Yoonkyung Lee - Yoonkyung Lee

Yoonkyung Lee
gidilen okulSeul Ulusal Üniversitesi
Wisconsin-Madison Üniversitesi
Bilinençekirdek yöntemi
Boyutsal küçülme
makine öğrenme
Bilimsel kariyer
Alanlarİstatistik
TezMarkov Rastgele Alan Modelleriyle Görüntü Veri Analizi (1996)
Doktora danışmanıJong Woo Jeon

Yoonkyung Lee bir istatistik profesörüdür Ohio Devlet Üniversitesi ve ayrıca Ohio Eyaletinde bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanında bir nezaket ataması vardır. Araştırması, çekirdek yöntemleri, Boyutsal küçülme, ve düzenleme içinde makine öğrenme.

Profesyonel kariyer

Lee, bilgisayar bilimi ve istatistik alanlarında lisans ve yüksek lisans derecelerini aldı. Seul Ulusal Üniversitesi Kore'de 1994 ve 1996'da.[1] Doktora eğitimini tamamladı. 2002'de istatistiklerde Wisconsin-Madison Üniversitesi gözetiminde Grace Wahba ve Yi Lin hakkında bir tezi var. Vektör makineleri desteklemek ve uygulamaları mikrodizi ve uydu verileri.[1][2] Ohio Eyalet fakültesine 2002'de katıldı ve 2016'da profesörlüğe terfi etti.[1]

Dikkate değer başarılar

Lee, istatistiksel öğrenme ve çok değişkenli analiz alanlarında 25'ten fazla hakemli makalenin yazarıdır ve toplamda 2.500'den fazla alıntı vardır. [3]

2015 yılında Lee seçildi Dost of Amerikan İstatistik Derneği "çok kategorili destek vektör makinesi üzerinde temel ve etkili araştırma için; istatistik ve bilgisayar biliminin sınırında çalışmak ve istatistik ile makine öğrenimi toplulukları arasında bir köprü oluşturmak için; ve mesleğe editörlük ve program komitesi hizmeti için."[4][5]

