报告人: 修乃华
工作单位: 北京交通大学
报告时间：2018年12月28日15:00
报告地点：数学与统计学院二楼会议室
报告摘要：
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、我校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。
报告人简介：
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。
