5月17日上午，中国科学院计算技术研究所博士生导师何清研究员在我院217报告厅作了题为“基于超曲面的机器学习算法研究”的学术报告。报告会由院长徐久成教授主持。学院领导、部分教师及研究生、本科生200余人聆听了讲座。
机器学习是一种利用计算机模拟和实现人类学习行为、获取新的知识并不断改善自身性能的理论，近年来受到了国内外学者的广泛关注。何清研究员首先从现有分类学习算法的特点入手，分别介绍了基于覆盖、规划和搜索机制的不同学习算法的基本概念，在此基础上引出研究思路---如何从原始空间直接寻找分类面；围绕这一问题，何清研究员阐述了他的研究工作，重点阐述了分类超曲面的几何构造算法和极小覆盖子集的相关理论研究结果，并讨论了该结果扩展到相关机器学习问题的算法形式，在降维、并行计算、聚类、离群点检测问题上进行了深入讲述。
何清研究员的报告侧重于对机器学习研究领域一般性问题的解答，因此给听众带来了极大的启发。在提问环节，何清研究员和与会师生进行了现场互动交流，对大数据时代下如何进行机器学习研究等问题给予了细致耐心的解答，令广大师生受益匪浅。
（计算机与信息工程学院 毛文涛/文 史春花/图）