雷理骅（斯坦福大学）
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哥伦比亚大学【循证实践是一条双向路Evidence-Based Practice Is a Two-Way Street】—Andrew Gelman
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matplotlib入门教程（二）--pyplot概述
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【如何总在Kaggle获胜 How to (almost) win at Kaggle】——基里-尼克尔 Kiri Nichol
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【海量遗传和基因组数据的统计分析 Statistical Analysis of Massive Genetic and Genomic Data】——林希虹
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【稀疏模型】——张潼（伊利诺伊大学）
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哈佛大学孟晓犁【大数据时代统计的仙境和悖论Statistical paradises and paradoxes in Big Data】
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【贝叶斯数据分析全打通(4)】——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
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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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【考研概率统计题串讲(1)】
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【马蹄形先验与深度学习】