距上一篇时间颇长，不过继续Jiashun老师的讲课心得。上一篇谈到稀疏、弱信号的一种处理框架——Higher Criticism，在分类、聚类等领域可以有比较好的应用。具体如何应用，此处不详谈，大家可以看看他第二节课的PPT以及该篇论文。在第二节课结束时，他提了一个结论：
Surprisingly, penalization methods (e.g., the L0-penalization method) are not optimal for rare/weak signals, even in very simple settings and even with the tuning parameters ideally set。
也就是说在稀疏、弱信号下，由L0衍生出来的方法并不是最优的，比较容易出问题。虽然我依稀记得某些论文模拟显示信噪比过低时候不少penalty方法结果并不太好，不过Jiashun老师的这个结论还是让我比较吃惊，毕竟被很正经的提出来了，而且他还有相对的解决方案！着实让我很感兴趣。
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为其两个周的北大关于高维统计的暑期课程即将告一段落，我回来奔跑了两周，身体略感疲惫，现在总算可以休息下，然后停下来消化下讲过的内容。
这次来讲课的老师学术能力都很强，都是四大paper等身的青年学者。老师们讲课的风格不一，最好玩的当属Tiefeng Jiang老师，他讲起课来就像说东北二人转，段子一个接一个，东北味的口音让我第一节课毫不犯困。而且深入浅出，随机矩阵这种比较数学的研究领域，也被他讲的比较好理解。不过后面由于有事情，以及之后的内容过于数学化，我就没有再跟下去了。Zhu Ji老师讲的很细致，不过内容偏简单了，听了两节课后我也没有跟下去。Cun-Hui Zhang老师做的很理论，深厚的数理分析功底，以及对高维问题理解的深刻让我感觉很敬畏，不敢靠近。不过对他后面做的scaled lasso和LPDE的结果很感兴趣，想用来做点检验的试验，不过邮件找老师要代码现在还没有回复，略感伤心，看来只能过几天自己写了。Yang Feng老师很年轻，在Fan老师那边做了很多非常好的工作，不过由于之前我看了不少Fan老师的东西，对他的讲的思路相对比较熟悉，也就没有太用心听而刷微博、做项目去了，真是一大罪过啊！
整个课程中对统计所持的观点和态度，我最欣赏的是Hui Zou和Jiashun Jin老师。
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