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【1.26 #腾讯会议】分布式稳健矩阵回归


报告题目:分布式稳健矩阵回归


 

报告学者:陈丙振


报告时间:2020年1月26日 下午3:30-4:30


报告地点:腾讯会议 ID:250 325 425


摘要:近十年来,在互联网、经济、金融、生物、医学等许多科学研究领域产生了大量的数据。这些数据具有数据量大、维数高、分布式存储或收集、重尾或含异常点等特征。传统的统计优化算法已经不再适用。因此,分布式估计在近年来受到了广泛的关注。在现有的研究中,大多数分布式估计集中于线性回归,对于分布式矩阵回归的估计不多,而稳健分布式矩阵估计则更少。于是,基于稳健损失函数LAD、quantile、Huber,同时考虑数据结构特征的分布式矩阵估计亟需开展。这其中包括模型的统计性质和收敛速率等。


 

主办教师:孔令臣



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