为深化跨学科融合，强化商科学生数理逻辑与算法实践能力，2026年4月23日，数字经济商学院数字经济教研室赵鈺琳老师与数理教学部周雯静老师在贤者楼104开展《机器学习算法与实践》双师授课。课程聚焦线性模型中的最小二乘法，以数理推导与商科应用深度结合，提升学生数据分析与经济决策素养。

课堂伊始，周雯静老师以“如何用一条直线最好地代表一组数据”切入，讲解最小二乘法核心原理。她从一元线性模型、残差概念入手，逐步推导残差平方和、求导寻优与闭式解，用清晰板书与几何直观，让学生吃透“让误差平方和最小”的数学本质。

赵鈺琳老师同步衔接数字经济场景，引导学生分组探讨算法应用场景。大家结合实际，联想到销量预测、成本拟合、用户增长、经济指标回归等案例。赵老师拆解数据特征与建模目标，让学生理解算法是经济决策的实用工具。

随后，赵鈺琳老师围绕“数学原理如何落地商业数据”，带领学生完成数据预处理、模型拟合、结果解读等实操流程，并结合房价预测、营收拟合等案例现场演示。周老师同步校验逻辑，强调参数意义与应用误区，保障理论与实践统一。

课堂进入双师协同环节，两位老师通过学习通发布任务，让学生分组完成数据拟合与模型判断。周老师从数学角度点评最优解与误差，赵老师从业务视角解读决策价值，双向指导、优势互补。

课程尾声，同学们化身“经济数据分析师”，运用最小二乘法完成简易数据分析报告，并结合专业提出业务优化建议，充分展现跨学科融合带来的创新思维与实践能力。

此次双师授课是数字经济商学院推进“商科+数理”跨学科育人的重要实践，既夯实学生算法理论基础，又强化经济应用能力，为培养复合型数字经济人才提供有力支撑。

摄影：李诺彤

撰稿：赵鈺琳

数字经济商学院供稿