暨南经院学术系列活动之
统计学系列 Seminar 第84期
主题: Reduced-Rank-Regression in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
主讲人: 陈迪荣教授（北京航空航天大学）
主持人：王国长
会议工具：腾讯会议 （ ID: 653518430 ）
会议时间：2021年4月22日下午16:00-17:30
摘要
In predicting multiple response variable from the predictor variable, the reduced-rank regression (RRR) is an effective linear method by imposing that the matrix of regression coefficients is low rank. This talk exploits RRR with a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) approach. A set of solutions in RKHSs are characterized with the help of cross-covariance operators in RKHSs. Moreover, regularized estimators are constructed and the estimation errors are bounded under some mild assumptions. Simulation study is provided to illustrate the efficiency of the proposed method.
★主讲人简介★
陈迪荣，北京航空航天大学数学科学学院教授，北航“蓝天学者”特聘教授，博士生导师。主要研究方向为统计学习理论，小波分析与信息处理。1982年1月获学士学位（华中师范大学），1992年7月获博士学位（北京师范大学）。先后主持国家自然科学基金8项，“863”课题3项，“973”计划子课题1项。发表SCI论文数十篇，其中多篇发表在Appl. Comput. Harmonic Anal., Found. Comput. Math.， IEEE Transaction on Automatic Control, IEEE Trans Information Theory和 Journal Machine Learning Research等权威刊物。单篇论文被SCI引用160余次。荣获教育部2012年度自然科学二等奖。
