支持向量机欠光滑和机器学习过拟合问题
朱利平 教授（中国人民大学统计与大数据研究院）
成人直播 B201报告厅
数据科学正日益成为驱动生命健康科学创新的核心引擎。本报告将分享在数据科学基础算法上的两项研究成果：
（1）支持向量机的光滑化与分布式计算：针对损失函数的非光滑问题，提出卷积光滑技术，在保持凸性的同时增强光滑性；在分布式大数据场景下，设计计算迅捷、逻辑透明、理论坚实的去中心化分布式算法；
（2）深度学习过拟合评估：针对深度学习等机器学习算法易出现的过拟合问题，建立了一套普适的过拟合评估一般性方法。
