又一名機器學習專家當選美國科學院院士！

選自 CMU

作者：Shilo Rea

機器之心編譯

參與：吳攀、王紫薇

卡內基梅隆大學的 Larry Wasserman 當選為美國國家科學院院士，他是卡內基梅隆大學機器學習領域的元老之一，在統計推斷和拓撲數據 fen xi 等領域做出過傑出貢獻。這個消息和前段時間 Tom Mitchell 當選美國國家科學院院士是兩個科學界對機器學習致敬的標誌事件。

廣受讚譽的卡內基梅隆大學（CMU）統計學家 Larry Wasserman 當選為美國國家科學院（NSA）院士，以表彰他在原創性研究中所做出的傑出和持續性成就。NSA 院士是一個科學家所能獲得的最高榮譽之一。

「Larry 是一個嚴肅的天才學者，也是一個有趣又溫暖的人。」迪特里希人文與社會科學學院院長 Richard Scheines 說，「他是一個典型的 CMU 跨學科研究者——他闖入機器學習和甚至哲學等領域並已做出了深入的基礎性貢獻，還在天文學方面做出了重要的應用成果。」

Wasserman 是一位統計學和機器學習教授，他於 1988 年加入 CMU。他變成統計學家的原因是他喜歡數學及其應用的結合。他的研究涵蓋理論統計學和應用統計學。在理論方面，他專註於統計學和機器學習的交叉領域，這一領域在大數據的時代正變得越來越重要，因為這兩者都可用來為高維度問題分析數據。他的成果已為實時估計大量變數之間的關係和尋找複雜數據集中微妙的空間結構提供了新的方法和理論。

「Larry 做了這一切，」統計學系負責人及 Wasserman 的長期合作者 Christopher Genovese 說，「他為統計推理理論做出了基礎性貢獻。他為數據分析開發了巧妙又有效的方法。他擁有機器學習領域最先進的知識體系。而且，他對生物學和天文學等科學中的一些關鍵問題產生了真正的影響。」

在應用方面，Wasserman 研究了天文統計學，並開發了估算暗能量狀態的方程和分析宇宙微波背景輻射的模型。他也在從事拓撲數據分析zh ge新領域中的研究，其可用來尋找數據中的結構。在天文學方面，這種類型的聚類（clustering）有助於尋找宇宙中的「絲帶（filament，宇宙中的一種超巨型結構）」。

「國家科學院認識了到 Larry 對統計學領域的許多科學貢獻，這是很美妙的。」E. Fredkin 大學教授和計算機科學學院機器學習系前負責人 Tom Mitchell 說，「除了這些具體的科學貢獻，Larry 還在 CMU 及以外的地方在領導統計機器學習的發展中扮演了關鍵角色。20 世紀 90 年代末期，他是第一個參與到後來演變成 CMU 機器學習系的研究中心的教員。

Larry 已經成為了我們最敬愛的教師之一，他 2004 年的教科書《統計學完全教程（All of Statistics）》在全世界廣受歡迎。」

Wasserman 參與的另一個項目是利用免分布式方法重建高維回歸的區域，這將使用到現實數學假設的堅實基礎。這將讓科學家可以在不被錯誤假設誤導的前提下利用統計模型評估他們的預測的準確度。

Genovese 說：「Larry 的好想法源源不斷。他總是在不同的方法和觀點之間建立聯繫——往往是讓人吃驚的聯繫，並以富有想像力和有效的方式將它們結合起來。而且不管他在研究什麼，即使是最抽象的理論，他也總是能看到他的成果可以被用來解決的實際問題。對統計方法的影響的想像力、務實精神和專註是 Larry 的工作達到這樣的成就的部分原因，而且也讓他特別適合成為國家科學院院士。」

1999 年，Wasserman 獲得了統計學會會長委員會（COPSS）獎，這被稱為統計學的諾貝爾獎，而且 Centre de Recherches Mathématiques 和加拿大統計學會還將 2002 年的統計學獎授予了他。他也是美國統計學會、數理統計學會和美國科學促進會的會士。

Wasserman 是卡內基梅隆大學第 15 位當選美國國家科學院院士的教員。在迪特里希學院和計算機科學學院，美國國家科學院院士還有：心理學與計算機科學 R.K. Mellon 大學教授 John R. Anderson；計算機科學 Bruce Nelson 教授 Manuel Blum；計算機科學名譽教授 Dana Scott；認知神經科學 Cowan 教授 Marlene Behrmann；和統計學與社會學 Maurice Falk 教授 Stephen E. Fienberg。

與 Wasserman 今年一起當選為美國國家科學院院士的還有另外 83 位新院士和來自 14 個國家的 21 位外籍院士。

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