这一套课件实际上是一些相当粗糙的讲座笔记的草稿,基于 IPython notebook ,这门课程从 2015 年春季开始的,针对硕士生的统计学课程,课程地址原本在这里,但是这个链接实际上已经不能访问了。译者注:现在的链接可能应该是在这个链接。这个课程主要介绍的内容是在优化和模拟这两方面的各种算法的开发,这些内容也是计算统计学的核心内容。各种各样的算法和数据集的复杂度都会逐渐增加,(一维 -> 多维,固定 -> 自适应,线性 -> 并行 -> 大规模并行,少量数据 -> 巨量数据),这是为了让学这门课的学生能够掌握并联系下面这些内容:

算法上,主要集中在以下两方面:

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