<div dir="ltr"><div>Talk of possible interest. <br><br></div>Ariel <br><br><div><div><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Willem-Jan van Hoeve</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:vanhoeve@andrew.cmu.edu">vanhoeve@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Fri, Nov 4, 2016 at 12:38 PM<br>Subject: Fwd: OR Seminar on Friday, November 11, 2016<br>To: <a href="mailto:arielpro@cs.cmu.edu">arielpro@cs.cmu.edu</a><br><br><br>Hi Ariel,<br>
<br>
Next week's OR seminar may be of interest to attendants of the AI seminar as well.<br>
<br>
Could you please forward the announcement via the AI Lunch Seminar mailinglist?<br>
<br>
Thanks,<br>
<br>
Willem<br>
<br>
<br>
<br>
-------- Forwarded Message --------<br>
Subject: OR Seminar on Friday, November 11, 2016<br>
Date: Fri, 4 Nov 2016 08:21:23 -0400<br>
From: <a href="mailto:maobrien@andrew.cmu.edu" target="_blank">maobrien@andrew.cmu.edu</a><br>
To: <a href="mailto:vanhoeve@andrew.cmu.edu" target="_blank">vanhoeve@andrew.cmu.edu</a><br>
<br>
**Distributed via the Faculty Services mail distribution system.**<br>
<br>
The below OR seminar is posted at: <a href="https://econ.tepper.cmu.edu/Seminars/seminar.asp" rel="noreferrer" target="_blank">https://econ.tepper.cmu.edu/Se<wbr>minars/seminar.asp</a>?<br>
dbaction=y&sort=1&short=Y&Rest<wbr>rict=All&Seminar+Area=Organiza<wbr>tion+Behavi<br>
or&keyword=<br>
<br>
Please take the time to schedule a meeting with the speaker on an individual basis When you are at the seminar site, proceed to this seminar.  To add yourself for a meeting, click on View/Edit Schedule link and then click on the Edit Schedule link.  Enter the name portion of your e-mail address (the @<a href="http://andrew.cmu.edu" rel="noreferrer" target="_blank">andrew.cmu.edu</a> part is not needed) and click Update at bottom of page.<br>
<br>
Name:  Dimitris Bertsimas, MIT<br>
<br>
Date:  Friday, November 11, 2016<br>
<br>
Time:  1:30 to 3:00 pm<br>
<br>
Location:  Faculty Conference Room 322<br>
<br>
Title: Machine learning and statistics via a modern optimization lens Abstract: The field of Statistics has historically been linked with Probability Theory. However, some of the central problems of classification, regression and estimation can naturally be written as optimization problems. While continuous optimization approaches has had a significant impact in Statistics, mixed integer optimization (MIO) has played a very limited role, primarily based on the belief that MIO models are computationally intractable.  The period 1991-2015 has witnessed   a) algorithmic advances in mixed integer optimization (MIO), which coupled with hardware improvements have resulted in an astonishing 450 billion factor speedup in solving MIO problems, b) significant advances in our ability to model and solve very high dimensional robust and convex optimization models.<br>
In this talk, we demonstrate that modern convex, robust and especially mixed integer optimization methods, when applied to a variety of classical Machine Learning (ML) /Statistics (S) problems can lead to certifiable optimal solutions for large scale instances that have often significantly improved out of sample accuracy compared to   heuristic methods used in ML/S.   Specifically, we report results on<br>
1)      The classical variable selection problem in regression currently solved by Lasso heuristically.<br>
<br>
2)      We show that robustness and not sparsity is the major reason of the success of Lasso in contrast to widely held beliefs in ML/S.<br>
3)       A systematic approach to design linear and logistic regression models based on MIO.<br>
<br>
4)      Optimal trees for classification solved by CART heuristically.<br>
5)      Robust classification including robust Logistic regression, robust optimal trees and robust support vector machines.<br>
6)      Sparse matrix estimation problems: Principal Component Analysis, Factor Analysis and Covariance matrix estimation.<br>
In all cases we demonstrate that optimal solutions to large scale instances (a) can be found in seconds, (b) can be certified to be optimal in minutes and (c) outperform classical approaches. Most importantly, this body of work suggests that linking ML/S to modern optimization leads to significant advances.<br>
</div><br></div></div></div>