2017年5月31日上午，台湾成功大学徐立群教授参观了现代数据工程与实时计算实验室，并于南一楼601会议室为实验室师生带来了一场精彩的学术报告。报告会由实验室李剑军老师主持。

徐立群教授的报告题目是：“Lessons learned from recent predictive analytics projects”。徐教授首先对目前人工智能预测分析领域所遇到的难题做了详尽阐述，以两个On-going的工程项目为例，总结出提高机器学习预测率的方法和技巧，使得广大研究生有了更直观的认识和理解。同时，针对工程中所出现的问题，从统计学的角度出发，具体介绍了Random Forest和Gradient Boosting两种经典的机器学习算法。前者是对部分样本训练而成的决策树进行融合，后者是对改变数据分布得到的分类器进行融合，两种算法在回归问题中均有较好的表现。在报告最后，徐教授就机器学习与深度学习相关方法和问题与大家进行了交流。

徐立群教授的报告深入浅出，引发了广大师生的浓厚兴趣，在报告会后与徐教授进行了友好热烈的讨论。徐教授还在报告过程中阐明了如何做好科学研究的态度与方法，对刚从事科学研究的研究生们带来很大启发，受到热烈欢迎。