Výsledky vyhledávání - "PAC-Bayésienne"

Bornes de généralisation : quand l'information mutuelle rencontre les bornes PAC-Bayésiennes et désintégrées

Autor: Viallard, Paul

Publikováno v: CAp 2023-Conférence sur l’Apprentissage Automatique
CAp 2023-Conférence sur l’Apprentissage Automatique, Jul 2023, Strasbourg, France

International audience; Dans cet article, nous dérivons des bornes de généralisation basées sur la théorie de l’information. Nous prouvons une borne dépendant de l’information mutuelle qui est plus générale que celle de Xu et Raginsky. Ce

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::5a11a7e0e837269a8b50e31b31ba4dfc
https://hal.science/hal-04093184

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Dissertation/ Thesis

Learning a Multiview Weighted Majority Vote Classifier : Using PAC-Bayesian Theory and Boosting

Autor: Goyal, Anil

La génération massive de données, nous avons de plus en plus de données issues de différentes sources d’informations ayant des propriétés hétérogènes. Il est donc important de prendre en compte ces représentations ou vues des données. C

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2018LYSES037/document

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Dissertation/ Thesis

Agrégation d'estimateurs et de classificateurs : théorie et méthodes

Autor: Guedj, Benjamin

Ce manuscrit de thèse est consacré à l'étude des propriétés théoriques et méthodologiques de différentes procédures d'agrégation d'estimateurs. Un premier ensemble de résultats vise à étendre la théorie PAC-bayésienne au contexte de l

Externí odkaz: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922353
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/92/23/53/PDF/these.pdf

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Aggregation of estimators and classifiers : theory and methods

Autor: Guedj, Benjamin

Publikováno v: Statistics Theory [stat.TH]. Université Pierre et Marie Curie-Paris VI, 2013. English

This thesis is devoted to the study of both theoretical and practical properties of various aggregation techniques. We first extend the PAC-Bayesian theory to the high dimensional paradigm in the additive and logistic regression settings. We prove th

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::5b0007de4a2064f889f5d6865112dd34
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922353

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Dissertation/ Thesis

Apprentissage de vote de majorité pour la classification supervisée et l'adaptation de domaine : Approches PAC Bayésiennes et combinaison de similarités

Autor: Morvant, Emilie

De nombreuses applications font appel à des méthodes d'apprentissage capables de considérer différentes sources d'information (e.g. images, son, texte) en combinant plusieurs modèles ou descriptions. Cette thèse propose des contributions théor

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2013AIXM4040/document

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Learning Majority Vote for Supervised Classification and Domain Adaptation: PAC-Bayesian Approaches and Similarity Combination

Autor: Morvant, Emilie

Publikováno v: Apprentissage [cs.LG]. Aix-Marseille Université, 2013. Français
Apprentissage [cs.LG]. Aix-Marseille Université, 2013. Français. ⟨NNT : ⟩

Nowadays, due to the expansion of the web a plenty of data are available and many applications need to make use of supervised machine learning methods able to take into account different information sources. For instance, for multimedia semantic inde

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::dcc5141a874f859d305f3d30108d74b4
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00879072/file/phd_morvant.pdf

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Dissertation/ Thesis

Prédiction de suites individuelles et cadre statistique classique : étude de quelques liens autour de la régression parcimonieuse et des techniques d'agrégation

Autor: Gerchinovitz, Sébastien

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'apprentissage statistique. Le cadre principal est celui de la prévision de suites déterministes arbitraires (ou suites individuelles), qui recouvre des problèmes d'apprentissage séquentiel où l'on ne p

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2011PA112286/document

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Prediction of individual sequences and prediction in the statistical framework : some links around sparse regression and aggregation techniques

Autor: Gerchinovitz, Sébastien

Publikováno v: General Mathematics [math.GM]. Université Paris Sud-Paris XI, 2011. English. ⟨NNT : 2011PA112286⟩

The topics addressed in this thesis lie in statistical machine learning. Our main framework is the prediction of arbitrary deterministic sequences (or individual sequences). It includes online learning tasks for which we cannot make any stochasticity

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f68399ea0b0035f0104bcf996603a91a
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653550/file/VA_GERCHINOVITZ_SEBASTIEN_12122011.pdf

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