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2019概率统计及其应用系列报告之三(练恒)

  发布日期:2019-03-27  浏览量:251


报告题目:Divide-and-conquer for l1 support vector machine

: 练恒香港城市大学数学系副教授)

报告时间: 2019328()1600-1700

报告地点:磬苑校区澳门赌搏网站大全H306

报告摘要:1-norm support vector machine (SVM) generally has competitive performance compared to standard 2-norm support vector machine in classification problems, with the advantage of automatically selecting relevant features. We propose a divide-and -conquer approach in the large sample size and high-dimensional setting by splitting the data set across multiple machines, then averaging the debiased estimators. We show that under appropriate conditions the aggregated estimator can obtain the same convergence rate as the central estimator utilizing all observations.

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                                             2019327

  

专家概况:练恒,现任香港城市大学数学系副教授,于2000年在中国科学技术大学获得数学和计算机学士学位,2007年在美国布朗大学获得计算机硕士,经济学硕士和应用数学博士学位。研究领域包括高维数据分析、函数数据分析、机器学习等。在Annals of StatisticsJournal of the Royal Statistical Society(Series B)Journal of the American Statistical AssociationJournal of Machine Learning ResearchJournal of Business and Economic Statistics等国际期刊上发表论文100余篇。




 

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