2024年11月29日上午，中央财经大学庆祝建校75周年系列学术讲座第128期在沙河校区二教107成功举行。本次讲座有幸邀请到中国人民大学统计与大数据研究院预聘副教授、国家治理大数据和人工智能创新平台副主任代文林，围绕“Large-Scale Low-Rank Gaussian Process Prediction with Support Points”主题做了精彩报告。统计与数学学院的多名师生参加了本次讲座，现场讨论气氛热烈。

代文林教授深入探讨了大规模高斯过程回归中的低秩近似方法，重点分析了预测过程和高斯过程预测的渐近预测性能，并研究了所选节点和估计协方差的影响。研究建议使用支持点作为节点，因为它们能最好地代表数据位置，代教授还通过理论推导和广泛的模拟实验验证了支持点方法在高斯过程预测中的优势。最后，代教授结合降水量和臭氧浓度的实际数据，展示了这一方法相较于其他常用低秩近似方法的高效性。

代文林教授的报告内容深入浅出，讲解了非参数统计、复杂数据分析和应用统计等领域的最新研究进展，尤其是在大规模数据分析中的低秩近似方法，为与会师生提供了许多有益的启示和思考。报告结束后，代教授与现场师生进行了深入的学术交流，解答了大家提出的问题，讨论了相关领域中的前沿问题和研究热点。

撰稿：王晓迪

审核：王立勇