【通过 PAC-Bayes 研究深度学习中的泛化问题】—金塔尔·卡罗琳娜·吉盖特 Gintare Karolina Dziugaite
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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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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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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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IMS fellow、ASA fellow【用于大数据分析的迭代蒙特卡罗方法最新进展】—Faming Liang
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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想了解顶级统计学家都在做什么,各大统计方向的板块关系吗? 这个视频为你揭晓.【统计学三角The statistics triangle】——CMU教授金家顺
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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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正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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【因果推断、重随机化 Rerandomization】——唐纳德·布鲁斯·鲁宾（Donald Bruce Rubin）
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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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【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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【期望最大化算法(EM)背后的深层框架(2) Majorize-Minimization (MM) framework】——杨宇红
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统计 | 麻省理工学院【次模性的理论和应用】——Stefanie Jegelka （斯蒂芬妮·耶格尔卡）
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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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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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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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ASA:NSF:BLS Fellow【贝叶斯分层建模 JAGS的MCMC模拟第 1 部分】——Jingchen Hu
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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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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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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【方差缩减法 Variance reduction methods】——米歇尔·比尔莱尔（Michel Bierlaire）
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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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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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【高维统计推断】
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【贝叶斯估计Bayes Estimation】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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多伦多大学统计系和计算机科学系教授【贝叶斯神经网络的马可夫链蒙特卡罗训练】——Radford M. Neal
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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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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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【深度学习模型泛化性】——安德鲁·戈登·威尔逊 Andrew Gordon Wilson（纽约大学）
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【高维稀疏主成分分析和差分隐私】——Jing Lei（卡内基梅隆大学）
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谷歌大脑高级研究科学家【任何人可用的可解释性Interpretability For Everyone 】—Been Kim
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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"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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【利用分割似然比检验进行普遍推断Universal inference using the split likelihood ratio test】
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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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【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）