CCF广东工业大学学生分会成功举办“支持向量机算法原理以及应用”主题讲座

2020年12月21日(星期一)下午14点30分，毕业于澳大利亚悉尼科技大学，获得计算机科学专业博士研究生学位的博士研究生导师肖燕珊教授在广东工业大学工学一号馆阶梯教室进行了主题为“支持向量机算法原理以及应用”的学术分享。肖燕珊教授担任博士生导师，研究领域为数据挖掘和机器学习，发表录用论文40余篇，主持了多项国家省市级科研基金项目，包括国家自然科学基金，广东省自然科学基金，广州市科技计划。本次讲座为计算机学院和CCF广东工业大学学生分会共同举办。

首先，肖教授阐述了支持向量机理论的诞生背景以及应用场景，指出由支持向量机构建的模型分类精度逼近人工分类精度，故广泛应用于人脸识别，垃圾邮件识别，文本分类等。

接着，肖教授通过将简单的低维数据投影到二维坐标，并从中画出分类直线为例子，简单直白地说明了支持向量机的概念和计算公式。通过例子，同学们很快就明白了支持向量机的基本理论和求解过程。

肖教授通过简单例子，娓娓道来

同学们在专心听讲

会议中途，肖教授指出，由于现实情况中数据不一定线性可分，为了解决线性不可分的窘境，我们提出了核映射理论。将数据向量映射到更高维的希尔伯特空间，在此空间中数据一定变得线性可分，而高斯函数的存在，避免了我们花费大量计算资源去求得不确定的映射函数，由此快速计算出高斯核函数的方差参数。只要保留上面的参数，就可以在模型应用时，同样将向量投影到希尔伯特空间中，进而求得分类标签。

肖教授讲解高维映射

最后肖教授展望了支持向量机的美好前景和广阔应用空间，不但开拓了全体同学们的视野，也鼓励了学子投身科研的热情。