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讲准字182号:Supervised Learning: Linear regression

发布时间:2018-06-04|浏览次数:

题目:Supervised Learning: Linear regression

主讲:Daming Zhang

时间:2018年6月12日 14:00

地点:理学院104

主办:理学院


主讲简介:Daming Zhang,加州州立大学弗雷斯诺分校教授。研究专长:发动机技术和整车开发、绿色能源和替代燃料,噪声的分析和抑制。Daming Zhang于1997年获爱荷华州立大学工程力学博士。他的研究兴趣包括发动机技术和整车开发、绿色能源和替代燃料,噪声的估计和抑制。张教授拥有超过12年的行业工作经验,在FEV发动机技术有限公司任发动机NVH部高级工程师,在莱克斯勒汽车公司和福特汽车公司做咨询高级工程师。张博士在韦恩州立大学机械工程系和西北工业大学航空航天工程系有10年的教学经验。2010年以来发表论文30余篇,其中多篇影响因子大于4。

主讲内容:监督式学习是机器学习领域中一种主要的学习方式。需要通过已有的数据训练出一个最优的模型,能够表示这些已有的模型并预测新的数据。线性回归模型是最简单的监督式学习模型,给定一些训练数据,发现数据中的规律,找到存在最优方程以拟合训练数据,再遇到新数据时,就可以用训练好的回归模型来对新数据作出预测。本报告主要介绍监督式学习中的线性回归。


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