Yayınlar

Hakemli Makaleler

  • Landgraf AJ ve Lee Y, (2020) Doğal Parametrelerin Projeksiyonu Yoluyla İkili Veriler için Boyut Azaltma. Çok Değişkenli Analiz Dergisi, https://doi.org/10.1016/j.jmva.2020.104668
  • Blake TA ve Lee Y, (2020) Durağan Modellere Doğru Daralma ile Parametrik Olmayan Kovaryans Tahmini. WIREs Hesaplamalı İstatistikler https://doi.org/10.1002/wics.1507
  • Landgraf AJ ve Lee Y, (2019) Genelleştirilmiş Temel Bileşen Analizi: Doymuş Model Parametrelerinin Projeksiyonu. Teknometri 62, 459-472 https://doi.org/10.1080/00401706.2019.1668854
  • Uematsu K ve Lee Y, (2017) İkili Sıralamada Teorik Olarak Optimal Sıralama İşlevleri Üzerine. Amerikan İstatistik Derneği Dergisi, 112, 1311–1322 https://doi.org/10.1080/01621459.2016.1215988
  • Uematsu K ve Lee Y, (2015) Çok Taraflı Sıralamada ve Sıralı Regresyonda İstatistiksel Optimallik. Örüntü Analizi ve Makine Zekası Üzerine IEEE İşlemleri, 37, No. 5, 1080–1094 https://doi.org/10.1109/tpami.2014.2360397
  • Jung Y, Lee Y ve MacEachern SN, (2015) Heteroskedastik Modeller için Verimli Nicelik Regresyonu. İstatistiksel Hesaplama ve Simülasyon Dergisi, 85, 2548–2568 https://doi.org/10.1080/00949655.2014.967244
  • Lee Y ve Wang R, (2015) Modelleme Daha Doğru Sınıflandırmaya Yol Açıyor mu ?: Doğrusal Sınıflandırmada Göreceli Verimlilik Çalışması. Çok Değişkenli Analiz Dergisi, 133, 232–250 https://doi.org/10.1016/j.jmva.2014.09.010
  • Liu C Shi T ve Lee Y, (2014) High Dimensional Regression için Two Tales of Variable Selection: Screening and Model Building. İstatistiksel Analiz ve Veri Madenciliği, 7, 140–159 https://doi.org/10.1002/sam.11219
  • Yao Y ve Lee Y, (2014) Düzenleme Yöntemleriyle Özellik Seçimi İçin Doğrusal Programlamaya Başka Bir Bakış. İstatistik ve Hesaplama, 24, Sayı 5, 885–905 https://doi.org/10.1007/s11222-013-9408-2
  • Liang Z ve Lee Y, (2013) Polinom Çekirdekleriyle Doğrusal Olmayan PCA'nın Eigen Analizi. İstatistiksel Analiz ve Veri Madenciliği, 6, 529–544 https://doi.org/10.1002/sam.11211
  • Lee Y, MacEachern SN ve Jung Y, (2012) Sağlamlık ve Verimlilik için Vakaya Özgü Parametrelerin Düzenlenmesi. İstatistik Bilimi, 27, 350–372
  • Koo JY, Lee Y, Kim Y ve Park C, (2008) Doğrusal Destek Vektör Makinesinin Bahadur Temsili. Makine Öğrenimi Araştırmaları Dergisi, 9, 1343–1368
  • Rao Y, Lee Y, Jarjoura D, Ruppert AS, Liu C, Hsu JC ve Hagan JP, (2008) MicroRNA Microarray Verileri için Normalizasyon Tekniklerinin Karşılaştırması. Genetik ve Moleküler Biyolojide İstatistiksel Uygulamalar, 7, Madde 22 https://doi.org/10.2202/1544-6115.1287
  • Lee Y, Kim Y, Lee S ve Koo JY, (2006) ANOVA ayrıştırmalı Yapılandırılmış Çok Kategorili Destek Vektör Makinesi. Biometrika, 93, 555–571
  • Lee Y ve Cui Z, (2006) Çok Kategorili Destek Vektör Makinelerinin Çözüm Yolunun Karakterizasyonu. Statistica Sinica, 16, 391–409
  • Lee Y, Lin Y ve Wahba G, (2004) Çok kategorili destek vektör makineleri: Mikrodizi verilerinin ve uydu ışıma verilerinin sınıflandırılmasına yönelik teori ve uygulama. Amerikan İstatistik Derneği Dergisi, 99, 67-81. https://doi.org/10.1198/016214504000000098
  • Lee Y, Wahba G ve Ackerman S, (2004) Çok Kategorili Destek Vektör Makineleri ile Uydu Parlaklık Verilerinin Sınıflandırılması. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 21(2), 159–169.
  • Lee Y ve Lee CK, (2003) Gen İfade Verilerini Kullanan Çok Kategorili Destek Vektör Makinelerine Göre Çoklu Kanser Türlerinin Sınıflandırılması. Biyoinformatik, 19, 1132–1139 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btg102
  • Lin, Y, Wahba G, Zhang H ve Lee Y, (2002) İstatistiksel Özellikler ve Destek Vektör Makinelerinin Uyarlamalı Ayarlaması. Makine öğrenme, 48, 115–136 https://doi.org/10.1023/A:1013951620650
  • Lin Y, Lee Y ve Wahba G, (2002) Standart olmayan durumlarda sınıflandırma için Vektör Makinelerini destekler. Makine öğrenme, 46, 191–202 https://doi.org/10.1023/A:1012406528296
  • Lee Y, Lin Y ve Wahba G, (2001) Çok Kategorili Destek Vektör Makineleri. Bilgisayar Bilimi ve İstatistik 33, 498–512

Kitap Bölümleri

  • Lee Y, (2010) Sınıflandırma için Destek Vektör Makineleri: İstatistiksel Bir Portre. İçinde Moleküler Biyolojide İstatistiksel Yöntemler, Bang H, Zhou XK, Van Epps HL ve Mazumdar M, eds, Humana Press, 347–368.
  • Wahba G, Lin Y, Lee Y ve Zhang H, (2003) Standart ve Standart Olmayan Destek Vektör Makinelerinin Optimal Özellikleri ve Uyarlamalı Ayarı. İçinde Doğrusal Olmayan Tahmin ve Sınıflandırma, Denison DD, Hansen MH, Holmes CC, Mallick B ve Yu B, eds, Springer, New York, 129–147
  • Hsu J, Rao Y, Lee Y, Chang J, Bergsteinsdottir K, Magnusson MK, Wang T, Steingrimsson E, (2009) Farmakogenomik için Mikroarray Deneylerinin Tasarımı ve Analizi İçinde Farmasötik İstatistiklerde Çoklu Test Problemleri, Dmitrienko A, Tamhane AC, Bretz F, eds., Chapman & Hall / CRC Biyoistatistik Serisi, 239–264

Referanslar

  1. ^ a b c Özgeçmiş, alındı ​​2016-07-10.
  2. ^ Yoonkyung Lee -de Matematik Şecere Projesi
  3. ^ Google Akademik Bibliyografyası, erişim tarihi 2020-11-27.
  4. ^ "ASA'nın adı 62 yeni üye", IMS Bülten2 Ekim 2015.
  5. ^ ASA'nın 62 yeni Üyesi var: Seçim, her birini istatistik biliminin "önde gelen üyeleri" olarak onurlandırıyor (PDF), Amerikan İstatistik Derneği 4 Haziran 2015, alındı 2016-07-10.

Dış bağlantılar