2019年4月8日晚，根据学校“名师、名课、名教材”建设工程要求，在教师教学发展中心和马知恩名师工作室组织下，数学与统计学院乔琛副教授进行了公开示范课，主讲内容为“机器学习之回归分析”。  

课堂上，乔老师引领学生回顾了机器学习中有关工作流程和监督、非监督学习的定义，引出本节课重点内容——回归分析。乔琛老师提出了采用曲线拟合使得曲线到数据点的差异最小，进而讲解了线性回归模型，利用简单的求导就可以得到模型的系数。为了加深同学的理解，乔老师举了糖尿病人的例子，将糖尿病人的指标作为特征就行回归分析，指出只要求出偏导就可以解决多元线性回归模型的参数。在形象的例子之后，乔老师步步深入，举出一般线性回归模型的解该如何用样本矩阵表示，同时在解决线性方程组解不存在的问题时，又引出了正则化。在线性回归的最后，乔老师对线性回归做了总结。

简单的线性回归结束后，多项式回归的内容又为机器学习带来了新的问题：欠拟合和过拟合。乔老师介绍了欠拟合和过拟合，然后提出岭回归、Lasso和弹性网等解决问题的方法。最后，乔老师讲授了有关逻辑回归的相关内容。

乔琛老师授课思路清晰，课堂内容充实而又逐渐深入，从一元回归到多元回归，从线性回归到多项式回归，最后到欠拟合和过拟合的介绍以及解决欠拟合和过拟合的方法。乔老师课上生动形象和清楚流畅的指导，为前来观摩的教师和上课的同学们留下了深刻的印象。

名师示范课程的开展，可以更好的发挥名师的辐射作用。通过名师示范的平台，教师可以相互学习，进一步提升教学质量。