1. 简介
徐俭是美国南加州大学（University of Southern California，简称USC）的教授，是计算机科学领域的知名学者。他的主要研究方向包括机器学习、数据挖掘、搜索引擎等。他曾获得过多项奖励和荣誉，如ACM Fellow、IEEE Fellow等。
2. 南加大徐俭学术成果
徐俭在机器学习领域的工作取得了很多成果。他与其他学者合作提出了多个新颖而有效的机器学习算法，在机器学习、数据挖掘和搜索引擎等领域都取得了较好的效果。他的工作深入到了计算机科学的各个领域，如人工智能、自然语言处理、计算机视觉等。
3. 代表作品
徐俭在机器学习领域有许多代表性的作品，其中最著名的就是他与其他学者合作发表的论文“Learning to Rank Using Gradient Descent”。这篇论文提出了一种新颖的排序算法，可以用于搜索引擎的结果排序，以提高搜索引擎的准确性和效率。这篇论文被引用了数千次，成为了该领域的经典之作。
4. 对计算机科学的贡献
徐俭在计算机科学领域做出了很多贡献。他提出的排序算法不仅在搜索引擎领域有着广泛的应用，还可以用于其他领域，如推荐系统和广告投放等。他和其他学者共同开发了多个开源机器学习框架和工具，为学术和工业界贡献了很多。他在学术界和工业界都有很高的声誉，为学者和工程师提供了很多有价值的指导和建议。
