9月15日下午，江西财经大学产业经济研究院冯凌秉博士在南区综合楼十一楼第二会议室为学院师生带来了一场题为“Demystifying Machine Learning For Finance and Economics: Core Concepts and Personal Reflections”的讲座，此次讲座由何小钢副院长主持，全体师生参加了本次讲座，期间学术讨论激烈，学术氛围浓厚。

冯凌秉博士首先从机器学习中最重要的数学基础：预测误差分解谈起，指出机器学习的根本矛盾是我们无法使得偏差和方差同时变的很小，它们之间存在此消彼长的关系。他认为要进行模型选择，并且保证最优的模型具有最好的样本外预测能力必须想办法计算得到预测误差，因此，可以借助于数据切割、抽样、概率统计量这三种方法进行模型选择。接着，冯凌秉博士指出随机森林通过在模型中引入一定量的偏差，但是大幅度降低方差，从而获得超群的预测性能。同时，他就决策树、Bootstrap、Bagging三个知识点对随机森林进行了详细讲解。此外，冯凌秉博士还与同学们分享了在机器学习过程中一些个人的学习心得与体会。

最后，老师和同学们就此次讲座内容提出自己的疑问并与冯凌秉博士进行了积极的讨论和互动。讲座结束前，王自力院长对本次讲座的内容给予了充分的肯定，认为本次讲座对机器学习的研究有很强的指导意义，有助于教师与学生更加深入了解机器学习的内容，同时也鼓励同学们开拓视野、认真思考。