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pro vyhledávání: '"Estimateurs à noyau"'
Akademický článek
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Autor:
Bonneu, Florent
Publikováno v:
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France
International audience; Les caractéristiques du second ordre de processus ponctuels spatiaux sont des outils utiles pour explorer des interactions multiples entre les positions et les marques. Pour les marques, ces caractéristiques joue un rôle im
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::20956f132fb73bc074a095851d1acd21
https://hal.inria.fr/inria-00386737/file/p165.pdf
https://hal.inria.fr/inria-00386737/file/p165.pdf
Publikováno v:
44ièmes Journées de statistique
44ièmes Journées de statistique, May 2012, Bruxelles, Belgium
44ièmes Journées de statistique, May 2012, Bruxelles, Belgium
International audience
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::565bb520c1a23adea5b1f5f72a799746
https://hal.science/hal-01266180
https://hal.science/hal-01266180
Autor:
Lei, Liangzhen. Wu, Li Ming.
Reproduction de : Thèse de doctorat : mathématiques appliquées : Clermont-Ferrand 2 : 2005.
Thèse bilingue. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliographie dispersée.
Thèse bilingue. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliographie dispersée.
Externí odkaz:
http://195.221.120.247/simclient/consultation/binaries/stream.asp?INSTANCE=UCFRSIM&eidmpa=DOCUMENTS_THESES_112
Autor:
Lei, Liangzhen
Cette thèse est consacrée à l'étude de deux thèmes : les grandes déviations pour les estimateurs à noyau de la densité $f_n^*$ des processus stochastiques stationnaires et l'estimateur de décrément aléatoire (EDA) pour les processus gaussi
Externí odkaz:
http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011959
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/06/19/50/PDF/mathesefr.pdf
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/06/19/50/PDF/mathesefr.pdf
Autor:
Abdous, Belkacem
Dans ce travail nous donnons un aperçu des plus intéressantes approches visant à déterminer la fenêtre optimale en estimation de la densité d’une loi de probabilité par la méthode du noyau. Nous construisons ensuite une classe d’estimateu
Externí odkaz:
https://hdl.handle.net/20.500.11794/33251
Autor:
Nguyen, Minh-Lien Jeanne
Nous considérons le problème d’estimation de densités conditionnelles en modérément grandes dimensions. Beaucoup plus informatives que les fonctions de régression, les densités condi- tionnelles sont d’un intérêt majeur dans les
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2019SACLS185/document
Autor:
Nguyen, Minh-Lien Jeanne
Publikováno v:
Statistiques [math.ST]. Université Paris-Saclay, 2019. Français. ⟨NNT : 2019SACLS185⟩
We consider the problem of conditional density estimation in moderately large dimen- sions. Much more informative than regression functions, conditional densities are of main interest in recent methods, particularly in the Bayesian framework (studyin
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f196de6611725d6b001c2c0cbbc31726
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02289115
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02289115
Autor:
Arlot, Sylvain
Publikováno v:
Apprentissage statistique et donn\'ees massives
Myriam Maumy-Bertrand; Gilbert Saporta; Christine Thomas-Agnan. Apprentissage statistique et donn\'ees massives, Editions Technip, 2018, 9782710811824
Myriam Maumy-Bertrand; Gilbert Saporta; Christine Thomas-Agnan. Apprentissage statistique et donn\'ees massives, Editions Technip, 2018, 9782710811824
This text is a tutorial on supervised statistical learning, from the mathematical point of view. We describe the general prediction problem and the two key examples of regression and binary classification. Then, we study two kinds of learning rules:
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f6c0c6260514909241eb457c327bbabd
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01485506/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01485506/document