弗拉基米尔·万普尼克
弗拉基米尔·納烏莫維奇·万普尼克（俄語：，英語：，1936年12月6日－），俄罗斯统计学家、数学家。他是VC理论（Vapnik Chervonenkis theory）的主要创建人之一。
| 弗拉基米尔·万普尼克 Vladimir Vapnik | |
|---|---|
| 出生 | 1936年12月6日 苏联烏茲別克塔什干 |
| 母校 | 俄罗斯科学院-控制科学学院 乌兹别克国立大学 |
| 知名于 | VC理论(Vapnik Chervonenkis theory) Vapnik–Chervonenkis dimension 支持向量机 统计学习理论 Structural risk minimization |
| 奖项 | Kampé de Fériet Award (2014) C&C Prize (2013) 富蘭克林獎章 (2012) IEEE Frank Rosenblatt Award (2012) IEEE Neural Networks Pioneer Award (2010) Paris Kanellakis Award (2008) Fellow of the U.S. National Academy of Engineering (2006) Gabor Award, International Neural Network Society (2005) Alexander Humboldt Research Award (2003) |
| 科学生涯 | |
| 研究领域 | 机器学习 统计学 |
| 机构 | Facebook AI Research Group Vencore Labs NEC Laboratories America 贝尔实验室， 自适应系统研究部 皇家哈洛威学院 哥伦比亚大学 |
| 博士导师 | Aleksandr Lerner |
简历
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。
现在，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。
著作
- 基于经验数据的依赖性估计(Estimation of Dependences Based on Empirical Data), 1982
- 统计学习理论的本质(The Nature of Statistical Learning Theory), 1995
- 统计学习理论(Statistical Learning Theory), 1998
- 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
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