陈泽华:具有复杂结构的高维模型相关性的特征选择原理

发布时间:2018-06-11浏览次数:1083

2018年5月23日下午,edf壹定发手机版70周年学术校庆“名家讲坛”系列学术讲座“具有复杂结构的高维模型相关性的特征选择原理”在文波楼4楼统计与数学学院会议室成功举办。本次讲座邀请到了陈泽华教授作为主讲嘉宾。讲座由统计与数学学院葛翔宇教授主持,学院部分老师和研究生参加了此次学术讲座。

陈泽华教授1985年研究生毕业于武汉大学数学系,1989年在美国威斯康星大学麦迪逊分校获得统计学博士学位。1989年至1995年在澳大利亚国立大学和墨尔本大学师做博士后研究。现为新加坡国立大学统计与应用概率系教授,博士生导师。曾任泛华统计协会理事会主任 (ICSA Board Director),IMS亚太会议委员会成员,曾任《Journal of Statistical Planning and Inference》副主编,现任《Journal of Nonparametric Statistics》副主编。陈教授的研究获得了很多基金的资助,并在数理统计,生物统计等领域有丰富的研究经验,已在概率统计国际期刊发表学术论文60余篇,其中在《The Annals of Statistics》,《Journal of the American Statistical Association》,《J. of Roy. Statist. Soec. B》,《Biometrika》等顶级学术期刊上发表多篇学术论文。陈教授在报告中首先先容了特征选择的主要方法是基于相关性原理,并在多响应模型和单响应交互模型的框架下,详细讨论了顺序典型相关选择方法和交互组选择方法及该方法的优良性。

最后,陈泽华教授与在场师生就相关问题进行了交流,这次学术交流讲座开阔了同学们相关领域的视野,丰富了同学们的见识,使得在场师生获益匪浅,最后讲座在大家热烈的掌声中圆满结束。


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