人物简介
1956年生，现代机器学习奠基人之一。他将概率图模型、贝叶斯方法引入机器学习。
主要成就
概率图模型；贝叶斯非参数；变分推断
详细介绍
迈克尔·乔丹(Michael I. Jordan, 1956-)是机器学习领域最具影响力的学者之一。他在概率图模型、变分推断、贝叶斯非参数、强化学习等方向做出开创性贡献。他指导的博士包括 Andrew Ng、David Blei 等业界领袖。
基本信息
所属机构
加州大学伯克利分校
职务
教授
学历背景
加州大学伯克利分校
出生日期
1956年
国籍
美国
研究领域
机器学习
学科数据洞察
137+
同领域专家
67岁
领域平均年龄
22+
获奖人数
*以上数据由科技人编辑部基于公开数据库统计，旨在为研究者提供学科视角的参考信息。
荣誉称号
美国国家科学院院士美国艺术与科学院院士NeurIPS 终身成就奖
知识图谱
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