【C++入门课 (lecture part) ：递归】
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【C++入门习题课 (tutorial part) ：递归】
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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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【贝叶斯渐进理论】
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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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【贪婪算法与压缩感知理论】—张颢（清华大学）
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麻省理工大学【通过基于置换的算法进行因果推断Causal inference through permutation-based algorithms】
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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【迁移学习：领域自适应 Transfer Learning：Domain Adaptation】——切尔西·芬（Chelsea Finn）
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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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巴黎第九大学【贝叶斯近似计算(2) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——克里斯蒂安·罗伯特
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【概率图模型的一切】—常虹（中国科学院大学）
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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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【无穷的无穷多个尺度】
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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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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【跟Kaggle第一名学习Kaggle比赛策略】——Owen Zhang
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【清华C语言】最高学府内部C语言课程！2024最新c语言教程，9小时动画讲解！c语言 C语言 C语言学习 c语言零基础 c语言指针 C语言基础入门 c语言速成
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【从任意概率分布中采样】
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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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【深度高斯过程 (Deep Gaussian Processes)】
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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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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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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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【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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【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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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【无限宽度神经网络】
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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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【错误发现率平滑(FDR smoothing)方法】——詹姆斯·斯科特 James Scott
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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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【强化学习(Reinforcement Learning)】——常虹（中国科学院大学）
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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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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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【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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Modbus协议
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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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【凸优化基础、线性规划和内点法】——张颢（清华大学）
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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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【非参数回归】——瑞恩·J·提布希拉尼 Ryan Tibshirani（卡内基梅隆大学）