报告题目: 非参数分析与机器学习
报 告 人: 洪永淼教授（中国科学院大学）
报告时间: 2021年3月28日(周日)上午 8：30-11：30
报告地点：安徽大学磬苑校区理工H楼H306
报告摘要：
本报告将深入浅出的系统讲解非参数分析的思想和方法，非参数分析与机器学习的联系和区别，以及两者在统计、金融、计量经济学等学科和领域中研究现状及应用。非参数分析是统计学和计量经济学的一个重要方法工具，在研究与实践中有着广泛的应用。机器学习是大数据分析与预测的一种便捷、有效的计算方法。非参数分析“不假设具体函数形式，让数据告诉真实的函数形式”，常见方法有Global Smoothing(全部平滑)和Local Smoothing(局部平滑)法等。这些非参数分析方法如何与机器学习算法相结合，提高解决实际问题时的高效性和准确性？本报告将沿着“非参数分析的重要性→什么是非参数分析→Global Smoothing→Local Smoothing→非参数方法与经济理论→非参数方法与机器学习”的框架展开介绍。
主办单位：数学科学学院
欢迎各位老师、同学届时前往！
科学技术处
2021年3月25日