【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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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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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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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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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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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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【因果推断概论 Introduction to Causal Inference】
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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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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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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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【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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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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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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【自监督学习 Self-supervised learning】——马腾宇（斯坦福大学计算机科学与统计学的助理教授）
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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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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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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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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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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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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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杜克大学【核密度估计Kernel Density Estimation】—Cynthia Rudin
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统计最高奖得主【非参贝叶斯Nonparametric Bayes】——Larry Wasserman
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【高斯过程 Gaussian Processes】
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【偏序和哈斯图—离散数学 Partial Orders and Hasse Diagrams】
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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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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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卡内基梅隆大学统计和机器学习系教授【"通用"的统计推断方法和统计里的绿巨人浩克】——西瓦拉曼 ·巴拉克里希南（Sivaraman Balakrishnan）
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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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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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【三门问题 Monty Hall Problem】
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【沃瑟斯坦度量的估计Estimating the Wasserstein Metric 】—纽约大学教授Jonathan Niles Weed
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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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普渡大学【生成对抗网络和统计的关联】——王啸
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爱荷华州立大学【Metropolis-within-Gibbs】——贾拉德·尼米（Jarad Niemi）
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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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麻省理工学院【负相关性和机器学习 Negative Dependence and Machine Learning】——Stefanie Jegelka
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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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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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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