邁克爾·喬丹_(學者)

Infobox scientist | name = 麥可 · 喬丹Michael I. Jordan | image = | image_size = | alt = | caption = | birth_date = | birth_place = 路易斯安那州 | death_date = | death_place = | resting_place = | resting_place_coordinates = | residence = 加利福尼亞州阿拉米達郡柏克萊 | citizenship = | nationality = | fields = | workplaces = 柏克萊加州大學聖地牙哥加利福尼亞大學麻省理工學院 | alma_mater = | thesis_title = The Learning of Representations for Sequential Performance | thesis_url = | thesis_year = 1985 | doctoral_advisor = David Rumelhart唐 · 諾曼 | academic_advisors = | doctoral_students = 邢波Francis BachZoubin GhahramaniPercy LiangTommi Jaakkola吳恩達David Blei | notable_students = 約書亞 · 本希奧 | known_for = 隱含狄利克雷分佈 ( Latent Dirichlet allocation ) | author_abbrev_bot = | author_abbrev_zoo = | influences = | influenced = | awards = 美國國家科學院院士 美國人工智慧協會會士 ( 2002 ) | signature = | signature_alt = | website = 邁克爾 · I · 喬丹 （, ） ， 美國計算機科學和統計學學者 ， 主要研究機器學習和人工智能 。 目前擔任加州大學伯克利分校電機工程與計算機系和統計學系教授 。 2016年 ， 據 《 科學 》 報道 ， 邁克爾 · I · 喬丹是當今世界最有影響力的計算機科學家 。 他的重要貢獻包括指出了機器學習與統計學之間的聯繫 ， 並推動機器學習界廣泛認識到貝葉斯網絡的重要性 。 他還以近似推斷變分方法的形式化 、 最大期望算法在機器學習的普及方面的工作而知名 。