题目：统计优化研究简介

报告人：孔令臣教授 

时间：2019年12月9日（周一）上午9：00开始 

地点：博识楼四楼 玻璃房

报告摘要： 联系人工智能的发展历程，通过机器学习问题的挑战性和数据科学时代需要，简要介绍统计\机器学习\优化等多学科领域交叉融合过程，概述统计优化的由来和思考．在此基础上，重点对在信息领域和统计分析领域中广泛应用的高维线性回归的模型理论和方法进行总结, 同时对当前正在兴起的矩阵回归进行简要介绍，并尝试提出一些思考课题和展望。

报告人简介：孔令臣，北京交通大学理学院，教授，博士生导师，中国运筹学会数学规划分会副秘书长。2007年毕业于北京交通大学，获博士学位。2007-2009年，加拿大滑铁卢大学组合与优化系博士后。2009年9月入职北京交通大学数学系，2010年晋升为副教授，2014年晋升为教授。主要从事优化与统计学习、高维统计分析、稀疏优化、对称锥互补和优化问题以及医学成像等方面的研究。主持国家自然科学基金面上项目“高维约束矩阵回归的优化理论与算法”、“矩阵秩极小问题的松弛理论与算法研究”和参与973课题、国家自然科学基金重点项目“大规模稀疏优化问题的理论与算法”以及北京市自然科学基金重点项目“监督学习的降维理论与优化方法”等，获得2012度中国运筹学会青年奖。