报告名称：Transfer learning on stratified data: joint estimation transferred from strata

主讲人：杨玥含 教授

邀请人：郭朝会 副教授

时间：2024年3月22日 11: 00

地点：汇贤楼 X123

主办单位：4166am金沙信心之选(中国)有限公司

报告摘要

在这次演讲中，我们将在来自不同但可能相关的群体的辅助模型的帮助下讨论目标模型。受迁移学习的启发，我们提出了一种称为地层联合估计(JETS)的方法。为了获得稀疏解，JETS构建了一个惩罚框架，该框架结合了一个惩罚目标模型的项和一个惩罚辅助模型与目标模型之间差异的附加项。这样，喷气机克服了高维研究中样本有限带来的挑战，无论辅助样本是否含有噪声信息，喷气机都能获得稳定、准确的估计。结果表明，该方法具有套索等传统方法的计算优势。在仿真和应用过程中，将该方法与几种现有方法进行了比较，结果表明该方法优于其他方法。

专家简介

杨玥含，中央财经大学教授，龙马青年学者，主要从事复杂数据建模，因果推断，迁移学习，资产配置等研究，作为独立作者、第一以及通信作者在统计学四大期刊JASA，Biometrika，人工智能顶级期刊PR，ESWA，KBS等期刊发表论文近四十篇。