Michael I Jordan在机器学习领域到底有什么学术成就？
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主要的原因有两点：
（1）他的工作非常foundational，所以很多媒体介绍并不多。往往偏向应用的工作更加被新人所了解。
（2）很多人从deep learning开始了解机器学习，因为最近科研方向的偏好，可能没有了解过除了深度学习以外更加广泛的机器学习问题。
Jordan在机器学习领域绝对属于宗师级别的人物。比如说有知友已经提到了Andrew Ng是Jordan的学生。Eric Xing也是。NLP领域Stanford新锐教授Percy Liang是Mike的学生。在强化学习领域造诣很深的Pieter Abbeel是Mike的徒孙，等等。
即使是在深度学习领域，你一不小心就会踩到Mike系的工作。比如说Adagrad是很多人训练的时候用到的算法，这一系列工作中最有代表性的作者是John Duchi。Duchi是Jordan的学生。
一定程度上这样的事情无可厚非，因为底层的宗师不一定就是聚光灯下的大牛，比如说大家都用Python，但是也不是所有人都知道Guido van Rossum...
另外，Mike是伯克利计算机系教授乐队的首席架子鼓手。
你说人工智能之神Jordan名不副实，就像你说篮球之神Jordan不会打篮球一样，不要信口雌黄。
Jordan当世概率图模型的集大成者。
贝叶斯网络发展到高级阶段，概率图模型使得计算成为问题，从而发展处了变分贝叶斯领域。变分贝叶斯有三个发展阶段。第一阶段，吉布斯等人把物理学中的能量搬到的机器学习里。第二阶段，是hinton将变分贝叶斯和EM算法联系起来。第三阶段，就是Jordan提出的evidence lower bound（ELBO），重建了变分贝叶斯的基础框架。
此外，Jordan是祖师爷啊！最近如日中天的对抗生成网络GAN是由Ian Goodfellow提出的。Ian Goodfellow是Bengio的学生， 而Bengio是Jordan的学生。
想理解Jordan的牛逼，请你去好好读读Machine Learning A Probabilistic Perspective的第21章。