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2026年统计建模、数据分析与机器学习国际会议

时间:2026-11-05

城市:苏州

会议检索:EI; Scopus; IEEE Xplore

研究领域:计算机科学; 机械工程

会议形式:在线会议

聚会议开幕还有:00 00 00 00
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会议简介
2026年统计建模、数据分析与机器学习国际会议(SMDAML 2026)旨在汇聚全球统计学、数据科学与人工智能领域的专家学者,聚焦统计推断方法创新、高维数据分析及机器学习算法融合等前沿议题。会议将探讨贝叶斯建模、因果推断、深度学习中的统计基础及大规模数据计算技术,推动统计理论与智能算法深度融合,共筑数据驱动、可解释、可信赖的分析决策新范式。
重要信息

会议官网:www.confs-online.com/smdaml

大会时间:2026-11-05

大会地点:苏州

截稿日期:2026-10-16

接受/拒稿通知:约投稿后1-2周

会议收录类型:EI; Scopus; IEEE Xplore

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征稿主题

(主题包括但不限于)

贝叶斯统计建模与推断

高维数据统计分析与降维方法

因果推断与结构方程模型

统计学习理论与泛化分析

回归建模与变量选择

时间序列统计建模与预测

空间统计与地理加权模型

生存分析与可靠性统计

混合效应模型与纵向数据分析

非参数与半参数统计方法

机器学习中的统计基础

深度学习模型的统计解释

集成学习与模型平均方法

异常检测与鲁棒统计

缺失数据与不完整数据分析

数据挖掘与特征选择

大规模数据计算与分布式统计

不确定性量化与区间预测

模型选择与交叉验证方法

统计模拟与蒙特卡洛方法

实验设计与因果效应估计

网络数据分析与图模型

文本与图像数据的统计建模

统计方法在金融、医疗中的应用

可解释机器学习与统计可视化
会议公告
暂无公告
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