摘自大卫萨尔斯堡的书《品尝茶的女士》：

虽然读者可能不相信，但文学风格在数学研究中起着重要的作用。一些数学作家似乎无法写出易于理解的文章。其他人似乎从生成许多充满细节的符号符号行中获得了一种反常的乐趣，以至于在 picayune 中丢失了一般概念。

但是一些作者有能力以如此有力和简单的方式展示复杂的想法，以至于在他们的阐述中，这种发展似乎是显而易见的。只有在复习所学内容时，读者才会意识到结果的巨大力量。这样的作者就是杰日·内曼。读他的论文是一种享受。想法自然演变，符号看似简单，结论看起来如此自然，以至于你很难理解为什么很久以前没有人产生这些结果。

在统计或机器学习方面写得很好的论文还有哪些其他具体例子？

这个想法是有一个“这就是你应该如何写”论文的列表。

请尝试提供：

• 完整的书目引用，例如：

  Carl E. Rasmussen，“无限高斯混合模型”，神经信息处理系统进展 12，卷。十二（2000）

• 如果有链接，请尽可能将它们指向可公开访问的存储库（例如http://arxiv.org/）。

• 一篇简短、非正式、易于理解的评论，介绍这篇论文的内容以及为什么它是一篇写得很好的顶级论文的例子。