一、题目：统计学习理论
二、主讲人：北京航空航天大学教授 陈迪荣
三、时间：5月28日(周二)上午9：30开始
四、地点：A4-305报告厅
摘要：统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一般理论，主要创始人是V. Vapnik，其核心任务是估计两个随机元的依赖关系。统计学习理论有着广泛的实际应用背景，尤其在人工智能领域。本报告通过对支持向量机的介绍，阐述统计学习理论的基本思想和发展前景。
报告人简介：陈迪荣，北京航空航天大学教授，博士生导师。主要研究方向为小波分析与信息处理，统计学习理论。北京航空航天大学“蓝天学者”教授，武汉纺织大学“楚天学者” 教授。先后主持国家自然科学基金7项，“863”课题3项，“973”计划子课题1项。发表SCI论文80篇，其中多篇发表在权威刊物Appl. Comput. Harmonic Anal., Found. Comput. Math.， IEEE Transaction on Automatic Control, IEEE Trans. Information Theory和Journal Machine Learning Research等上。不完全统计, 论文被SCI论文引用三百次，单篇论文被SCI引用百余次。获教育部2012年度自然科学二等奖。
联系人：李亚玲
