2023年7月14日周五上午11:00-12：00，新加坡国立大学夏应存教授应胡雪梅教授邀请，在数统学院会议室80602为学院师生作了题为Oblique Random Forest and Ensemble Projection Pursuit for General Nonparametric Regression的精彩报告。报告由胡雪梅教授主持，胡桂华、杨炜明、杨宜平、赵培信等骨干教师和部分研究生参加了报告会。
夏教授的学术报告首先介绍了CART(分类和回归树), ODT(倾斜决策树)和RF(随机森林), 提供了CART和ODT的相合性，建立ODRF(基于ODT的随机森林)并给出了相合性；接着介绍了PPR(投影寻踪回归)和三种贪心算法，得到了渐近速度，建立了ePPR估计及其相合性，讨论了算法参数调优，最后将方法应用于实际数据并比较了不同方法的数值表现。
夏教授任职于新加坡国立大学统计与数据科学系，研究兴趣包括非参数回归，高维数据分析，疾病传播统计建模等。他的研究成果发表在AOS， JASA，JRSSB, Biometrika, JOE, PNAS等国际一流期刊。Nature News等多个学术媒体对其提出的疾病跨域传播模型做了专题报道。JRSSB，Statistical Science和Statistica Sinica对其论文进行了公开讨论。
撰稿人：胡雪梅
