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探索性高维数据分析:非线性模型降维技术
时间:2018年09月03日 15:47 点击数:

报告人:朱利平

报告地点:数学与统计学院501室

报告时间:2018年08月28日星期二16:00-17:00

邀请人:

报告摘要:

探索性数据分析对于建立合理的统计模型、使用恰当的统计推断方法以及验证统计模型和统计推断所需要的假设条件至关重要。对于低维数据,探索性数据分析的方法和理论发展较为成熟。但是,对于高维数据而言,发展探索性数据分析方法和理论非常困难。对高维数据进行降维,是发展探索性高维数据分析方法和理论的合理选择。高维数据降维需要解决两个非常核心的科学问题:如何刻画数据的非线性相依关系以及如何在不假设任何模型的前提下对高维数据进行降维。不管使用哪种降维方法,一个合理的要求是希望降维以后的数据还能完整包含原始高维数据所包含的信息。我们将系统讨论这两个关键科学问题的可能解决办法。

主讲人简介:

朱利平,中国人民大学杰出学者特聘教授、中国人民大学统计与大数据研究院教授、博士生导师。获国家自然科学基金委员会优秀青年基金资助,并入选教育部新世纪优秀人才计划以及中组部青年拔尖人才万人计划。2001年和2006年分别获得华东师范大学学士学位和博士学位。

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