<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">    </span><span style="font-size:12.8px">Monday, January 30th at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:       </font><span style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.8px">Constantine Caramanis</span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">, UT Austin</span></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Title: Mixed regression: Fast Algorithms, Optimal Rates, and Multiple Components</span><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: Mixture models represent the superposition of statistical processes, and are natural in machine learning and statistics. We consider the basic problem of mixed regression. In the worst-case, the problem is hard. But despite the prevalence of mixture models in practice, even in the average case, little is known in the realm of efficient algorithms with strong statistical guarantees.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">We provide a convex formulation for this problem, and derive matching minimax lower bounds. An interesting phenomenon our results show, is that the minimax rates of convergence are different at low and high SNRs -- something that does not happen in standard regression. On the algorithmic side, we provide conditions that guarantee convergence of fast EM-like algorithms in low and high dimensions, and give the first algorithm that is polynomial in the number of components, with sample complexity scaling linearly with dimension. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Host: <a href="mailto:nati@ttic.edu" target="_blank">Nathan Srebro</a></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">For more information on the </span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">colloquium</span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" target="_blank" style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Sun, Jan 29, 2017 at 8:39 PM, Mary Marre <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px">When:</span><b style="font-size:12.8px"> </b><span style="font-size:12.8px">    </span><span style="font-size:12.8px">Monday, January 30th at 11:00 a.m.</span><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S. Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:12.8px">Who:       </font><span style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.8px">Constantine Caramanis</span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px">, UT Austin</span></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Title: Mixed regression: Fast Algorithms, Optimal Rates, and Multiple Components</span><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Abstract: Mixture models represent the superposition of statistical processes, and are natural in machine learning and statistics. We consider the basic problem of mixed regression. In the worst-case, the problem is hard. But despite the prevalence of mixture models in practice, even in the average case, little is known in the realm of efficient algorithms with strong statistical guarantees.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">We provide a convex formulation for this problem, and derive matching minimax lower bounds. An interesting phenomenon our results show, is that the minimax rates of convergence are different at low and high SNRs -- something that does not happen in standard regression. On the algorithmic side, we provide conditions that guarantee convergence of fast EM-like algorithms in low and high dimensions, and give the first algorithm that is polynomial in the number of components, with sample complexity scaling linearly with dimension. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Host: <a href="mailto:nati@ttic.edu" target="_blank">Nathan Srebro</a></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">For more information on the </span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">colloquium</span><span style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"> series or to subscribe to the mailing list, please see </span><a href="http://www.ttic.edu/colloquium.php" style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif" target="_blank">http://www.ttic.edu/colloq<wbr>uium.php</a><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><div class="m_5643225720470823288gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:<a href="tel:(773)%20834-1757" value="+17738341757" target="_blank">(773) 834-1757</a></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: <a href="tel:(773)%20357-6970" value="+17733576970" target="_blank">(773) 357-6970</a></font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>
</blockquote></div><br></div>