时 间：2024年4月8日 16:00-17:00
地 点：普陀校区理科大楼A1514
报告人：虞克明 英国伦敦布鲁内尔大学教授
主持人：唐炎林 华东师范大学教授
摘 要：
As certain statistical theories within the frequentist framework encounter challenges in the AI era, Bayesian methods like Bayesian Neural Networks (BNNs) and Bayesian Deep Learning (BDL) are gaining popularity and are expected to continue doing so. Concurrently, Bayesian quantile regression (BQR), including Bayesian Tobit quantile regression, which we have championed, are gradually gaining recognition worldwide. This presentation aims to provide a review of the state of the art and future research directions, following a brief overview of quantile regression (QR).
报告人简介：
Professor Keming Yu目前担任英国伦敦布鲁内尔大学统计学与数据科学讲习教授、数学学科研究影响中心主任. 他是英国皇家统计学会会士, 英国社科基金 (ESRC) 评审专家成员, 英国自科基金 (EPSRC)评审专家成员. 欧洲科学基金(ESF) 评审专家成员. 统计学期刊 JASA ( Journal of the American Statistical Association, Applications and Case Studies) 等多家国际 SCI、SSCI 期刊的副主编. 他的研究领域包括大小数据和高维数据分析、计量经济学和金融风险分析, 机器学习和工程可靠性分析. 他已发表超过160篇论文. 他被引述为 Bayesian quantile regression的开拓者。