第九讲题目： 统计机器学习方法研究及其在数据挖掘中的应用

主 讲 人 ：张 瀚 老师

讲座简介 ：

统计机器学习是以数据为研究对象，在数据驱动条件下以数理统计为工具，构建概率模型，进行准确的预测和分析，并尽可能提高效率的系统性方法。数据对象包括数字、文字、图像、视频、音频数据及其组合等多种数据类型，主要场景有监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习，其中的模型、策略和算法研究对于人工智能技术的发展具有重大意义。

本报告阐述非参数方法、统计方法、变分方法、弱监督方法及其在数据挖掘中的应用，结合健康大数据与组学数据，介绍我们在批次因子估计、序列比对分析、序列特征发现、致病基因筛选等方向中所研究的统计学习方法以及所取得的重要进展，并展望变分方法与深度学习结合的前景。

时间： 周四（11月28日）18:30-20:10

地点： 5B301

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