Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2295374282> ?p ?o ?g. }
- W2295374282 abstract "Ce memoire synthetise les activites de recherche que j'ai menees de 2005 a 2012, sur la thematique de l'apprentissage statistique des donnees complexes, abordee par le biais de modeles probabilistes parametriques generatifs. Plusieurs types de donnees complexes sont considerees. Les donnees issues de populations differentes ont ete abordees en proposant des modeles de lien parametriques entre populations, permettant d'adapter les modeles statistiques d'une population vers l'autre, en evitant une lourde collecte de nouvelles donnees. Les donnees de rang, definissant un classement d'objets selon un ordre de preference, les donnees ordinales, qui sont des donnees qualitatives ayant des modalites ordonnees, et les donnees fonctionnelles, ou l'observation statistique consiste en une ou plusieurs courbes, ont egalement ete etudies. Pour ces trois types de donnees, des modeles generatifs probabilistes ont ete definis et utilises en classification automatique de donnees multivariees. Enfin les donnees de grande dimension, que l'on rencontre lorsque le nombre de variables du probleme depasse celui des observations, ont ete etudiees dans un cadre de regression. Deux approches, fruits de deux theses de doctorat que je co-encadre, sont proposes: l'une utilisant des algorithmes d'optimisation combinatoire pour explorer de facon efficace l'espace des variables, et l'autre definissant un modele de regression regroupant ensemble les variables ayant un effet similaire." @default.
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