2017年3月31日下午14:00，文澜学院有幸邀请到北京工业大学助理教授刘玲老师。刘玲老师擅长于数据挖掘，机器学习，分类，支持向量机，大数据等方面的研究。她今天讲座的题目是——“A Projection Multi-Objective SVM Method for Multi-Class Classification”，一种用于多重分类的多目标投影支持向量机方法。文澜学院皇甫秉超、赵艳云等老师及学生出席了此次讲座。
讲座首先介绍了论文研究的动机，刘玲老师认为，聪明的人是“会”偷懒的人，在处理复杂问题时通过高效合理的方法“偷懒”，往往可以事半功倍。在处理分类问题上，这个道理同样适用。支持向量机在机器学习领域被广泛地用来分类问题。最初的支持向量机用于处理只包含两类的分类问题。在现实生活中，我们经常需要有两个以上的分类。如果我们可以有效地将这种有效的方法扩展到多类分类问题，那将是十分有意义的。
在这篇文章中，刘玲老师提出一种新的多目标函数的多类分类支持向量机，并从理论上分析了它的帕累托最优解。这种新方法进行多类问题分类时，可以减少大量的计算成本并可得到可靠的分类精度。在文章的最后，刘玲老师通过数值模拟实验证明了这种方法在运算时间及样本规模选择等多个方面的优越性。
讲座最好刘玲老师耐心回答了学生提出的问题并分享了自己的一些学术研究经验及体会。
