来自：知乎

https://www.zhihu.com/question/264134125

一、PKU的Modern Computational Statistics：

Statistical Models & Computing Methods, Fall 2024

这门课程介绍

计算统计学是数学科学的一个分支，专注于统计问题的高效数值方法。这门课程的目标是向学生介绍各种现代统计模型和相关计算方法。主题包括统计推理中的数值优化，包括期望最大化（EM）算法、费舍尔评分、梯度下降和随机梯度下降等，数值积分方法包括基本数值正交和蒙特卡洛方法，以及近似贝叶斯推理方法，包括马尔可夫链蒙特卡洛、变异推理及其可扩展对应物，在统计机器学习、计算生物学和其他相关领域中的应用。

当然缺点是如果你对Permutation test，random number generation这些领域感兴趣的话，这门课可能会缺少这些方面的内容

推荐阅读教材：

• Givens, G. H. and Hoeting, J. A. (2005) Computational Statistics, 2nd Edition, Wiley-Interscience.
• Gelman, A., Carlin, J., Stern, H., and Rubin, D. (2003). Bayesian Data Analysis, 2nd Edition, Chapman & Hall.
• Liu, J. (2001). Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, Springer-Verlag.
• Lange, K. (2002). Numerical Analysis for Statisticians, Springer-Verlag, 2nd Edition.
• Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition, Springer.
• Goodfellow, I., Bengio, Y. and Courville, A. (2016). Deep Learning, MIT Press.
• Introducing Monte Carlo Methods with R

二、如果你的兴趣更偏贝叶斯，那还有另一门PKU的课程（同一个老师教的）：

Bayesian Theory and Computation, Spring 2024