【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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正则化Regularization I （一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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【统计推断】完备性Completeness——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins.
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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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【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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【统计推断】估计量的偏差Bias——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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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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美国科学院院士/IMS前主席郁彬【利用lasso方法的特征选择Feature Selection Through Lasso】
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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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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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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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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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【剖面似然（profile likelihood）和积分似然（integrated likelihood）孰优孰劣?】
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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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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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【中心极限定理和大数定律(1) Central Limit Theorem】——约瑟夫·沃特金斯 Joseph C. Watkins（亚利桑那大学）
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（国外超火博主）变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化
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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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麻省理工【针对因果效应和处理效应的双重机器学习Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects】
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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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统计最高奖“考普斯会长奖”得主、宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学教授【用于大规模双样本推断的协变量辅助排序和筛选】——蔡天文
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量的渐近分布 Asymptotic Distribution of U Statistic】——李婧翌
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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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【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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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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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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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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【统计】统计的危机和如何匍匐前进The Statistical Crisis in Science and How to Move Forward
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[吉布斯采样器和MCMC] Gelfand and Smith (1990) 论文讨论第1部分—Jingchen Hu（Vassar College）
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统计【经验分布和经验过程简史】
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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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哈佛大学孟晓犁【大数据时代统计的仙境和悖论Statistical paradises and paradoxes in Big Data】
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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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【重要性采样R演示 Importance Sampling R Demo】
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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