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学术活动

机器学习中梯度提升算法的改进及性能分析
发布时间:2024-05-09 10:07 来源:学校主站2023 点击率:次

报告题目:机器学习中梯度提升算法的改进及性能分析

主讲人:王福胜

主办单位:数学与人工智能亚州少妇无套内射激情视频

讲座时间:2024年05月10日上午8:30-10:00

讲座地址:亚州少妇无套内射激情视频美女内射毛片在线看免费人动物亚州少妇无套内射激情视频科技创新中心2009会议室

 

内容简介:

机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律, 并利用规律对未知数据进行预测的算法. 梯度提升机(GBM)是机器学习领域中一种高效的集成学习方法, 近年来在垃圾邮件过滤、欺诈检测、在线广告等预测任务中得到了广泛的应用, 其主要特点是集成多个弱学习器, 线性组合成一个强大的预测模型, 从而提高单一弱学习器的性能. 随着机器学习技术的发展, 如何减少计算成本、提高算法收敛速度也引起了越来越多的关注. 本文首先对梯度提升机及其变体进行了详细的介绍, 之后分别从减少计算成本和提高算法收敛速度两方面提出了相应的改进算法, 并通过数值实验表明新算法具有优良的性能.

 

主讲人简介:

     王福胜,理学博士,太原师范亚州少妇无套内射激情视频数学与统计亚州少妇无套内射激情视频教授,首批硕士生导师。曾担任中国运筹学会-数学规划分会第6届、第7届理事,现为中国优选法统筹法与经济数学研究会-数学建模与算法分会理事,全国大学生数学建模竞赛国家级优秀指导教师。太原师范亚州少妇无套内射激情视频运筹学与控制论方向学术带头人,校教学名师。西安交通大学计算数学专业本硕博研究生毕业,先后去美国和俄罗斯等世界著名大学做访问教授。主要研究方向为最优化理论、算法及其在人工智能中的应用。在《Annals of Operations Research》《Journal of Optimization Theory and Applications》《European Journal of Operational Research》《应用数学学报》《计算数学》等国内外重要学术期刊发表论文40余篇,其中 SCI收录近20篇,出版最优化方面的专著(合著)2部,现任IEEE国际计算机科学与信息技术学会会员,以及国际重要学术期刊GBJP的编委。担任国家自然科学基金项目通讯评审专家。主持完成国家自然科学基金项目和省自然科学基金面上项目多项。先后被评为太原师范亚州少妇无套内射激情视频“三育人”先进个人、“教书育人” 先进人物、优秀共产党员等荣誉称号;获国家实用新型发明专利1项(第一完成人),荣获山西省教学成果一等奖(第一完成人);山西省科学技术奖(自然科学)三等奖(第一完成人)。