主題：智能交通中的支持向量機及其集成方法
主要內容：支持向量機是早期機器學習的四大方向之一，具有理論清晰、實用性強的特點。近年來集成學習成為了機器學習領域的熱門研究領域之一。集成學習試圖在特征層、模型層、輸出層運用集成的方式提高學習的性能，受到了研究人員的肯定和認可。本報告將從基本的支持向量機入手，一直深入到支持向量機的集成。同時，還將呈現這些方法在智能交通中的實際應用。本報告對于試圖運用支持向量機或集成學習進行實戰的人員具有較好的參考意義。
專家姓名：肖建力
工作單位：上海理工大學
專長和學術成就：智能交通、人工智能
專家簡介：肖建力畢業于上海交通大學，獲得模式識別與智能系統博士學位，現為上海理工大學副教授，目前的研究方向為人工智能與大數據，在TRB，ITSC, Physica A，IET-IP，Journal of Advanced Transportation等國際頂級會議及前沿SCI雜志上發表論文20余篇，主持國家自然科學基金及其它項目多項，獨立編著圖書《人工智能怎么學》（2022年出版發行）。
時間：2021-11-18 14:00:00
地點：交運樓209