2019年7月23日下午，我院举办的“统计大讲堂”系列讲座第九十一讲在明德主楼1016会议室举行。本次报告邀请了佐治亚大学流行病与生物统计系的黄翰文副教授，我院李扬教授主持了本次学术报告会，我院王菲菲老师和日本福冈工业大学的陈艳艳老师参加了本次学术报告会。

李扬教授首先介绍了报告人。

Dr. Huang毕业于北卡罗来纳大学教堂山分校，现就职于佐治亚大学流行病与生物统计系，主要从事高维数据的统计分析方法研究，包括机器学习，生物统计等。

Dr. Huang的报告题目为“Large dimensional analysis of support vector machine”。 其首先以SVM的基本思想引入，介绍了低维下的SVM方法，进而抛出高维下SVM的应用问题。接着，Dr. Huang在样本量与维度均趋于无穷大，且二者的比值趋于一个正常数的假设前提下，给出了Hard-margin SVM和Soft-margin SVM的数学表达，并讨论了二者各自的渐进性质，同时给出了相应的参数估计方法。之后，Dr. Huang以具体的数值模拟，为我们更加直观地展现了上述所讨论的理论性质。最后，Dr. Huang以TCGA乳腺癌数据为案例，介绍了相应方法的应用情况。

报告的最后，黄老师和与会师生就报告内容进行了热烈的讨论。