​厦门大学张庆昭教授应邀为财经数据科学重点实验室作报告


6月27日，财经数据科学重点实验室特邀厦门大学张庆昭教授，在财经数据科学协同创新中心406会议室作题为AdaptiveMulti-Prior Lasso for High-Dimensional Generalized LinearModels的学术报告，吸引了众多师生到场聆听。本次学术报告由实验室主任刘小惠教授主持。

报告中，张庆昭教授聚焦于如何将外部先验信息有效融入高维广义线性模型这一研究方向。他指出，在理论与实证层面，引入先验信息能显著提升模型的统计性能；然而，传统方法存在信息利用率不足、易引入误判风险等局限。针对这些问题，张教授重点介绍了其提出的自适应多先验Lasso方法。该方法能够有效甄别可靠先验，显著降低不准确先验对模型的干扰，并能整合高维生成模型输出等多源信息，从而增强模型在复杂数据场景下的表现，为高维数据建模难题提供了新的解决思路。

凭借扎实的理论基础和丰富的研究经验，张教授将方法原理与实际应用紧密结合，清晰阐释了其在处理高维数据时的优势。互动环节，与会师生踊跃提问，就方法的实现细节、在不同领域的拓展应用等议题与张教授进行了深入交流，现场学术氛围热烈。讲座结束后，与会师生一致表示，张教授的分享深化了大家对高维广义线性模型建模的理解，为后续的学术研究与实际应用拓展了思路。

（文/罗怡峰）

​