6月20日上午，王通会教授应我院邀请赴东方学院为我院师生开展一场以《统计与机器学习数据挖掘》为主题的学科讲座。

王教授首先梳理了统计学与机器学习、数据挖掘的渊源。王教授认为，PC时代的到来推动了统计学的快速发展。PC可以毫不费力地进行精确的计算，消除了与统计相关的计算负担。早在1957年，Roy就认为经典的统计分析在很大程度上可能被更现实、更有意义的无假设、非参数方法所取代。1977年，John Tukey将该学科从统计推理引入到了一个被称为探索性数据分析（EDA）新的领域。统计学与数据产生了强关联。

  接下去，王教授展开来解释了大数据、数据挖掘、机器学习与提升等方兴未艾的概念，并借助大量模型剖析了这些概念的理念、原理及应用前景。王教授鼓励在座同学们学好统计学，以这门学科为基础的高新技术今后将在的零售、金融、制造、医疗、电信、生物等各门类产业中大有可为。

      王通会 (Tonghui Wang), 美国新墨西哥州立大学（NMSU）终身教授。于1982 年在西北大学数学系获得数学学士学位， 1988年和1992年在加拿大温莎大学获取统计学专业硕士及博士学位。曾任西南财经大学、泰国 King Mongkut 科技大学、澳大利亚悉尼大学等高校客座教授。在国际多家著名期刊发表学术论文 130 多篇，出版研究生教科书两本。他从事多元统计分析及应用多年，有丰富的教学研究经验，尤其是在偏正态分布族方面的研究在世界处于领先地位，该研究有广泛的应用前景。目前的研究方向包括：多元分析，偏正态族分布及应用，Copula 及相关性度量，多元线性混合模型，随机前沿模型 (stochastic frontier model) 分析及算法，随机集及其应用，随机优势及贫穷度量的统计推断及应用，统计学习方法及应用等。