博彩平台

东吴博彩平台 学术讲座——张诚（二）

报告题目：机器学习基础简介

报告时间：2020年11月14日13:30-17:30

报告地点：文思楼306

报告摘要：

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快;强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题; 链接挖掘是用图结构刻画由很多节点和链接构成的“社交网络”的思路。张诚教授将为大家讲授贝叶斯分类算法,强化学习和链接挖掘的原理，及大数据时代下的研究现状。

报告人简介：

张诚，复旦大学管理学院教授，新加坡国立大学计算机学院博士。研究方向包括信息技术商业价值和平台创新。在管理科学学报、MIS Quarterly、Journal of Management Information Systems、Journal on Computing、Production and Operations Management、Marketing Science、Journal of Marketing等国内外期刊发表论文40余篇，担任3本国际期刊编委。获教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖，国家级教学成果二等奖、上海市哲学社会科学优秀成果奖二等奖，中国信息经济学会理论贡献奖和优秀成果奖等。近10年主持4项国自科和7项省部级项目，并为东航航空、中国移动、卜蜂莲花、盛大游戏、连尚网络、静博士等多家企业提供咨询服务和开展科研合作。