东吴商学院学术讲座——张诚

报告题目：贝叶斯分类算法

报告时间：2020年11月21日8:00-12:00

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。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。张诚教授将为大家讲授各种贝叶斯分类算法的原理及基本步骤。

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。