Chen Xu

Carte électronique

Chen Xu
Professeur adjoint

M.A. (York University)
Ph.D. (University of British Columbia)

KED 301G

Bureau : 613-562-5800 poste 2030

Courriel professionnel : cx3@uOttawa.ca

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Biographie

La recherche du professeur Xu est sur la modélisation et l’apprentissage statistique. Ses intérêts comprennent la sélection de fonctions, les méthodes de régularisation, la régression de grande dimension, l’estimation par noyau et le calcul statistique. Récemment, il se concentre sur le développement d’une méthode de traitement efficace des méga-données,  puisque les méthodes traditionnelles sont handicapés par de nombreux calculs. Son travail met l’accent sur les aspects autant théorique que pratique  et possède donc  un grand champ d’application dans différentes disciplines telles que la génétique, la biologie, la science de la santé, la géologie, la finance et les études internet.

Publications sélectionnées :

  • Wang, J., Xu, C., Yang, X. and Zurada, J. (2017). A Novel Pruning Algorithm for Smoothing Feed-forward Neural Networks based on Group Lasso. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Accepted.
  • Xu, C., Zhang, Y., Li, R. and Wu, X. (2016). On the Feasibility of Distributed Kernel Regression for Big Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 28, 3041-3052. 
  • Xu, C., Lin, S., Fang, J. and Li, R. (2016). Prediction-based Termination Rule for Greedy Learning with Massive Data. Statistica Sinica, 26, 841-860.
  • Xu, C. and Chen, J. (2014). The Sparse MLE for Ultra-high-dimensional Feature Screening. Journal of the American Statistical Association, 109, 1257-1269.
  • Xu, C., Chen, J. and Mantel, H. (2013). Pseudo-likelihood-based Bayesian Information Criterion in Analysis of Survey Data. Survey Methodology, 39, 303-321.

Groupe(s) de recherche : Statistiques et probabilité

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