报告主题:机器学习经典—理论与算法

报告摘要:此报告中我将介绍机器学习中的经典理论,以及受这些理论的启发而设计的两个经典算法SVM与Boosting。我将介绍算法思想的起源与发展,并探讨在应用中如何选择合适的算法。最后还将分享我对深度学习与理论关系的看法。

邀请嘉宾:王立威,北京大学信息科学技术学院教授。主要从事机器学习理论研究。在机器学习国际权威期刊会议发表高水平论文100余篇。担任机器学习与计算机视觉顶级期刊IEEE TPAMI编委。多次担任国际机器学习旗舰会议NeurIPS (NIPS)与ICML领域主席。入选AI’s 10 to Watch,是该奖项自设立以来首位获此荣誉的中国学者。获得首届国家自然科学基金优秀青年基金。带领团队获得首届天池AI医疗大赛决赛冠军。

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CNCC, 经典-王立威.pdf
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类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。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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