弗拉基米尔·万普尼克
弗拉基米尔·万普尼克,英文名:Vladimir Naumovich Vapnik,俄罗斯统计学家、数学家。他是统计学习理论(Statistical Learning Theory)的主要创建人之一,该理论也被称作VC理论(Vapnik Chervonenkis theory)。
弗拉基米尔·万普尼克 | |
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原文名 | Vladimir Naumovich Vapnik |
国籍 | 俄罗斯 |
教育程度 | 乌兹别克国立大学、莫斯科的控制科学学院 |
职业 | 统计学家、数学家 |
目录
简历
弗拉基米尔·万普尼克出生于苏联。1958年,他在撒马尔罕(现属乌兹别克斯坦)的乌兹别克国立大学完成了硕士学业。1964年,他于莫斯科的控制科学学院获得博士学位。毕业后,他一直在该校工作直到1990年,在此期间,他成为了该校计算机科学与研究系的系主任。
- 1995年,他被伦敦大学聘为计算机与统计科学专业的教授。1991至2001年间,他工作于AT&T贝尔实验室(后来的香农实验室),并和他的同事们一起发明了支持向量机理论。他们为机器学习的许多方法奠定了理论基础。
- 2002年,他工作于新泽西州普林斯顿的NEC实验室。他同时是哥伦比亚大学的特聘教授。
- 2006年,他成为美国国家工程院院士。
万普尼克是支持向量机的机器学习Vapnik–Chervonenkis理论的联合创建人,他获得了众多奖项。如今则成为了Facebook人工智能实验室的成员。
著作
- 1.基于经验数据的依赖性估计(Estimation of Dependences Based on Empirical Data), 1982
- 2.统计学习理论的本质(The Nature of Statistical Learning Theory), 1995
- 3.统计学习理论(Statistical Learning Theory), 1998
- 4.基于经验数据的依赖性估计(第二版)(Estimation of Dependences Based on Empirical Data, 2nd Edition), 2006[1]
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参考资料
- ↑ 弗拉基米尔·万普尼克360搜索