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香港城市大学练恒副教授:Divide-and-conquer for l1 support vector machine

发布时间:2018-09-20

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第5109期

主 题:Divide-and-conquer for l1 support vector machine

主讲人:香港城市大学练恒副教授

主持人:统计学院林华珍教授

时 间:2018年9月20日(星期四)下午4:00-5:00

地 点:弘远楼408会议室

主办单位:统计研究中心 统计学院  科研处


主讲人简介:

练恒,现任香港城市大学数学系副教授,于2000年在中国科学技术大学获得数学和计算机学士学位,2007年在美国布朗大学获得计算机硕士,经济学硕士 和应用数学博士学位。研究方向包括高维数据分析,函数数据分析,机器学习等。在国际期刊上发表论文100篇以上。

具体详情请见其个人主页:http://www6.cityu.edu.hk/stfprofile/henglian.htm


摘要:

1-norm support vector machine (SVM) generally has competitive performance compared to standard 2-norm support vector machine in classification problems, with the advantage of automatically selecting relevant features. We propose a divide-and-conquer approach in the large sample size and high-dimensional setting by splitting the data set across multiple machines, and then averaging the debiased estimators. We show that under appropriate conditions the aggregated estimator can obtain the same convergence rate as the central estimator utilizing all observations.