No.1 多元高斯分布

（1）多元高斯分布（多元正态分布）简介 | 数据学习者官方网站(Datalearner)

No.2 概率图模型

（1）概率图模型（PGM）综述-by MIT 林达华博士 - CSDN博客

No.3 最大似然估计MLE与贝叶斯估计

（1）最大似然估计MLE与贝叶斯估计 - CSDN博客

（2）极大似然估计与贝叶斯估计 - CSDN博客

（3）cloud/bayes.md at master · lixianmin/cloud · GitHub

（4）数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法 – 刘未鹏 | Mind Hacks

No.4 PRML书本的学习资料大全

（1）机器学习经典 PRML 最新 Python 代码实现，附最全 PRML 笔记视频学习资料 - CSDN博客

（2）matlab代码 GitHub - PRML/PRMLT: Matlab code for machine learning algorithms in book PRML

（3）python 代码 GitHub - ctgk/PRML: PRML algorithms implemented in Python

No.5 协方差矩阵的Cholesky Decomposition的意义：

（1）linear algebra - Generating correlated random numbers: Why does Cholesky decomposition work? - Mathematics Stack Exchange

（2）可视化展示

Use the Cholesky transformation to correlate and uncorrelate variables - The DO Loop

No.6 MCMC（Markov chain Monte Carlo）马尔科夫链蒙特卡洛

（1）简单的，把这个博客看懂了就差不多了Hamiltonian Monte Carlo explained

（2）详细的，就认真看一下Michael Betancourt的文章[1701.02434] A Conceptual Introduction to Hamiltonian Monte Carlo