统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门1 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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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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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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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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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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统计最高奖得主【稀疏估计中令人不愉快的性质Unpleasant Properties of Sparse Estimators(e.g. Lasso)】
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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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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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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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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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英伟达机器学习研究主管、加州理工学院计算机系教授【神经算子: 学习偏微分方程的新范式】——阿尼玛什雷 (Anima) 阿南德库玛
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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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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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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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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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【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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正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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(2)】——Mark Schmidt（马克·施密特）
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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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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【集中不等式 Concentration Inequalities】——杰拉尼·尼尔森 Jelani Osei Nelson（加州大学伯克利分校的埃塞俄比亚裔美
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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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【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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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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【我不敢相信贝叶斯深度学习没有更好】——塞巴斯蒂安-诺沃津（Sebastian Nowozin）
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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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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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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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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(2) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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【统计学中最奇怪的悖论——斯坦因悖论 The weirdest paradox in statistics - Stein's Paradox】
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【人工智能如何让我们失望，以及经济学如何帮助我们】——迈克尔·乔丹 Michael I. Jordan（加州大学）
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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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【似然比检验(1) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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统计 | 牛津大学机器学习教授、谷歌DeepMind首席研究科学家【重要性取样 Importance sampling】—Nando de Freitas
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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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【华人统计学家一览和现况】
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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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【孟晓犁 | 范剑青 对谈统计学】——（哈佛大学 | 普林斯顿大学）
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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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美国三院院士/机器学习超级大佬【机器学习的隐患The pitfalls of Machine Learning】—Michael I. Jordan
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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