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修乃华:分类学习与逻辑回归优化(时间12.28))
【 作者:  校对时间:2018年12月27日 08:26  访问次数: 】

报告人:修乃华  北京交通大学教授

报告时间:12月28日15:00

报告地点:数学与统计学院二楼会议室

主办单位:数学与统计学院

欢迎光临!

        修乃华,北京交通大学数学系教授、博士生导师。现任中国运筹学会副理事长、信息运筹学交叉学科北京市重点学科责任教授、“111”创新引智基地负责人。研究方向:最优化理论方法及应用。主持国家自然科学基金重点项目、973计划课题等国家级科研项目10余项,获教育部自然科学奖二等奖、詹天佑铁道科学技术奖专项基金奖、北京市教育教学成果一等奖、教育部新世纪优秀人才、全国优秀科技工作者、享受国务院政府特殊津贴专家。

        报告内容:分类,与聚类、降维、推断一起,并列为机器学习的四大功能。逻辑回归优化是分类学习中最为流行的算法,它不仅能够求解二分类问题,而且能够求解多分类问题。目前,分类学习问题所产生的逻辑回归模型规模巨大且待估参数(权重)具有稀疏性,由此导致了所谓的稀疏逻辑回归前沿课题。在这个谈话中,主要介绍求解稀疏逻辑回归模型的各种优化算法、本优化团队在这个方面的初步研究成果,以及未来的研究设想。