差分隐私发明者之一【差分隐私的定义The Definition of Differential Privacy 】—哈佛大学教授Cynthia Dwork
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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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杜克大学(知识要点编成歌)【多臂老虎机之歌The Song of the Multi-Armed Bandit】—Cynthia Rudin
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统计最高奖得主/高维统计大佬【高维统计入门2 High-Dimensional Statistics】—加州伯克利大学教授Martin Wainwright
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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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【变分贝叶斯及其他-大规模的贝叶斯推断（ICML 2018）】
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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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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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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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IMS fellow、ASA fellow【用于大数据分析的迭代蒙特卡罗方法最新进展】—Faming Liang
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统计【经验分布和经验过程简史】
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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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《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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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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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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【贝叶斯估计Bayes Estimation】——亚利桑那大学教授Joseph C. Watkins
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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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【贝叶斯网络 Bayesian Network】
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杜克大学【岭回归有闭式解Ridge Regression has a closed form solution】—Cynthia Rudin
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斯坦福大学【生存分析入门(1) Introduction to Survival Data and Censoring】
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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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【高斯差分隐私和中心极限定理 Gaussian Differential Privacy and Central Limit Theorems】 ——苏炜杰
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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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【多重检验Multiple Testing】——亚利桑那大学教授 Joseph C. Watkins
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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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【二维和三维中的随机游走本质上是不同的(马尔可夫链方法)】
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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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【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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统计 | 麻省理工学院【非参数贝叶斯方法：模型、算法和应用】——Tamara Ann Broderick（从事机器学习和贝叶斯推断）
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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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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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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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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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【贝叶斯分析入门An Introduction to Bayesian Analysis】——Jessi Cisewski Kehe
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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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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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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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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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【拥有统计学博士学位后可能的职业生涯】——伦敦政治经济学院校友座谈会