【专家姓名】Bin Yu（郁彬）
【专家简介】
1984年，北京大学数学学院，1987年，加州大学伯克利分校，统计学硕士，1990年，加州大学伯克利分校，统计学博士。
1990-1993，威斯康星大学麦迪逊分校，统计助理教授；伯克利数学科学研究所1991年秋季，博士后研究员；1993年春，耶鲁大学，统计客座助理教授；1993-1997，加州大学伯克利分校，统计助理教授；1997-2001，加州大学伯克利分校，统计副教授；2001年至今，加州大学伯克利分校。统计教授。
【主要研究方向】
目前工作的统计方法和涉及大型数据集遥感，数据网络（因特网和传感器网络），神经科学，金融，生物信息学模型。一直在不同的统计机器学习，理论和计算领域。这些领域包括促进，套索，支持向量机（SVM）和半监督学习。在计算方面，发展了诸如BLasso和ICAP稀疏建模算法。
过去的研究领域还包括经验过程，马尔可夫链蒙特卡罗，信号处理，最小描述长度原则（MDL）和与信息理论。
【Email】binyu@stat.berkeley.edu
