北京航空航天大学数学系华罗庚班毕业生董昊博士在2022年六月份完成了在加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）的博士学业，他在非参数统计和机器学习领域的创新研究引起了学界广泛关注。董昊博士的学术之路从北航起步，以优异成绩毕业后，又在德克萨斯A&M大学取得应用数学硕士学位。在UCSB攻读应用统计学博士期间，他专注于开发新的非参数学习方法，并取得了突破性成果。

董昊博士的两篇重要论文分别发表在领域内顶级期刊上，展现了他在非参数方法研究中的原创性贡献。首篇发表在《计算和图形统计学杂志》的论文提出了非参数函数对函数回归的全新统一框架。这项原创性研究不仅解决了函数响应和函数协变量回归模型中的模型选择和诊断方法问题，还首次将光滑样条方差分析（SS ANOVA）与L1正则相结合。董昊博士强调："我们的方法是首次在这一领域实现模型选择、诊断和估计的统一。它不仅可以包含一些现有模型，更重要的是为复杂函数数据分析提供了一个全新的视角。"

另一篇发表在《机器学习研究杂志》的论文则开创性地提出了一种全新的非参数邻域选择方法。"这项研究的突破在于它首次在完全非参数化的框架下处理混合数据类型的图形模型构建，"董昊博士解释道。"我们提出的方法不受随机变量类型的限制，这在以往的研究中是难以实现的。"该方法创新性地将SS ANOVA分解与L1正则化相结合，为高维复杂数据分析开辟了新途径。

展望未来，董昊博士充满热情地表示："非参数方法在人工智能和大数据分析中有着巨大的潜力。我计划进一步探索这些方法在深度学习和强化学习中的应用。特别是，我希望开发能够处理高维时空数据的新型非参数模型，这对于气候变化研究、金融市场分析和智慧城市规划等领域都有重要意义。"

董昊博士还提到了他的长期研究目标："我希望能够建立一个统一的理论框架，将非参数方法与因果推断相结合。这将有助于我们更好地理解复杂系统中的因果关系，比如在医疗诊断或社会经济政策评估中。同时，我也非常关注如何将这些理论成果转化为实用的工具和软件包，让更多研究者和实践者能够受益。"

此外，董昊博士补充道，"我认为跨学科合作将是未来的一个重要方向。我期待能与生物学家、经济学家和计算机科学家合作，将我们的非参数方法应用到基因组学、经济预测和计算机视觉等领域，解决实际问题。"

董昊博士的研究不仅推动了统计学和机器学习的理论发展，也为实际应用提供了新的工具和思路。他的工作为处理现代复杂数据集提供了更灵活、更强大的方法，有望在多个领域产生深远影响。随着他继续在这个充满挑战和机遇的领域深耕，我们可以期待看到更多突破性的研究成果。（文/王子怡）

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