線上｜杉數科技科學家、上海財經大學副教授江波：機器學習中的優化方法

北京時間2018年1月11日（週四）晚8點，在將門技術社群，我們很開心邀請到將門投資企業杉數科技科學家、上海財經大學副教授——江波，

他將為大家帶來“機器學習中的優化方法”的主題分享。主要將回顧推薦系統設計，圖像背景分離等機器學習中的問題，並介紹其對應的運籌學模型以及相關的優化求解演算法。

活動資訊

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主題：機器學習中的優化方法

地點：將門創投鬥魚直播間

分享提綱

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運籌學是一門建模、優化、決策的科學。傳統的機器學習問題如線性回歸、邏輯回歸、支援向量機以及主成分分析等方法都可以抽象為運籌優化問題，

比如支持向量機就是二次規劃問題。在本次分享中，我們將回顧推薦系統設計，圖像背景分離等機器學習中的問題，並介紹其對應的運籌學模型以及相關的優化求解演算法。

主要包括以下內容：

Recommendation System and Netflix Prize;

Genaric Matrix Completion Problem;

Proximal Gradient Method;

Applications in Bioinformatics and Tensor;

Robust PCA Problem;

Alternating Direction Method of Multipliers

嘉賓介紹

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江波

上海財經大學交叉科學研究院副教授

杉樹科技科學家

2013年9月獲得美國明尼蘇達大學工業與系統工程系博士學位，導師張樹中教授。主要研究領域包括優化理論，組合投資優化，收益管理，影像處理等。在國際著名雜誌Mathematics of Operations Research，Mathematical Programming，SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications 等發表過多篇論文。曾擔任Management Science, Mathematics of Operations Research等著名期刊的匿名審稿人。曾在美國對沖基金公司Whitebox Advisors擔任暑期研究員，從事魯棒組合投資的研究工作。主持過多項國家自然科學基金。

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