【沃瑟斯坦度量的估计Estimating the Wasserstein Metric 】—纽约大学教授Jonathan Niles Weed
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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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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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【谁更疯狂:贝叶斯还是费雪 (Who is Crazier: Bayes or Fisher?)】——孟晓犁（哈佛大学）
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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）
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贝叶斯超级大佬【针对复杂的大数据的大规模贝叶斯推断】—杜克大学杰出教授David Dunson
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【针对高维逻辑回归的现代最大似然估计理论】—哈佛大学助理教授 Pragya Sur
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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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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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众多统计最高奖得主的导师【教你论文写作Writing in the Sciences】—斯坦福大学教授Bradley Efron
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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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国际数理统计学会前主席【高维因果推断High dimensional Causal Inference】—苏黎世联邦理工大学教授Peter Bühlman
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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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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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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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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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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【统计推断】最大似然估计1 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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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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斯坦福大学【为什么马尔可夫发明马尔可夫链？Why did Markov invent Markov Chains?】—Persi Diaconis
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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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哥伦比亚大学【比双重差分法更好 Better than difference-in-differences】——Andrew Gelman
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【贝叶斯渐进理论】
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哈佛大学孟晓犁【全套马尔可夫链蒙特卡洛算法The full Monte Carlo--A live performance with stars】
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统计：性感的代名词吗？Statistics: The New Sexy? ——斯坦福大学教授Rob Tibshirani
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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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【算法交易和机器学习Algorithmic Trading and Machine Learning】—宾夕法尼亚大学教授Michael Kearns
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ChatGPT/OpenAI首席科学家【元学习和自我博弈之术Meta Learning and Self Play】—Ilya Sutskever
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【统计推断】最大似然估计2 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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斯坦福大学【交叉验证的正确打开方式 Cross Validation the wrong and right way】
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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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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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【5个简单步骤解决任何递归问题 5 Simple Steps for Solving Any Recursive Problem】
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斯坦福大学【生存分析入门(2)Proportional Hazards Model】
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英属哥伦比亚大学UBC教授【你想知道的各种优化方法(1)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
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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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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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正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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