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练恒教授谈高维数据支撑向量机的分类问题

  发布日期:2019-03-29  浏览量:291


2019328日下午16时,香港城市大学练恒副教授受澳门赌搏网站大全邀请在数学楼H306作了题为Divide-and-conquer for l1 support vector machine的专题学术报告。此次报告会由澳门赌搏网站大全院长范益政教授主持,王学军、杨文志、杨联强、纪荣林、余味、潘东辉、王星惠等青年教师及本科生和研究生们共同聆听了此次精彩的报告。

此次报告会上,相比2范数支撑向量机(SVM)分类方法,练恒副教授向大家先容了1-范数SVM的分类方法的优势,并在高维数据下给出新的1范数SVM分类方法。练教授向大家展示了SVM分类新方法的统计理论结果,包括相合性和渐近分布性,并通过数值模拟等过程验证了所提方法的有效性和优势性。报告会后,练恒副教授详细回答了在座师生的提问,进一步开拓了大家关于支撑向量机分类问题的研究视野。再一次感谢练恒副教授带来的精彩报告!

 

  

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和经济学硕士,应用数学博士。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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