报告时间：2023年4月16日（星期日）14:30-15:30
报告地点：翡翠湖校区科教楼B座1008室
报 告 人：於州 教授
工作单位：华东师范大学
举办单位：经济学院
报告简介：
神经网络与随机森林是当前统计机器学习领域广泛流行的两类方法，有其各自的潜在建模逻辑以及相应的优缺点。我们将讨论如何结合神经网络以及随机森林的特性，并发展一类新型的建模方法。同时，我们将系统研究该方法的收敛速度，从理论上说明该方法可以近似达到非参数回归的最优收敛速度。该方法还能进一步拓展应用于高维数据降维和非线性特征选择。我们最后将通过模拟试验和实际数据分析验证该方法的有效性。
报告人简介：
於州，华东师范大学教授、博士生导师、华东师范大学经济与管理学部副主任，统计学院副院长。主要研究方向为高维数据统计分析及统计机器学习，在Annals of Statistics, Biometrika, Journal of the American Statistical Association等知名统计期刊上发表论文40余篇。曾主持国家自然科学基金青年、面上项目，获得第十届国家统计局统计科研成果二等奖，上海市自然科学二等奖，霍英东教育基金会高等院校青年科学奖二等奖。并先后入选上海市青年科技启明星、上海高校东方学者特聘教授、上海市青年拔尖人才，国家青年人才计划。