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学报告:合并学习理论和应用

时间:2018年04月09日 11:58 浏览次数:[ ]


 

告知摘要

风的单纯学习模型通常只从一个视角探索未知数据集,只包含一个上过程和一个上结果,有一定的局限性。合并学习模型则从多只视角探索未知数据集,含有了多只学习过程,通过综合获得一个更有代表性的结果。和单一学习模型对照,合并学习模型往往能够提供准确性、稳定和健康性更好的结果。本报告首先简要介绍各种类型的合并学习模型,重要包括分类集成学习模型、一半监督集成学习模型、聚拢类集成学习模型,等等。下一场,因为渐进式集成框架、根据图论的集聚类集成算法和自适应集成框架为中心,系统地介绍近年来余志文博士所提出的部分新算法及其在高维带噪音数据挖掘上的使用,包括:渐进式半监督聚类集成框架、夹聚类选择策略、根据混合高斯模型的集聚类结构集成方法、夹模糊聚类集成方法、自适应模糊聚类集成方法、根据随机组合数据映射操作的混合聚类集成方法、根据专家知识的集聚类集成算法、夹自适应集成学习算法等等。

 

告知人简介

余志文博士,现为华南理工大学计算机学院教授、博士生导师、副院长、国家优秀青年是基金获得者。余博士是CCF张罗事、CCF突出会员、ACM广州分会副主席、CCF广州分部执行委员、2015-2016 CCF YOCSEF广州 主持人、IEEE、ACM尖端会员, CCF人工智能与模式识别专委会委员、CAAI机器学习专委会委员。余博士被2008年在香港城市大学计算机系获博士学位,以后在香港理工大学电子计算系做过博士后研究,2011年入选教育部新世纪优秀人才支持计划, 2013年取得广东省自然科学杰出青年基金资助,2017年获国家优秀青年是基金资助。余博士主要从事机器学习、数据挖掘、模式识别和人工智能方面的研究,刊登学术论文近100多首,其中50首多SCI舆论,30首IEEE Transactions铺天盖地论文,如果:TKDE, TEC, TCYB, TMM, TSMC-B, TCBB, TCSVT, TNB相当,1首论文获国际会议最佳论文奖,当CCF会刊《计算机应用》编委。主办和参与的种类30多件,其中主持国家资金重大、优青、对上和青年,省部级项目13起。更多信息见个人主页:www.hgml.cn/yuzhiwen

 

 

告知时:2018/4/13(周五),14:30

地点:云南大学呈贡校区大发棋牌游戏官网楼1412

邀请人:杨云

 

杨云  2018-04-09 19:38:54


达到同条:学报告:根据可信度的大多天线用户协作策略研究

下一致条:大发棋牌游戏官网关于开展工作学习和教研室活动通知(2018年3月30日星期五下午)

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