欢迎您来到99905银河! 2018年1月17日 星期三

教师信息

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  • 姓名:

    刘佳敏
  • 性别:

  • 职称:

    讲师
  • 职务:

  • 所在系所:

    统计系
  • 所在梯队:

    统计与信息处理梯队
  • 办公地点:

    理化楼205
  • 电子邮件:

    jiaminliu9@ustb.edu.cn
  • 本科生课程:

    统计模型与计算、概率论与数理统计
  • 研究领域:

    非参数统计,假设检验,分布式计算

教育经历

    2013.09-2017.06 山西财经大学统计学院 经济统计学 学士
    2017.09-2022.06 中国人民大学统计学院 统计学 博士
    2020.09-2023.06 香港城市大学 数学系 联合培养博士

工作经历

    2022.09-至今 北京科技大学 99905银河统计系 讲师

科研业绩

    1. Liu, J., Xu, W., Zhang, F., & Lian, H. (2023). Properties of Standard and Sketched Kernel Fisher Discriminant. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(8), 10596-10602.
    2. Liu, J., Xu, W., Wang, Y. & Lian, H. (2023). Value iteration for streaming data on a continuous space with gradient method in an RKHS. Neural Networks, 166, 437-445.
    3. Lian, H., & Liu, J. (2023). Decentralized learning over a network with Nyström approximation using SGD. Applied and Computational Harmonic Analysis, 66, 373-387.
    4. Liu, J., & Lian, H. (2022) On optimal learning with random features. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 34(11), 9536-9541.
    5. Liu, J., Ma, S., Xu, W., & Zhu, L. (2022). A generalized Wilcoxon-Mann-Whitney type test for multivariate data through pairwise distance. Journal of Multivariate Analysis, 190, 104946.
    6. Xu, W., Liu, J., & Lian, H. (2022). Distributed estimation of support vector machines for matrix data. IEEE transactions on neural networks and learning systems, doi: 10.1109/TNNLS.2022.3212390.

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