张海樟
演讲人
中山大学数学与计算科学学院正教授
张海樟，2003本科毕业于北京师范大学数学系，2006年硕士毕业于中科院数学所，2009博士毕业于Syracuse University数学系，现为 University of Michigan博士后，已受聘为中山大学数学与计算科学学院正教授。主要研究领域包括应用与计算调和分析、机器学习理论、 非线性时频分析。
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机器学习(Machine Learning) 是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。
基于可再生核的机器学习理论（十五）-Regularized learning algorithms(one)
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