2015年9月24日上午9：30，华南理工大学软件学院副院长、美国数学会《Mathematical Reviews》评论员、中国人工智能学会机器学习专业委员会委员、广州市工业与应用数学学会副理事长杨晓伟教授在我校延安路校区旭日楼108报告厅举办了“支持向量机的新进展”的学术讲座。本次学术讲座主要面向全校研究生和青年教师，由QMH球盟会app副院长姚洪心老师作为特邀主持人，出席的嘉宾有QMH球盟会app郑建国教授等数十位老师。

杨教授以支持向量机的背景为切入点，讲解了二分类问题，并引出了线性分类器和非线性分类器。接着，杨教授声情并茂地以举例的方式讲解了线性可分的三种情况及其模型，指出大规模线性分类是当前最困难的事情。随后，杨教授介绍了标准回归模型、最小二乘支持向量（LS-SVM），进而提出模糊支持向量机（FSVM），阐释了与标准支持向量机相比，如何设置样本的隶属度是一个重要的问题；简单讲解了加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）、双边模糊支持向量机（BM-FSVM）、模糊支持向量机和鲁棒性支持向量机的关系、半监督支持向量机模型（S3VW）。最后，杨教授普及了一些张量数据的例子、基本概念，详尽地诠释了交替投影支持向量机和线性支持高阶张量机模型，并为同学们展示了其实验结果和支持张量机的最新研究成果。

杨教授指出，支持向量机领域关心的主要7大问题有：大规模非线性分类和回归问题、非凸优化的快速求解、带噪声的模式识别、在线学习、张量核函数的构造、张量降维和张量分解在实际问题中的本质等。杨教授期望在座的研究生可以关注数学需求，提出实际问题蕴含着丰富的数学需求，对实际问题的关注有助于数学理论的深入发展。

在提问环节，师生踊跃提问、各抒己见，就大数据、网络爬虫、二分类问题等专业问题与杨教授进行了互动探讨。杨教授以自己独到的见解和多年的专业积累，对同学们的提问一一作了详实的解答，并对当晚由杨教授主讲的“大数据对统计学的挑战和机遇”产生了浓厚的兴趣。本次学术讲座在全体师生的热烈掌声中结束。