正则化Regularization II（一次带你打通关Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso, SCAD, MCP）
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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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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卫生统计学 21课时
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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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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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多伦多大学【图形套索的扩展GOLAZO (Extension of Graphical Lasso)】—Piotr Zwiernik
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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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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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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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【必读】基础统计（上）
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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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统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman
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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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加州大学洛杉矶分校统计系讲师【用boot库实现自助法】——Miles Chen
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【贝叶斯因子:谁担心,谁不担心以及为什么 Bayes Factors: who’s worried, who’s not, and why】
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【MCMC收敛性检验和贝叶斯总结】
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【贝叶斯渐进理论】
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《模式识别与机器学习– PRML》作者，【图模型(1) Graphical Models】—Christopher Michael Bishop
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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 | 哈佛大学【似然悖论 A Likelihood Paradox】——孟晓犁
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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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加州大学洛杉矶分校统计系讲师【自助法做假设检验 Bootstrap Hypothesis Tests】——Miles Chen
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加州大学洛杉矶分校统计系教授【U 统计量完结和自助法理论入门 U Statistic and Bootstrap】——李婧翌
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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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【似然比检验(2) Likelihood Ratio Tests】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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【一阶二阶优化与次梯度】——张颢（清华大学）
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【贝叶斯优化 Bayesian Optimization】
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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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【高维统计推断】
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【全500集】比付费还强十倍的自学围棋全套教程，全程通俗易懂无废话！拒绝走弯路，小白看完速通围棋！
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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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【一次带你学会100+统计学概念】
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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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《儒林外史》邵鑫名师精讲
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【序贯采样、粒子滤波与隐马尔可夫模型】——张颢（清华大学）
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【数据可视化一次教】
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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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【统计推断】最大似然估计1 Maximum Likelihood Estimation —亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins