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2019年7月3日上午8：00，美国西肯塔基大学科学和工程体育博彩平台 计算机科学夏重杭教授来我院做了两场关于机器学习方面的学术报告：

        1:A self-paced learning method for peptide identification

        2:Prediction capability of data in collaborative filtering

报告由体育博彩平台 院长王宜举教授主持，体育博彩平台 的部分年轻老师、研究生和计算机体育博彩平台 相关研究方向的部分师生参加了此次报告。

夏教授首先从自己的研究成果串联质谱法 (LC-MS/MS) 识别蛋白质开始讲起，他在报告中提到虽然已经有很多机器学习的方法被用来帮助提高识别精度，但是结果还不太令人满意。为了提高肽链识别精度，夏教授设计了一个基于核的分类方法CRanker。跟基准算法比，CRanker在很多数据集上显示了它的有效性，但它在某些性态差的数据集上有过拟合和不稳定的弱点。为了克服这两点不足，夏教授首先在原有的CRanker模型基础上对不同的损失函数引入不同的权重。目标肽链匹配和错误匹配对模型的作用是不一样的，因此对错误识别的惩罚也是不一样的。然后，在此基础之上，又设计了一种自步学习方法来克服CRanker算法在训练过程中陷入比较差的局部最优点的问题。然后在多个数据集上测试了改进的CRanker。实验结果表明此算法极大的改进了过拟合现象。在性态差的数据集的数据集上，稳定性也有了极大的提高。

在整个上午的报告中，夏教授随时耐心解答老师们提出的疑问，报告结束后，与方向相关的个别师生达成了将来共同合作的意向。

夏重杭教授在美国德州大学达拉斯分校获得计算机科学博士学位，曲阜师范大学体育博彩平台 硕士。他目前的研究兴趣包括：数据挖掘和分析，机器学习，生物信息，金融和管理工程。