講座名稱：基于自助法的高斯貝葉斯網結構學習

講座時間：2020-08-18 15:00

講座人：徐平峰 教授

講座地點：騰訊會議直播（ID：905 459 471）

講座人介紹：

徐平峰，長春工業(yè)大學數學與統(tǒng)計學院教授、博士生導師，副院長。2010年博士畢業(yè)，2017年晉升為教授。主要從事圖模型、結構方程模型，含潛變量的模型和列聯表缺失數據的統(tǒng)計分析三個領域的研究。已在統(tǒng)計學知名期刊Journal of Computational and Graphical Statistics、Statistics and Computing等雜志上發(fā)表論文10多篇。主持國家自然科學基金2項,吉林省科技廳項目1項，指導博士研究生2名、碩士研究生14名。獲首批“吉林省高?？蒲写好缛瞬拧狈Q號?，F任吉林省現場統(tǒng)計研究會常務理事、中國現場統(tǒng)計研究會數據科學與人工智能分會常務理事、中國現場統(tǒng)計研究會計算統(tǒng)計分會理事、全國工業(yè)統(tǒng)計學教學研究會理事。

講座內容：

基于自助法(Bootstrap)給出高斯貝葉斯網的結構學習算法BPKL。該算法通過結構學習算法對B個Bootstrap樣本進行結構學習以得到B個DAG，并求其所對應貝葉斯網的極大似然估計。尋找一個最優(yōu)DAG，使其對應的貝葉斯網的極大似然估計，與B個極大似然估計平均的懲罰Kullback-Leibler (KL) 距離最近。本文對BPKL算法、PC算法、GES算法、GDS算法及GDSM算法進行了模擬比較，結果表明BPKL表現優(yōu)于其他方法。同時，我們探索并分析了39個擬南芥基因間的條件獨立性。

主辦單位：數學與統(tǒng)計學院