高维数据分析中的稀疏建模

　　大数据时代，人们在生产生活中收集了大量的高维复杂数据。在针对这些数据进行统计分析的过程中，构建一个简单高效的模型至关重要。一个简单的稀疏模型不仅具有很好的解释性，常常也具有很高的性能。本书的主要工作就是针对高维数据的稀疏统计建模研究。

　　首都经济贸易大学副教授，2012年博士毕业于东北师范大学，2013-2015年美国北卡罗莱纳大学教堂山分校博士后，2016年加入首都经济贸易大学，主要研究领域：高维数据分析、机器学习。现主持国家自然科学基金青年项目1项，国家统计局科研项目1项。研究成果大都发表在国ji级和知名的统计学期刊上。

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