迈克尔·乔丹（Michael I. Jordan），美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，IEEE、ACM、SIAM、AAAI等学术机构的会士，加州大学伯克利分校教授，他还是美国科学进步协会的资深会员。现执教于加州大学伯克利分校，担任电机工程与计算机系和统计学系教授、实时智能决策计算平台实验室（RISELab）共同主任、统计人工智能实验室（SAIL）主任、统计系系主任。2015年，Jordan获得David E. Rumelhart奖，2009年获得ACM/AAAI的Allen Newell奖。Jordan的许多学生和博士后包括Zoubin Ghahramani, Tommi Jaakkola, 吴恩达, Lawrence Saul 和 David Blei等，也已经成为机器学习领域的重要学者。

他的重要贡献包括指出了机器学习与统计学之间的联系，并推动机器学习界广泛认识到贝叶斯网络（Bayesian network）的重要性。他还以近似推断变分方法的形式化、最大期望算法（Expectation-maximization algorithm）在机器学习的普及方面的工作而知名。