【深度剖析：NeurIPS 2023 最佳论文奖论文 --大语言模型专题】——Sophia Yang（Anaconda公司资深数据科学家）
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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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【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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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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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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【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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【计量经济学：工具变量 (instrumental variables)】
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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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【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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【从任意概率分布中采样】
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【计量经济学入门】
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【统计决策理论：风险函数】
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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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【贝叶斯渐进理论】
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【约束最小二乘(1)】——斯蒂芬·P·博伊德 Stephen P. Boyd（斯坦福大学）
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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【想学统计吗? 会赌博就行! 】
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【实分析：积分理论一览】—韩邦先
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任何人都可用的自适应马可夫链蒙特卡洛算法 Adaptive MCMC For Everyone——Jeffrey S. Rosenthal
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【参数估计及习题讲解(1)】—何书元（首都师范大学）
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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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【统计显著性的发明史】
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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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【黑盒(blackbox),白盒(whitebox)和贝叶斯网络】——张颢（清华大学）
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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）
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【线性混合模型 Linear mixed effects models】
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【高维贝叶斯推断和计算(NeurIPS 2018教程)】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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【十六分钟带你略懂数据结构和算法】
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新加坡国立大学【贝叶斯近似计算(1) Approximate Bayesian Computation i.e. ABC】——大卫·诺特
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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【考研概率统计题串讲(2)】
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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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“深度学习之父”【深度学习与深度信念网络入门】——杰弗里·埃弗里斯特·辛顿
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【确定性独立筛选(sure independence screening, SIS)】——范剑青（普林斯顿大学）
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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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【大概近似正确学习 (PAC Learning)】——阿里·戈德西 Ali Ghodsi（滑铁卢大学）
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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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Candes和陶哲轩的大作 【稀疏恢复（Sparse Recovery）】——张颢（清华大学）