东吴威尼斯欢乐娱人城v3676学术讲座——陈熹（二）
发布者：殳妮 发布时间：2020-09-22 浏览次数：244
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报告时间：2020年9月26日13:30 － 17:30
报告地点：文思楼306
报告摘要：
支持向量机是统计学习领域中一个代表性算法，其通过输入空间、提高维度将问题简化为线性可分的经典解问题。支持向量机已被应用于垃圾邮件识别，人脸识别等多种分类问题。KNN（K-Nearest Neighbor）算法是另一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法已被广泛应用于样本容量较大的类域的自动分类。
报告人简介：
陈熹教授，浙江大学管理学院数据科学与管理工程学系系主任，浙江大学数据科学研究中心副主任，主要研究领域为在线社交网络，移动商务以及数据挖掘等，获得自然科学基金重大研究计划培育项目，浙江省自然科学基金杰出青年科学基金等项目资助。已取得一系列研究成果，包括相关政策建议的采纳，高水平学术期刊论文等，以及国际学术会议的成果奖等。相关研究成果获得2浙江省第十七届哲学社会科学优秀成果奖应用理论与对策咨询类二等奖，以及2014年CIST最佳大会论文奖。目前担任信息系统知名1区期刊（Information & Management）副主编。此外，他积极开展校企合作，将研究成果推广到企业的实际经营中，获高度认可。
