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杭汉源

职称:助理教授

研究方向:统计机器学习算法,包括支持向量机,随机森林,深度学习等

联系方式:hans2017@ruc.edu.cn

个人简历

2002年考入武汉大学,2003年交换去德国斯图加特大学(Universität Stuttgart)2015年获得斯图加特大学统计学博士学位,研究方向为统计学习理论(Statistical Learning Theory),同年赴比利时鲁汶大学(Katholieke Universiteit Leuven)电子工程系从事博士后研究,做统计机器学习方向,主要是支持向量机(Support Vector Machines)的研究。2017年加入中国人民大学统计与大数据研究院从事机器学习相关的科研和教学工作。

 

目前主要的研究方向:统计机器学习算法,包括支持向量机(Support Vector Machines),随机森林(Random Forest),深度学习(Deep Learning)的理论及其在各个领域的应用。

 

发表论文:

 

1. H. Hang and I. Steinwart. A Bernstein-type inequality for some mixing processes and dynamical systems with an application to learning. The Annals of Statistics, 45(2), 708-743, 2017.

 

2. H. Hang, Y. Feng, I. Steinwart, and J. Suykens. Learning theory estimates with observations from general stationary stochastic processes. Neural Computation, 28:2853-2889, 2016.

 

3. Y. Feng, S.-G. Lv, H. Hang, and J. Suykens. Kernelized elastic net regularization: generalization bounds, and sparse recovery. Neural Computation, 28:525-562, 2016.

 

4. H. Hang and I. Steinwart. Fast Learning from alpha-mixing Observations, Journal of Multivariate Analysis, vol. 127, pp. 184-199, 2014.