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明尼苏达大学双城分校杨宇红教授讲座

作者:大数据研究中心 来源:大数据研究中心 阅读次数:130日期:2019/05/20

学术讲座

一、主题:An optimality of the L_0 Penalty and dual achievability of model selection
二、主讲人:杨宇红  明尼苏达大学双城分校  教授
三、时间:2019年5月22日10:30-11:30
四、地点:创新中心B306
五、主持人:计算机学院 杨国武 教授
六、内容简介:
Various penalization methods have been proposed for high-dimensional learning to achieve a sparse subset selection. A fundamental question is: Which penalty form is the best and in what sense? In this talk, we present a formal result on optimality of the L_0 penalty for variable selection in terms of the under-fitting and over-fitting probabilities. It is used to obtain a precise understanding on dual achievability of model selection, i.e., if and when we can achieve both model selection consistency and minimax rate estimation of the regression function in strong and weak senses. The work is joint with Zhan Wang.
七、主讲人简介:
杨宇红教授,耶鲁大学统计学博士,现为明尼苏达大学双城分校教授, IMS Fellow。在统计学领域开展研究,在中科院JCR分区的一区期刊和CCF A类期刊上共发表论文20篇以上,各类统计、信息论、计量经济、预测领域顶尖期刊发表学术论文50多篇。据Google Scholar统计,候选人的学术期刊论文,共被他人引用超过3000多次。2010年被评为国际统计学会会士(IMS Fellow)。
八、主办单位:计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)