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統計學院副教授王文武在機器學習與人工智能頂級期刊JMLR 再次發表論文
發布日期:2019-05-20 瀏覽次數:

5月13日,機器學習與人工智能頂級期刊《Journal of Machine Learning Research》(英文縮寫JMLR)刊發我校統計學院副教授王文武的最新研究成果:Robust Estimation of Derivatives Using Locally Weighted Least Absolute Deviation Regression。王文武為該論文第一作者與通訊作者,邵陽師范作為第一單位與通訊單位。

隨著機器學習與人工智能的發展,更多數據利用計算機設備等時間間隔自動收集。針對該類型數據,其變化趨勢(導數估計)受到越來越多的關注,如探測氣候變化、推斷細胞增長率等。基于最小二乘的局部多項式回歸是估計導數的標準方法,在正態分布假設下是最有效的。然而在實際應用中,非正態數據是非常常見的,包含重尾(含異常值點)、偏態或者多峰分布等。面對非正態的數據,基于最小二乘的估計不能保證估計效率,甚至得到錯誤的結論。

本論文結合差分序列和穩健回歸,提出了局部加權最小一乘回歸方法,解決了非正態分布樣本中估計效率低和穩健性差的問題。首先,新的估計不同于最小二乘估計,對異常值或者重尾分布是穩健的;不同于最小一乘估計,不是依賴于密度函數在一個點的信息,而是密度函數在所有點的信息平均,因而比最小一乘估計更加穩健、效率更高。其次,不論誤差分布形式如何,對稱差分得到的誤差序列自動保證分布函數中位數為零點,且關于零點對稱。再次,基于隨機差分的估計漸近等價于無限復合分位數回歸估計,即一次回歸等價于無窮多次分位數回歸,極大地提高了計算效率。最后,通過影響函數分析指出:基于最小二乘的差分方法本質上不同于基于最小一乘估計的差分方法,這為有效地探索密度函數信息提供了新的思路。此外,把該穩健方法應用于近十年中國房價數據,挖掘到房價的增長趨勢。

王文武為統計學院副教授,系機器智能與數據分析中心研究人員。本論文是繼王文武副教授2015年在JMLR發表Derivative Estimation Based on Difference Sequence via Locally Weighted Least Squares Regression研究成果的深入延伸和拓展,兩篇文章共同解決了導數估計中的收斂速度和估計效率的問題。2015年發表的論文為邵陽省以第一作者與通訊作者在JMLR上發表的首篇論文。

JMLR建刊于2000年,是國際上公認的計算機領域頂級期刊之一,主要刊登機器學習與人工智能領域的高質量前沿研究成果。同時,JMLR也是中國計算機學會推薦的機器學習、人工智能和模式識別領域的四大A類期刊之一,最新影響因子為2.281。

(來源:統計學院   編輯:宣傳部新聞中心   責編:孫琪)



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