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- Robert Tibshirani est un statisticien canado-américain né le 10 juillet 1956. Il est connu pour avoir développé la méthode du lasso, une méthode de régression pénalisée, pour avoir rédigé avec Bradley Efron un ouvrage de référence sur les méthodes de bootstrap, , et pour avoir rédigé un ouvrage de référence en apprentissage automatique et data-mining, . Robert Tibshirani est professeur au département de statistique et affilié au département de politique et de recherche en santé à l'Université Stanford. Il a aussi été professeur à l'Université de Toronto de 1985 à 1998. Il s'intéresse au développement d'outils statistiques pour l'analyse de jeux de données complexes, notamment en génomique et en protéomique. Rob Tibshirani est surtout connu pour l'invention de la technique du Lasso, qui fait appel à une pénalisation de type L1 pour la construction de modèles de régression, ainsi que pour ses travaux sur l'. Il est l'auteur de trois ouvrages influents, à savoir Generalized Additive Models, An Introduction to the Bootstrap et The Elements of Statistical Learning. Le fils de Rob, Ryan Tibshirani, est lui-même un statisticien. Il est actuellement professeur adjoint au département de statistique et affilié au département d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie-Mellon à Pittsburgh. (fr)
- Robert Tibshirani est un statisticien canado-américain né le 10 juillet 1956. Il est connu pour avoir développé la méthode du lasso, une méthode de régression pénalisée, pour avoir rédigé avec Bradley Efron un ouvrage de référence sur les méthodes de bootstrap, , et pour avoir rédigé un ouvrage de référence en apprentissage automatique et data-mining, . Robert Tibshirani est professeur au département de statistique et affilié au département de politique et de recherche en santé à l'Université Stanford. Il a aussi été professeur à l'Université de Toronto de 1985 à 1998. Il s'intéresse au développement d'outils statistiques pour l'analyse de jeux de données complexes, notamment en génomique et en protéomique. Rob Tibshirani est surtout connu pour l'invention de la technique du Lasso, qui fait appel à une pénalisation de type L1 pour la construction de modèles de régression, ainsi que pour ses travaux sur l'. Il est l'auteur de trois ouvrages influents, à savoir Generalized Additive Models, An Introduction to the Bootstrap et The Elements of Statistical Learning. Le fils de Rob, Ryan Tibshirani, est lui-même un statisticien. Il est actuellement professeur adjoint au département de statistique et affilié au département d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie-Mellon à Pittsburgh. (fr)
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- Robert Tibshirani est un statisticien canado-américain né le 10 juillet 1956. Il est connu pour avoir développé la méthode du lasso, une méthode de régression pénalisée, pour avoir rédigé avec Bradley Efron un ouvrage de référence sur les méthodes de bootstrap, , et pour avoir rédigé un ouvrage de référence en apprentissage automatique et data-mining, . Le fils de Rob, Ryan Tibshirani, est lui-même un statisticien. Il est actuellement professeur adjoint au département de statistique et affilié au département d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie-Mellon à Pittsburgh. (fr)
- Robert Tibshirani est un statisticien canado-américain né le 10 juillet 1956. Il est connu pour avoir développé la méthode du lasso, une méthode de régression pénalisée, pour avoir rédigé avec Bradley Efron un ouvrage de référence sur les méthodes de bootstrap, , et pour avoir rédigé un ouvrage de référence en apprentissage automatique et data-mining, . Le fils de Rob, Ryan Tibshirani, est lui-même un statisticien. Il est actuellement professeur adjoint au département de statistique et affilié au département d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie-Mellon à Pittsburgh. (fr)
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