Développements méthodologiques autour de l’inférence causale et de l’analyse de données en grande dimension

Autor: Etiévant, Lola

Cancer epidemiology is concerned with the identification of causes of cancer, including the biological mechanisms possibly involved in cancer development, based on observational data. The tools recently introduced in the causal inference literature o

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______166::9aa2cee345a09d4c6f5065dd4fc3973c
https://theses.hal.science/tel-03593890

Hard and fuzzy block clustering algorithms for high dimensional data

Autor: Laclau, Charlotte

Notre capacité grandissante à collecter et stocker des données a fait de l'apprentissage non supervisé un outil indispensable qui permet la découverte de structures et de modèles sous-jacents aux données, sans avoir à \étiqueter les individu

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2016USPCB014

Méthodes statistiques de détection d'observations atypiques pour des données en grande dimension

Autor: Archimbaud, Aurore

La détection d’observations atypiques de manière non-supervisée est un enjeu crucial dans la pratique de la statistique. Dans le domaine de la détection de défauts industriels, cette tâche est d’une importance capitale pour assurer une prod

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2018TOU10001/document

Semaine d'Etude Mathématiques et Entreprises 2 : Analyse de grands volumes de données en grande dimension

Autor: Dalissier, Eric, Dapogny, Charles, Hendili, Sofiane, Imbert-Gérard, Lise-Marie, Pradeau, Thomas

Le problème considéré ici provient de l'analyse de journaux d'événements informatiques. Ces journaux constituent des jeux de données en grande dimension, qui peuvent contenir de l'information sur d'éventuelles attaques contre un résea

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::67cb63ee279092f4309d7fc0130b0771
https://hal.science/hal-00779478/file/SEME002-2011-11-B.pdf

Stabilité de la sélection de variables pour la classification de données en grande dimension

Autor: Perthame, Emeline, Friguet, Chloé, Causeur, David

Publikováno v: 45 èmes Journées de Statistique
45 èmes Journées de Statistique, May 2013, Toulouse, France. 2013
45 èmes Journées de Statistique, May 2013, Toulouse, France

International audience; Les données à haut-débit ont motivé le développement de méthodes statistiques pour la sélection de variables. Ces données sont caractérisées par leur grande dimension et par leur hétérogénéité car le signal est

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::893bea21b6304a37941b8e19ae52489e
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00913047