| 报告题目： | 高维数据分析的结构降维 |
| 报 告 人： | 郭建华 教授 |
| 东北师范大学 | |
| 报告时间： | 11月1日（周四）14:30―15:15 |
| 报告地点： | 九龙湖数学系第一报告 |
| 相关介绍： | 报告摘要：科学数据都有很强的背景知识，在将背景知识与数据融合时，可以用网络表示定性的成分（称之为结构信息），而用分布刻画定量的成分。定性成分的拓扑结构既可以由专业知识来勾画，又可以通过数据来补充。现实中的高维数据常常具有特殊结构（比如，稀疏），因此可以考虑利用结构来降维。本报告包含三方面的内容：1）当结构已知时，讲述结构降维的策略及我们在此领域取得的一些成果；2）当结构未知时，讲述我们近来有关选择特征的一些结果；3）当结构部分已知时，讲述我们有关结构学习方面的一些结果。 报告人简介：郭建华教授，东北师范大学教授、博士生导师、数学与统计学院院长，国务院学位委员会数学学科、统计学科评议组成员，教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者，“新世纪百千万人才工程”国家级人选，教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队带头人，中国数学会常务理事、中国现场统计研究会常务理事，享受国务院政府特殊津贴，曾获国家统计局全国统计科学科技进步奖一等奖、国家教委科技进步奖二等奖、国家教育部自然科学奖二等奖。 |
