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“数理统计和机器学习——兼谈编程语言”

2020年10月09日 13:55  点击:[]

报告题目:“数理统计和机器学习——兼谈编程语言”

报告时间:2020101013:50-15:30

报告地点:重庆工商大学博智楼(7教)7200报告厅

报告简介:从世界的认识规律、科学的思维方式入手,由统计学的数据分析到今天的机器学习和人工智能,深度分析经典统计学存在的重要问题,以及目前统计学与数据科学之间的关系等问题,从理论到实例,进行了深入的阐释。指出未来统计学的发展方向,要从基于模型思维转变到基于数据思维的转变。同时,强调统计学的学习,必须要具有泛型编程能力。

报告人介:

吴喜之,著名统计学家, 数据科学的先驱者。中国人民大学统计学院教授,本科毕业于北京大学数学力学系,美国北卡罗来纳大学统计博士。曾担当国家自然科学基金数理部评审专家,主持和参与的国家科研项目7 项。在统计学四大顶尖期刊JRSSB(Journal of the Royal Statistical Society, Series B ,国皇家统计学会会刊)发表论文多篇,在国内外出版的专著和教材有三十多部。研究和教学涉及统计学所有领域,包括:序贯分析及最优停时、回归诊断、模型选择、贝叶斯统计、非参数统计、分类数据分析、纵向数据分析、偏最小二乘、结构方程模型、时间序列、数据挖掘及机器学习等等。尤其是近年,致力于统计学向数据科学转变的研究。曾在加州大学伯克利分校、加州大学戴维斯分校、北卡罗来纳大学教堂山分校、北卡罗来纳大学夏洛特分校、密歇根大学、南开大学、中国人民大学等20多所高校任教。

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