Jerome H. Friedman

Jerome H. Friedman
Nom de naissance Jerome Harold Friedman
Naissance
Yreka, Californie (États-Unis)
Nationalité américaine
Domaines Statistique, apprentissage automatique, exploration de données
Institutions Lawrence Berkeley National Laboratory
Stanford Linear Accelerator Center
Université Stanford
Diplôme Doctorat en physique des particules de haute énergie
Formation Université d'État de Californie à Chico
Université de Californie à Berkeley
Directeur de thèse Ronald R. Ross
Renommé pour Gradient boosting
Arbre de décision (apprentissage)
Régression de poursuite de projection
Œuvres principales The Elements of Statistical Learning (2001)
Distinctions Fellow de l'American Statistical Association (1984)
Récompense SIGKDD (2002)
Membre de l'Académie nationale des sciences des États-Unis (2010)
Site profiles.stanford.edu/jerry-friedman

Jerome Harold Friedman, né le 29 décembre 1939, est un statisticien américain, consultant et professeur de statistique à l'Université Stanford. Il est connu pour ses contributions dans les domaines de la statistique et de l'exploration de données[1],[2].

Biographie

Jerome H. Friedman étudie à l'Université d'État de Chicago pendant deux ans avant de rejoindre l'Université de Californie à Berkeley en 1959. Il y obtient un diplôme (AB) en physique en 1962, puis un doctorat en physique des particules de haute énergie en 1967[3],[4].

En 1968, il commence sa carrière académique en tant que physicien chercheur au Lawrence Berkeley National Laboratory. En 1972, il rejoint l'Université Stanford comme responsable du groupe de recherche en calcul au Stanford Linear Accelerator Center, où il travaille jusqu'en 2003. En 1976-1977, il est chercheur invité au CERN à Genève. De 1981 à 1984, il est professeur invité à l'Université de Californie à Berkeley. En 1982, il est nommé professeur de statistique à l'Université Stanford[3].

En 1984, il est élu membre de l'American Statistical Association[5]. En 2002, il reçoit le prix SIGKDD Innovation Award de l'Association for Computing Machinery[6]. En 2010, il est élu membre de la Académie nationale des sciences des États-Unis dans la section des sciences mathématiques appliquées.

Publications

Jerome H. Friedman est l'auteur ou co-auteur de nombreuses publications dans le domaine de l'exploration de données, notamment sur la classification par plus proches voisins, la régression logistique et l'analyse de données en grande dimension. Ses principaux travaux de recherche portent sur l'apprentissage automatique[1].

Une sélection de ses publications :

  • Friedman, Jerome H. et Tukey, John W., « A projection pursuit algorithm for exploratory data analysis », IEEE Transactions on Computers, vol. 23, no 9,‎ , p. 881–890 (DOI 10.1109/T-C.1974.224051)
  • Friedman, Jerome H. et Stuetzle, Werner, « Projection pursuit regression », Journal of the American Statistical Association, vol. 76, no 376,‎ , p. 817–823 (DOI 10.1080/01621459.1981.10477729)
  • Friedman, Jerome H., « Multivariate adaptive regression splines », The Annals of Statistics, vol. 19, no 1,‎ , p. 1–67 (DOI 10.1214/aos/1176347963)
  • Friedman, Jerome H., « Greedy function approximation: a gradient boosting machine », The Annals of Statistics, vol. 29, no 5,‎ , p. 1189–1232 (DOI 10.1214/aos/1013203451)
  • Hastie, Trevor, Tibshirani, Robert et Friedman, Jerome H., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, (ISBN 978-0-387-84857-0, lire en ligne)

Voir aussi

Références

  1. Jerome H. Friedman, professeur de statistique, Université Stanford.
  2. Chow, Rony, « Jerome H. Friedman: Applying Statistics to Data and Machine Learning », sur History of Data Science,
  3. Curriculum vitæ de Jerome H. Friedman, décembre 2012.
  4. Jerome Harold Friedman, Mathematics Genealogy Project.
  5. Liste des Fellows de l'ASA.
  6. SIGKDD Innovation Award 2002.

Liens externes

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