9月18日下午，統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院第一期統(tǒng)計學(xué)雙周學(xué)術(shù)論壇在卓遠樓305室舉行，統(tǒng)計系主任趙建華作題為《Automated learning of factor analysis with complete and incomplete data》的學(xué)術(shù)報告，學(xué)院統(tǒng)計方面的教師及統(tǒng)計學(xué)專業(yè)碩士研究生參加論壇。
學(xué)院院長石磊表示，開設(shè)統(tǒng)計學(xué)雙周學(xué)術(shù)論壇的目的在于加強教師與學(xué)生之間以及教師與教師之間的學(xué)術(shù)交流，活躍學(xué)院的學(xué)術(shù)氛圍。
報告中，趙建華介紹了極大似然估計方法中非常流行的EM算法及其幾種重要拓展的基本思想和工作原理，然后以因子分析模型為例演示了這些算法在該模型下的各種具體應(yīng)用及其相應(yīng)的優(yōu)勢和劣勢。在選擇因子個數(shù)方面，目前大多采用兩階段法：階段一對各種可能的不同因子個數(shù)的模型分別作參數(shù)估計，階段二采用一種模型選擇標(biāo)準(zhǔn)來選擇因子個數(shù)。鑒于目前存在的兩階段法計算負荷較重的問題，尤其是當(dāng)含有缺失數(shù)據(jù)時，趙建華介紹了其最近開發(fā)的一階段法，該方法將參數(shù)估計和模型選擇合二為一，具有和兩階段法同樣的準(zhǔn)確性但計算效率大大提高。
趙建華，香港大學(xué)統(tǒng)計學(xué)博士，副教授。研究領(lǐng)域為統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘，在國際著名學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文多篇，包括《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》等國際權(quán)威性刊物。
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