7月2日，北京交通大学理学院孔令臣教授应邀在教学楼A203室为2019年上海工程技术大学“高维统计与机器学习”研究生暑期学校学员讲授题为“统计优化”的精品课程。

孔教授在介绍统计机器学习基本方法的基础上，重点对在信息领域和统计分析领域中广泛应用的高维线性回归的模型理论和方法进行回顾，包括Lasso，Fused Lasso，Group Lasso，Elastic Net，Adaptive Lasso，SCAD和MCP等。接着，孔教授对当前正在兴起的矩阵回归进行简要介绍。

最后，孔教授提出统计优化领域的一些思考课题和展望。孔教授的报告风趣幽默、充满激情，给暑期学校的广大教师和学员带来了当前统计与优化交叉领域的前沿和热点问题。课程结束后，孔教授与参加暑期学校的广大教师和学员就高维矩阵回归、高维张量回归等统计优化领域的国际前沿和热点问题做了深入的交流与探讨。同时，孔教授认真回答了部分学员提出的一些疑难问题并分享了自己的科研经历。

据悉，孔令臣，北京交通大学理学院教授、博士生导师，中国运筹学会数学规划分会副秘书长。2007年毕业于北京交通大学，获博士学位。2007-2009年，加拿大滑铁卢大学组合与优化系博士后。2009年9月入职北京交通大学数学系，2010年晋升为副教授，2014年晋升为教授。主要从事优化与统计学习、高维统计分析、稀疏优化、对称锥互补和优化问题以及医学成像等方面的研究。主持国家自然科学基金面上项目“高维约束矩阵回归的优化理论与算法”、“矩阵秩极小问题的松弛理论与算法研究”和参与国家自然科学基金重点项目“大规模稀疏优化问题的理论与算法”以及973课题等，获得2012度中国运筹学会青年奖。