数据科学三原则：可预测性，稳定性和可计算性
2017-03-21 郁彬 统计之都
简介：郁彬，加州大学伯克利分校统计系及电气工程与计算机科学系校长教授，加州大学伯克利分校统计系前系主任。她同时是北京大学微软统计与信息技术教育部-微软重点实验室的创办者及联席主任。她与基因组学、神经科学、医学领域科学家合作进行跨学科研究，开发了统计和机器学习方法/算法和理论，并与领域知识以及量化批判思维结合以解决这些领域中的数据问题。郁彬教授是美国国家科学院和美国艺术与科学学院两院院士。200
简介：郁彬，加州大学伯克利分校统计系及电气工程与计算机科学系校长教授，加州大学伯克利分校统计系前系主任。她同时是北京大学微软统计与信息技术教育部-微软重点实验室的创办者及联席主任。她与基因组学、神经科学、医学领域科学家合作进行跨学科研究，开发了统计和机器学习方法/算法和理论，并与领域知识以及量化批判思维结合以解决这些领域中的数据问题。郁彬教授是美国国家科学院和美国艺术与科学学院两院院士。2006年当选Guggenheim Fellow，2011年受邀在ICIAM（The International Council for Industrial and Applied Mathematics，国际工业与应用数学大会）作特邀演讲，2012年作了伯努利协会的图基纪念演讲（Turkey Memorial Lecture of the Bernoulli Society），2016年作IMS（Institution of Mathematical Statistics，数理统计协会）Rietz演讲。郁彬教授曾于2013-2014年出任IMS主席，也是IMS、ASA（American Statis
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