2024年12月13日下午，中央财经大学庆祝建校75周年系列学术讲座第143期在沙河校区1号楼102会议室顺利举行。本次讲座特邀华东师范大学教授、博士生导师於州教授，围绕“Random Forests and Deep Neural Networks for Euclidean and Non-Euclidean Regression”主题进行了精彩的学术报告。统计与数学学院的师生们积极参与了此次活动，现场气氛热烈，讨论深入。

於教授在报告中深入探讨了随机森林与深度神经网络在欧氏与非欧氏回归中的结合与应用。他首先阐述了随机森林与神经网络作为机器学习工具的优势，分析了二者在局部关系适应性和全局近似能力方面的互补特性，并提出了一种新的非参数回归框架，通过引入高级U-过程理论和合理的网络结构，证明了估计器的极小极大收敛速度。此外，他还创新性地提出了随机森林加权局部Fréchet回归方法，用于处理具有非欧氏响应的回归问题，并进一步建立了其一致性、收敛速度和渐近正态性的理论依据。

报告中特别强调了非欧氏数据分析在统计机器学习中的重要性。於教授结合理论推导和实验分析，展示了新方法在处理复杂数据集时的预测精度和计算效率。通过丰富的模拟实验和实际案例，他系统性地验证了所提方法的有效性，并对其在高维数据统计分析和统计机器学习中的潜在应用前景进行了展望。

在报告结束后的交流环节中，於教授与现场师生进行了深入的学术讨论，针对大家提出的问题一一解答，并分享了他对当前统计学及机器学习领域前沿问题的独到见解。师生们纷纷表示，於教授的报告不仅展示了前沿学术成果，更为其未来研究提供了新的思路与启发。

此次学术讲座为师生们提供了与统计学领域顶级学者面对面交流的宝贵机会，进一步加强了学院与学术界的联系与合作。

撰稿：王晓迪

审核：王立勇