学术报告

报告题目:0/1损失支持向量机

报告人：修乃华（北京交通大学教授，博士生导师）

报告时间：2021年7月6日下午15：00—17：00

报告地点：腾讯会议（ID：800 139 835）

主办单位:数学与统计学院

摘要:支持向量机（SVM）是统计学理论和最优化方法交叉融合的完美产物，它于1995年由Cortes &Vapnik提出，至今已成为大数据处理与分析的有力工具之一，在文本分类、生物信息、语音识别、图像分析等领域有广泛应用。统计学理论分析表明，基于0/1损失的支持向量机是最为理想的优化模型，然而，0/1损失是数学上很难处理的非凸非连续函数，一直以来人们回避它而采用近似松弛方法。近一年来，我们北京交大优化团队人员经初步研究发现，0/1损失函数可以利用变分分析技术进行有效处理，进而建立SVM最优性理论，并能够设计出具有低计算复杂度的高性能求解器。

报告人简介：修乃华，北京交通大学数学系教授、博士生导师、北京市教学名师。现任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、国家自然科学基金会评专家。

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