报告题目：Analysis and Applications of Regularization Kernel Machines
时间：2017年6月30日下午15：00，
地点： 永利yl234117教C段7JC210
报告人：吴强副教授
报告人简介：吴强，美国中田纳西州立大学数学系,副教授。2005年毕业于香港城市大学数学系，获博士学位；2008年美国杜克大学博士后出站。先后任职于美国密歇根大学数学系、英国利物浦大学、美国中田纳西州立大学等多所高校。
研究领域：统计模型与计算、机器学习、高维数据挖掘及应用，计算调和分析
学术成就：在Journal of Machine Learning Research, Applied and Computational Harmonic Analysis等国际权威期刊发表论文40余篇，出版专著“Classication and Regularization in Learning Theory”。特别在学习理论中的分类学习、正则化回归学习等研究方向作出了具有标志性的研究成果，受到国内外学者的广泛关注。
报告内容摘要：
We consider several types of regularization methods for kernel machines. We discuss their impact on the learning performance and the difficulties they bring to the analysis. Our analyses also motivate new algorithms for some particular applications.
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