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1936年，Vladimir Vapnik出生于苏联。
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1958年，他在乌兹别克大学完成硕士学业。
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1964年，他于莫斯科的控制科学学院获得博士学位。毕业后，他一直在校工作到1990年。在此期间，他成了该校计算机科学与研究系的系主任。
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1995年，他被伦敦大学聘为计算机与统计科学专业的教授。
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1991至2001年间，他工作于AT&T贝尔实验室，并和他的同事们一起提出了支持向量机理论。他们为机器学习的许多方法奠定了理论基础。
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2002年，他工作于新泽西州普林斯顿的NEC实验室，同时是哥伦比亚大学的特聘教授。
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2006年，他成为美国国家工程院院士。
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2014年，他加入了Facebook人工智能实验室。
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 [:1700532185]
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 02 逻辑回归
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场景描述
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逻辑回归（Logistic Regression）可以说是机器学习领域最基础也是最常用的模型，逻辑回归的原理推导以及扩展应用几乎是算法工程师的必备技能。医生病理诊断、银行个人信用评估、邮箱分类垃圾邮件等，无不体现逻辑回归精巧而广泛的应用。本小节将从模型与原理出发，涵盖扩展与应用，一探逻辑回归的真谛。
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知识点
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逻辑回归，线性回归，多标签分类，Softmax
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问题1 逻辑回归相比于线性回归，有何异同？
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难度：★★☆☆☆
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分析与解答
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逻辑回归，乍一听名字似乎和数学中的线性回归问题异派同源，但其本质却是大相径庭。
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首先，逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者的最本质的区别。逻辑回归中，因变量取值是一个二元分布，模型学习得出的是，即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。而线性回归中实际上求解的是，是对我们假设的真实关系的一个近似，其中代表误差项，我们使用这个近似项来处理回归问题。
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