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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《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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【AI大模型教程】华为大佬600分带你吃透ai大模型实战（LLM+RAG系统+GPT-4o+OpenAI）从理论到实战，2024最新版（附学习路线图+笔记）！！
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统计 | 卡内基梅隆大学【如果你只有一个数据点...】——詹姆斯·莱纳（James Leiner）
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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(2) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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多伦多大学计算机科学系教授【对神经常微分方程的反思 Reflecting on Neural ODEs】——大卫·杜维诺 David Duvenaud
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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机器学习入门到精通！回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十大机器学习算法一口气学完！人工智能/机器学习/深度学习/AI
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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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【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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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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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【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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(超爽中英!) 2024公认最全的【吴恩达大模型LLM】系列教程！附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI
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前方高能，这27个变态AI，一定要偷偷用起来！
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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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【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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曾是苹果公司特别项目组机器学习负责人、Google Brain的研究科学家【生成对抗网络(GAN)】——Ian Goodfellow
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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）
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斯坦福大学统计系和计算机科学系教授【针对独立和相关数据的随机梯度MCMC】——Emily Fox
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用AI做了一份4W的PPT，AI PPT的流程和方法全在这里
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【因果树 Causal Trees】——吉多·威廉默斯·因本斯（Guido Wilhelmus Imbens）
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微软研究院首席研究员【变分推断,变分自编码器和标准化流】——Rianne van den Berg
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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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【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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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?
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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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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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滑铁卢计算机系和统计系教授【从BERT到GPT】——阿里·戈德西（Ali Ghodsi）
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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统计最高奖得主、华盛顿大学教授【样本分割以外：重复使用数据时仍有效的推断】——丹妮拉·威滕
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我在B站上大学!【完整版-麻省理工-微积分重点】全18讲！学数学不看的微积分课程，看完顺滑一整年。_人工智能数学基础/机器学习/微积分/麻省理工/高等数学
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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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斯坦福大学【是否存在真正的随机性？ Is there real randomness?】——Persi Diaconis
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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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【不平衡数据综述】——辛西娅·鲁丁 Cynthia Rudin（杜克大学）
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统计【经验分布和经验过程简史】
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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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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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哥伦比亚大学统计和计算机科学系教授【深度指数族 Deep exponential families NIPS 2016】——David Meir Blei