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武悦
时间: 2023-02-16

我的主要研究兴趣为网络科学、机器学习与数据挖掘、复杂度理论，以及它们在生物学中的应用。当下的研究兴趣包括面向数据分类与降维的机器学习及其复杂度分析。该项研究可分为两个方面。一些分类任务中数据会显著受到噪声影响，如何设计适用于此类任务的线性分类器是研究的一个方面。第二方面为设计性能与传统机器学习方法接近的低复杂度线性分类器。此外，一些传统的机器学习模型可被认为由几何上的不同阶数的基构成。通常来说，忽略其中一些对分类性能影响较小的高阶项可以带来更低的复杂度。以这种方式近似的线性分类器有何优点及缺点是接下来的关注点。

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