提升成绩必看【简单假设检验1 Simple Hypothesis】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【置信区间(2) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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提升成绩必看【简单假设检验2 Simple Hypothesis】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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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、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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【似然比检验(2) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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自助法发明者、因提出自举重采样技术而闻名【自助法 Bootstrap】——布拉德利·埃夫隆（Bradley Efron）
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【贝叶斯渐进理论】
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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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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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正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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【统计推断】估计量的偏差Bias——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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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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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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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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【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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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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【统计推断】矩估计Method of Moments——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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统计【经验分布和经验过程简史】
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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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【一致最小方差无偏估计Best Estimators】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【Kaplan-Meier估计 (生存分析)】
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【深度学习：感知器、反向传播 Deep Learning：Perceptron, Backpropagation】——Ali Ghodsi
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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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加州大学计算遗传学教授，美国科学院院士【Majorization-Minimization Algorithm】——Kenneth L Lange
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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(2)】—T. Tony Cai
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爱荷华州立大学【无信息先验 Non-informative prior】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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杜克大学【是否存在更简单的模型以及我们如何找到它们？KDD 2019 - 主题演讲】
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【三门问题 Monty Hall Problem】
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贝叶斯可加回归树是最好的因果推断工具吗?