武科大网讯 3月21日，西南财经大学吴量副教授受理学院邀请，在理学院22515进行学术交流，作了题为《Machine learning theory based on stochastic optimization》（基于随机优化的机器学习理论）的专题报告，理学院部分教师与研究生参加了此次报告会。
在本次报告中，吴量首先介绍了基于随机算法的机器学习理论中的一些基本问题，主要包括泛化误差及其分解，并进一步介绍了基于随机坐标下降算法（RCD）的泛化误差理论。吴量首次使用RCD 算法的稳定性这一强大的工具分析了RCD 算法的泛化误差性质，这种理论分析方法通过权衡估计和优化来获得最优的迭代步数，随后将理论应用于实际，通过实验说明了RCD 算法在稳定性方面的优势。
最后，吴量与在场师生进行了深入探讨与交流，分享了他对学术研究的独特见解。本次报告会不仅加深了美高梅集团师生对机器学习理论的科学认知，提高了师生们的学术素养，而且还激发了大家的科研热情。
报告人简介：
吴量：博士毕业于中国科学院武汉物数所，现任西南财经大学统计学院与统计研究中心副教授，博士生导师，四川省现场统计学会副秘书长。研究领域为系统复杂性度量、机器学习理论与方法、随机过程统计、金融大数据分析。已在包括AAAI、IJCAI、Pattern Recognition、Fractals、Journal of Computational and Applied MathematicsActa Mathematica Scientia、 Reliability Engineering & System Safety、Physica A、Applied Economics等在内的会议和期刊上发表论文20余篇。主持国家自然科学基金青年项目与四川省自然科学基金。（理学院）
