弗拉基米尔·万普尼克
维基百科，自由的百科全书
弗拉基米尔·万普尼克(全名：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)。
[编辑] 简历
他出生于苏联。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。
[编辑] 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
