10月13日 王兆军:Model Checking in Massive Data via Structure Adaptive Sampling(70周年校庆系列学术报告)

时间:2021-10-02

讲座主题:Model Checking in Massive Data via Structure Adaptive Sampling

主讲人:王兆军

举行地点:腾讯会议,ID:285 724 469

主办单位:经济与管理学部

开始时间:2021-10-13 14:00:00

      失拟检验在很多统计/机器学习的应用中至关重要。尽管在这些应用中,人们可以非常容易地收集到大量的观测数据,但由于测量限制的存在,要收集到所有观测的标签却是不现实的。因此,我们针对仅有有限个数的标签可以获取的情况,提出一个设计自适应的检验方法来对模型进行检测。为了能从一大类给定设计点中选出协变量子集,我们推导出了最优的抽样策略——结构自适应抽样策略。基于此抽样,我们证明了所提出的检验方法是渐近最优的。同时,大量的数值模拟和实例数据的分析结果也进一步确认了所提方法的有效性。

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