12月1日上午，应英国正版365官方网站邀请，上海财经大学郭峰教授在仙林校区德经楼308会议室作了题为“机器学习原理及经济学实证应用三个案例”的学术讲座，讲座由英国正版365官方网站经理余泳泽教授、学校部分教师和研究生参加。
首先，郭峰老师向同学们介绍了机器学习的基本原理。郭峰老师重点介绍了训练集、测试集、过拟合和欠拟合等概念，并在这些基础概念的基础上介绍了机器学习的基本原理。郭峰老师从最小二乘法存在的过度拟合以及泛化能力差的问题出发，重点介绍了正则化等牺牲无偏性以提高泛化能力的方法，并进一步简要介绍了集成学习、深度学习等其他机器学习算法的基本逻辑。为了使同学们能够更加直观地了解机器学习方法，郭峰老师分别以文本数据与图像数据为例，向同学们展示了机器学习的实现要点以及代码实现。
之后，郭峰老师介绍了机器学习的应用与启示。郭峰老师认为，机器学习能够给我们关于社会科学实证的启示，即使不做机器学习，我们计量经济学也可以从机器学习理念中得到一些启发。例如，重视样本的代表性、回归方程中控制变量并非越多越好、重视因果关系的异质性检验、以及在样本量允许的情况下可以考虑采用机器学习方法等。
最后，郭峰老师以他本人在机器学习领域的研究经验为例，向同学们分享了如何学习机器学习的经验与建议。具体地，郭峰老师向同学们分享了他多年来在机器学习领域的研究历程，并展示了近年来的部分研究成果，介绍了一些机器学习方法在经济学领域可能的应用。特别地，郭峰老师给出了三条具体且操作性强的建议：（1）先学python，再学机器学习算法；（2）逐个算法学习，理论与实操并重；（3）网络资料为主，教材系统学习为辅。
在互动交流环节，郭峰老师细致地回答了同学们在机器学习相关论文发表、机器学习的可解释性、机器学习算法评价等方面的问题。在雷鸣般的掌声中，郭峰老师关于“机器学习基本原理及经济学实证应用”的讲座圆满结束。
