首页

9月26日，中国科学院系统科学与数学研究院王启华研究员应数理学院邀请，作了题为“Model-Free Feature Screening via Subsampling: A Unified Framework and Adaptive Two-Step Recovery of Mysterious Features”的学术报告。报告会由数理学院统计系胡学平教授主持，统计系教师、研究生及部分本科生参加了报告会。

王启华研究员以“海量多维数据的变量筛选”为主题展开报告。他首先结合实际案例，生动阐释了多维数据在科研与应用中的重要意义，并系统梳理了该领域的研究进展，指出高维大数据特征筛选面临的两大挑战：海量数据带来的计算与存储压力，以及高度相关变量的有效识别问题。针对这些难题，王研究员重点介绍了基于子抽样的无模型特征筛选框架，及其在两阶段抽样过程中提取重要变量、提升计算效率的理论机制，为高维数据特征筛选提供了新的研究思路。

整场报告内容翔实、深入浅出，既有理论深度，又贴近实际应用。报告不仅拓展了师生对前沿统计方法的认识，也搭建了与领域专家深入交流的平台。现场互动积极，讨论气氛热烈，有效激发了师生对相关研究方向的兴趣。（撰稿：李恬恬；摄影：胡学平；审核：张海）