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山东大学林路教授应邀在我院作在线学术讲座
( 来源:   发布日期:2020-09-18 阅读:次)

2020917日下午4点,山东大学林路教授应邀在腾讯会议(ID:579 587 369)开展了一场题为“Unified Rules of Renewable Weighted Sums for Various Online Updating Estimations”的学术讲座。本次讲座由王启华老师主持。

林路是山东大学金融研究院教授、博士生导师;在南开大学获得博士学位后,先在南开大学任教,然后到山东大学任教至今;从事大数据、高维统计、非参数和半参数统计以及金融统计等方的研究,在国际统计学、机器学习和相关应用学科顶级期刊(包括Annals of Statistics, Journal of Machine Learning Research, PLoS computational biology)和其它重要期刊发表研究论文110余篇;主持过多项国家自然科学基金课题、博士点专项基金课题、山东省自然科学基金重点项目等;获得国家统计局颁发的统计科技进步一等和二等奖(排名第一),山东省优秀教学成果一等奖(排名第一);是教育部应用统计专业硕士教育指导委员会成员,山东省政府参事。

首先,林教授向我们介绍了何为流数据集。其次,在此基础上,林路教授建立了可再生加权和(RWS)的统一框架。林教授指出这一框架可以用于有流数据集的模型中的各种在线更新估计,并为新定义的RWS为在线更新似然、在线更新损失函数、在线更新估计方程等奠定了基础。林教授指出,RWS的思想更加直观、更具有启发式,算法计算更加简单,且RWS适用于各种类型的非参数估计器,包括但不限于非参数似然、准似然和最小二乘。此外,林教授指出该方法和理论还可以扩展到同时具有参数和非参数函数的模型中。在此基础上,林教授建立了可再生估计器的估计一致性和渐进正态性,并获得了其神谕属性。此外,这些特性总是被满足的,没有任何数据批数的约束,这意味着新方法可以适应流数据集永久到达的情况。最后林教授通过各种模拟实验和真实数据分析的数值实例进一步说明了该方法的行为。

整场讲座持续了一个多小时,意犹未尽,学术氛围浓厚。讲座结束后,我院师生与林教授在线上进行了热烈探讨,林教授认真一一回答了师生们提出的各种问题。最后,王老师对此次讲座作了小结,参会老师和同学收获颇丰。




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