邹至庄经济研究院博士生论文研讨会第70期
论文题目：一种新的混合专家模型：参数估计、聚类与变量选择
报告人：齐雪菲
导师：许杏柏教授
摘要：
混合专家（MoE）模型作为一种强大的统计学习工具，已被广泛应用于回归分析、分类任务和聚类分析中，尤其在处理异质性数据建模方面表现出显著优势。在面向连续型数据的回归和聚类分析中，传统MoE模型通常假设专家分布服从高斯分布。然而，当处理包含具有不同尾部特征的数据集时，这种基于高斯分布的假设可能导致模型拟合不足，从而影响模型的准确性和鲁棒性。为克服这一局限性，本文利用指数幂分布的灵活性，提出了指数幂混合专家模型，并开发了相应的参数估计算法。此外我们还考虑了模型的变量选择并建立了估计量的理论属性。此外我们还考虑了模型的变量选择并建立了估计量的理论属性。
地点：D235
腾讯会议：755-2237-9578
时间：3月17日，周一中午，12：30-14：00
语言：中文
