报告题目：“数理统计和机器学习——兼谈编程语言”
报告时间：2020年10月10日13:50-15:30
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。
报告人简介：
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。
