个人简历

2010年毕业于北京大学数学科学学院并取得学士学位；2012年与2017分别在美国纽约州立大学奥尔巴尼分校和美国得克萨斯A&M大学获得数学硕士和统计学博士学位。博士毕业后加入威尼斯144777视频威尼斯144777视频并担任助理教授。

主要研究领域：

* 机器学习: 非参数模型降维，流型结构上的优化

* 统计学方法论: 低秩回归，高维变量选择，函数型数据分析，生存分析，时间序列分析

* 统计遗传学

* 大样本理论和计量经济学

主要学术成果：

1. He, K., Lian, H., Ma, S., and Huang, J. Z. (2018). Dimensionality reduction and variable selection in multivariate varying-coefficient models with a large number of covariates. Journal of the American Statistical Association , 113(522), 746-754.

2. Whitfield-Cargile, C. M., Cohen, N. D., He, K., Ivanov, I., Goldsby, J. S., Chamoun- Emanuelli, A., Davidson, L. A., and Chapkin, R. S. (2017). Non-invasive transcriptome is reflective of tissue-level transcriptome in a model of NSAID enteropathy. Scientific Reports , 7, 14687.

3. Xia, Q., He, K., and Niu, C. (2017). A Model-adaptive test for parametric single-index time series models. Journal of Time Series Analysis , 38(6), 981-999.

4. He, K. and Huang, J. Z. (2016). Asymptotic properties of adaptive group Lasso for sparse reduced rank regression. Stat , 5(1), 251-261.

5. He, K. and He, S. (2017+). Principal component reduction of a nonparametric additive model with variable selection. Under review in Journal of Machine Learning Research .

6. He, K., Qian, X., Donovan, S. M., Chapkin, R., and Ivanov, I. (2017+). An application of sCCA for integrative analysis of diet-dependent interaction between gut microbiota and host in neonates. (Submitted).

科研基金：

* 函数型数据的典型相关性分析, 主持，威尼斯144777视频，2018--2019

* 非参数模型中的低秩和稀疏结构, 主持，国家自然科学基金青年科学基金项目，2019--2021

* 函数型数据分析的积分算子估计–几何降秩模型，参与（主持:贺诗源），国家自然科学基金青年科学基金项目，2019--2021