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【预告】函数型数据建模的理论与方法

来源: 日期:2024-05-06 作者: 浏览次数:

报告题目:函数型数据建模的理论与方法

报告时间:2024年5月11日下午17:00—18:30

报告地点:北区四号教学楼208报告厅

报告摘要:基于函数型数据的主成分表示,从函数型数据的分类、聚类和回归三个学习任务出发,分别探讨了函数型数据建模的理论和方法。对于分类任务,验证了不同基表示的分类性能,给出了线性正则化函数Logistic模型,其泛化性能优于经典Logistic模型;对于聚类任务,构造了一个多维函数型数据的相似性度量,并证明了该度量下的kmeans聚类中心;对于回归任务,将部分函数线性模型的函数系数在Sobolev-Hilbert空间展开并得到其最小二乘支持向量机估计,该估计优于其他的估计方法。

专家介绍:孟银凤,1979年生,博士,副教授,主要研究方向为机器学习、数据挖掘与函数型数据分析。近年来,主持国家自然科学基金一项、山西省自然科学基金一项和研发类项目三项,发表学术论文近20篇,其中,SCI2区以上论文3篇,一级学科主学报论文3篇。