理学院徐义田教授最新研究成果在国际顶级期刊IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.上在线发表
本网讯 日前，理学院数学系徐义田教授在人工智能领域国际顶级期刊IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.上在线发表了题为“A Safe Feature Elimination Rule for L1-Regularized Logistic Regression”的论文，论文链接详见： https://ieeexplore.ieee.org/document/9397291 。IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (5-IF: 15.395)位列中科院期刊分区一区，JCR期刊所有COMPUTER SCIENCE类中排名为1/137（所有ENGINEERING类中排名为2/266）。
稀疏优化模型因同时具有学习和变量选择的功能，能更有效地处理大规模数据，是当前机器学习的热门话题。该论文针对经典稀疏逻辑回归模型，提出了一种安全高效的加速算法。该算法在保证不影响模型学习效果的前提下，大大提高了模型处理大数据的效率，并从理论上严格证明了该方法较现有方法具有更强的筛选能力。在当今大数据时代，这是一项十分有意义的研究工作。
徐义田教授从事机器学习方面的研究，为该论文的通讯作者，近十年发表SCI论文约70篇，部分成果已发表在计算机领域顶级期刊IEEE Trans. Cybern.、IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 、IEEE Trans. Signal Process.、IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst.上。理学院2020届博士毕业生潘贤丽为该论文第一作者，该生在就读研究生期间曾获校长奖学金、国家奖学金（2次）、北京市优秀毕业生等奖励，其博士论文、硕士论文均荣获中国农业大学优秀论文。该研究得到了国家自然科学基金和北京自然基金的资助。