【MCMC vs. Variational Inference】——Yi an Ma （加州大学圣地亚哥分校计算机系教授）
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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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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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【一次带你打通关统计推断基础(1)】——威尔·菲西安（Will Fithian, 加州大学伯克利分校统计系教授）
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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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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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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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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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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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麻省理工大学【MTP2 让您梦想成真 Your Dreams May Come True with MTP2】——Caroline Uhler
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【模特姐姐教你数据库管理系统导论 Introduction to Database Management Systems】——林郁珊(Yusan Lin)
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【置信区间(1) Confidence Intervals】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【后现代贝叶斯机器学习(Post-Bayesian Machine Learning)】
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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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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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【MCMC收敛性检验JAGS和R演示】——Jingchen Hu（ASA:NSF:BLS Fellow。）
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【贝叶斯渐进理论】
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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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【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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【实分析：测度论一览】—韩邦先
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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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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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杜克大学【着重于受试者工作特征曲线ROC Curve】—Cynthia Rudin
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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【实用的统计诊断方法(着重于受试者工作特征曲线ROC Curve)】——范德堡大学教授Frank Harrell
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提升成绩必看【期望最大化算法Expectation Maximization Algorithm】—亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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【贝叶斯金字塔】——戴维·丹森 David Dunson（杜克大学）
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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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【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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加拿大统计协会前主席【基于证据的统计推理Statistical Reasoning & Statistical Evidence】—Michael Evans
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哈佛大学【高斯混合模型的最大期望算法(2) EM for the Gaussian mixture model 】——Jeff Miller
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美国三院院士/机器学习超级大佬【共形预测Conformal Prediction】—加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan
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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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【抽样调查2】Statistics Study design : surveys and random samples—杜克大学系主任Jerry Reiter
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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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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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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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【统计推断】最大似然估计2 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins