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pro vyhledávání: '"Données en grande dimension"'
Autor:
Frévent, Camille
Publikováno v:
Statistics [math.ST]. Université de Lille, 2022. English. ⟨NNT : ⟩
In this thesis, we are interested in statistical spatial learning for high-dimensional and survival data. The objective is to develop unsupervised cluster detection methods by means of spatial scan statistics in the contexts of functional data analys
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::7adeff058ad3a6c159c18668819b80e8
https://inria.hal.science/tel-03889127
https://inria.hal.science/tel-03889127
Autor:
Fradi, Anis
Publikováno v:
Machine Learning [cs.LG]. Université Clermont Auvergne; Université de Monastir (Tunisie), 2021. English. ⟨NNT : 2021UCFAC059⟩
The thesis is divided into two main parts: i) Nonparametric statistics on high-dimensional and functional spaces, and ii) Nonparametric statistics on Riemannian manifolds. In this part, we will summarize the major contributions of the thesis. Nonpara
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::83242f076a85b26e9ec2ec72a3c550e0
https://theses.hal.science/tel-03633738
https://theses.hal.science/tel-03633738
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
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______166::9aa2cee345a09d4c6f5065dd4fc3973c
https://theses.hal.science/tel-03593890
https://theses.hal.science/tel-03593890
Autor:
Durif, Ghislain
L'analyse statistique de données de séquençage à haut débit (NGS) pose des questions computationnelles concernant la modélisation et l'inférence, en particulier à cause de la grande dimension des données. Le travail de recherche dans ce manu
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2016LYSE1334/document
Autor:
Ghislain DURIF
Publikováno v:
Statistics [math.ST]. Université de Lyon, 2016. English. ⟨NNT : 2016LYSE1334⟩
HAL
HAL
The statistical analysis of Next-Generation Sequencing data raises many computational challenges regarding modeling and inference, especially because of the high dimensionality of genomic data. The research work in this manuscript concerns hybrid dim
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::1598cb66f7b76661093d2966faf43fcb
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01581175/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01581175/document
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
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http://www.theses.fr/2016USPCB014
Autor:
Beal, Aurélie
L'évolution des technologies actuelles permet de traiter un grand nombre d'expériences (ou de simulations) et d'envisager un nombre important de paramètres. Cette situation conduit à des matrices de grande, voire très grande, dimension et néces
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http://www.theses.fr/2015AIXM4305/document
Autor:
Beal, Aurelie
Publikováno v:
Chimie. Université d'Aix-Marseille, 2015. Français
Chimie. Université d'Aix-Marseille, 2015. Français. ⟨NNT : ⟩
Chimie. Université d'Aix-Marseille, 2015. Français. ⟨NNT : ⟩
Technological progress has now made many experiments (or simulations) possible, along with taking into account a large number of parameters, which result in (very) high-dimensional matrix requiring the development of new tools to assess and visualize
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::10e8272edb05a78130468970f583d112
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01292515
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01292515