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美国三院院士/机器学习超级大佬【贝叶斯学派还是频率学派，只能选一边吗？Bayesian or Frequentist, Which Are You? 】
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美国科学院院士、IMS前主席【因果推断Causal Inference】——郁彬（加州大学伯克利分校统计系主任）
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统计最高奖得主【非参数方法的缺陷Pitfall of Nonparametric Methods 】—Larry Wasserman
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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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统计最高奖得主【稀疏估计中令人不愉快的性质Unpleasant Properties of Sparse Estimators(e.g. Lasso)】
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美国科学院院士/IMS前主席郁彬【利用lasso方法的特征选择Feature Selection Through Lasso】
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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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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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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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哥伦比亚大学天文学教授【蒙特卡洛马尔可夫链MCMC分析初学者指南】—David Kipping
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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【什么是统计?What is Statistics? 】 —加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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统计 | 牛津大学机器学习教授、谷歌DeepMind首席研究科学家【重要性取样 Importance sampling】—Nando de Freitas
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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【统计学中最奇怪的悖论——斯坦因悖论 The weirdest paradox in statistics - Stein's Paradox】
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【二维和三维中的随机游走本质上是不同的(马尔可夫链方法)】
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统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法：模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick（从事机器学习和贝叶斯推断）
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【讨论会：机器学习的未来】——迈克尔·乔丹 Michael I. Jordan（美国三院院士、机器学习超级大佬、加州大学伯克利分校教授）
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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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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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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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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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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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【在顶级研究团队是什么感受？听美女科学家讲在DeepMind工作和在Google Brain(谷歌大脑)工作的不同】
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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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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
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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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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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“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学教授【高维协方差结构的统计推断(1) 】—T. Tony Cai
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
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统计最高奖"考普斯会长奖"得主【用于预测的回归模型Regression Models for Prediction】—Andrew Gelman
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【硕士/博士申请 讨论会——华盛顿大学统计系及生物统计系】
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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(1) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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哈佛大学【在发展因果推断历程中的艰难Obstacles in the development of causal inference】—James Robins
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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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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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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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卡内基梅隆大学计算机系教授【通过指数族建立混合图模型 Mixed Graphical Models via Exponential Families】
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合作开发了概率博弈论框架被大家熟知为E-value【置信区间、显著性检验和p-hacking的起源】——Glenn Shafer（格伦·谢弗）