（通讯员bat365中文官方网站）3月21日，西南财经大学吴量副教授受我院邀请，在我院22515进行学术交流，作了题为《Machine learning theory based on stochastic optimization》（基于随机优化的机器学习理论）的专题报告，我院部分教师与研究生参加了此次报告会。

在本次报告中，吴量副教授首先介绍了基于随机算法的机器学习理论中的一些基本问题，主要包括泛化误差及其分解，并进一步介绍了基于随机坐标下降算法（RCD）的泛化误差理论。吴量副教授首次使用RCD 算法的稳定性这一强大的工具分析了RCD 算法的泛化误差性质，这种理论分析方法通过权衡估计和优化来获得最优的迭代步数，随后将理论应用于实际，通过实验说明了RCD 算法在稳定性方面的优势。

最后，吴量副教授与在场师生进行了深入探讨与交流，分享了他对学术研究的独特见解。本次报告会不仅加深了我院师生对机器学习理论的科学认知，提高了师生们的学术素养，而且还激发了大家的科研热情。

报告人简介：

吴量：博士毕业于中国科学院武汉物数所，现任西南财经大学统计学院与统计研究中心副教授，博士生导师，四川省现场统计学会副秘书长。研究领域为系统复杂性度量、机器学习理论与方法、随机过程统计、金融大数据分析。已在包括AAAI、IJCAI、Pattern Recognition、Fractals、Journal of Computational and Applied MathematicsActa Mathematica Scientia、 Reliability Engineering & System Safety、Physica A、Applied Economics等在内的会议和期刊上发表论文20余篇。主持国家自然科学基金青年项目与四川省自然科学基金。