（理学院贺方超 报道）2019年6月19日下午，美国中田纳西州立大学博士生导师吴强教授应邀来我校理学院进行学术交流活动，并作了题为《Supervised dimension reduction: algorithms and applications》的学术报告。该报告由理学院耿亮副院长主持，理学院相关领导、数学系教师以及学生代表聆听了学术报告。

在学术报告过程中，吴强教授指出在当前大数据时代高维数据的存在具有普

遍性，冗余的数据特征使得数据计算和分析变得费时费力，而且预测性能会变差。合理的维数约减不仅有助于理解数据内在的结构，而且可以避免维数灾难，建立更加高效精确的数学模型。首先介绍了机器学习中维数约减的问题背景，然后讲解了监督数据的维数约减和具体的切片逆回归方法，最后谈到了在线PCA方法和特征选择在基因表达数据分析中的应用。

 报告结束后，吴强教授耐心地就在座师生们感兴趣的具体问题一一作出了详细的解答，使得大家不仅对监督维数约减这一研究问题有了更深入的了解，同时也开阔了广大师生的科研视野。