为拓宽学术思路与领域，激发创新激情，提高全体教师科研创新能力，4月17日下午，由科技产业部主办、强基学院承办的“能源大讲堂”学术讲座在实训楼211举行。太原师范学院王福胜教授受邀作了题为“机器学习中梯度提升算法的改进及性能分析”的专题讲座。
机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律, 并利用规律对未知数据进行预测的算法。随着机器学习技术的发展, 如何减少计算成本、提高算法收敛速度引发了越来越多的关注。梯度提升机(GBM)是机器学习领域中一种高效的集成学习方法, 近年来在垃圾邮件过滤、欺诈检测、在线广告等预测任务中得到了广泛的应用。其主要特点是集成多个弱学习器, 线性组合成一个强大的预测模型, 从而提高单一弱学习器的性能。
王教授以诙谐有趣的方式对梯度提升机及其变体进行了详细的介绍, 并提到了他在这次研究中的创新点，即分别从减少计算成本和提高算法收敛速度两方面提出了相应的改进算法, 并通过数值开云(中国)验证了新算法具有优良的性能。
王教授深厚渊博的学术功底、深入浅出的示例阐述给大家留下了深刻印象，两个多小时的讲座让大家意犹未尽。这次讲座开拓了教师的视野，培养了科研经验较少的青年教师的交叉创新思维，受益匪浅。
